Définition des données prêtes pour l'IA
Les données prêtes pour l'IA sont des données métier exactes, cohérentes, bien organisées et clairement documentées, afin que les outils d'intelligence artificielle (IA) puissent les utiliser pour produire des réponses, des prédictions ou du contenu fiables. Ce n'est pas un type de données particulier. Ce sont les mêmes enregistrements de produits, clients et fournisseurs qu'une entreprise possède déjà, nettoyés au point qu'une machine peut leur faire confiance.
Qu'est-ce qui rend les données prêtes pour l'IA ?
- Exactes et complètes : les valeurs sont correctes et les champs obligatoires sont réellement renseignés, pas laissés vides ou marqués « À définir »
- Cohérentes : la même chose est enregistrée de la même façon partout, par exemple un seul format de date, une seule unité pour le poids et un seul nom par fournisseur
- Structurées : les informations résident dans des champs définis (couleur, taille, matière) au lieu d'être enfouies dans des notes en texte libre
- Clairement documentées : chaque champ a une signification documentée, souvent stockée sous forme de métadonnées (données qui décrivent d'autres données), afin qu'un outil IA sache si « poids » désigne le poids à l'expédition en kilogrammes ou le poids net en livres
- Gouvernées : il est clair qui possède chaque enregistrement, d'où il provient et quand il a été modifié pour la dernière fois
Pourquoi la plupart des données métier ne sont-elles pas prêtes pour l'IA ?
La plupart des entreprises collectent des données dans de nombreux endroits distincts au fil des ans : un système ERP (planification des ressources de l'entreprise) pour les commandes et les finances, un système CRM (gestion de la relation client) pour les contacts clients et des feuilles de calcul pour tout le reste. Chacun possède sa propre version de la vérité. Le même client peut apparaître trois fois avec des adresses légèrement différentes, ou un produit peut avoir une description sur le site Web et une autre dans le catalogue imprimé.
Les gens contournent ces lacunes sans les remarquer. Les outils IA ne peuvent pas. Ils prennent les données à face value et répètent ses erreurs à grande échelle, souvent dans des réponses qui semblent assurées.
Comment les entreprises rendent-elles leurs données prêtes pour l'IA ?
La première étape habituelle consiste à corriger les enregistrements métier essentiels (produits, clients, fournisseurs, emplacements) avant de les soumettre à l'IA. C'est ce que fait la Gestion des données maîtresses (MDM). Elle rassemble ces enregistrements provenant de différents systèmes, élimine les doublons, applique des règles et des formats convenus et conserve une version de confiance unique dont chaque autre système, et chaque outil IA, s'inspire. Pour les données de produit spécifiquement, de nombreuses entreprises utilisent également un système Product Information Management (PIM) pour gérer les attributs détaillés, les descriptions et les images.
En pratique, rendre les données prêtes pour l'IA a moins à voir avec l'IA elle-même et davantage avec les habitudes continues de gestion des données. Ce travail commence bien avant tout projet IA et se poursuit après.
