Accélérez vos projets IA grâce à des données partageables et optimisées pour les modèles et agents IA

L’intelligence artificielle (IA) est en train de révolutionner la manière dont les organisations innovent, anticipent et répondent aux nouveaux besoins des clients et des entreprises. Mais pour développer des modèles d’IA pertinents, précis et complets, il faut des données tout aussi pertinentes, précises et complètes. Certains cas très médiatiques l’ont déjà prouvé : entraîner une IA à partir de données limitées ou de mauvaise qualité peut d’aboutir à des résultats incohérents, voire biaisés, menaçant ainsi la confiance dans cette nouvelle technologie et la réussite des projets.

Les organisations qui cherchent à déployer leur propre IA en entraînant des modèles et des agents doivent donc avant tout collecter et partager des données complètes et lisibles par la machine, de manière transparente et accessible. Et l’un des moyens les plus efficaces pour y parvenir est de mettre en place des data products et data product marketplaces.

Les modèles et outils d’IA grand public, tels que ChatGPT, ont été entraînés à partir de données en accès libre sur le Web. Si ces outils répondent à certains besoins génériques, tels que l’usage d’une IA générative pour écrire un contenu ou du code basique, ils ne sont pas conçus pour s’adapter aux exigences spécifiques des organisations. Pour tirer le meilleur de l’IA, les entreprises doivent exploiter leurs propres données afin de développer des modèles alignés sur leurs propres critères, politiques et processus. Elles doivent donc être capables de générer et de partager des données lisibles par la machine pour :

• Entraîner de zéro leurs propres modèles d’IA ;
• Adapter les modèles d’IA existants à leurs besoins spécifiques ;
• Fournir données et contexte en temps réel à des applications d’IA ;
• Fournir données et contexte aux agents IA chargés de gérer des processus de bout en bout.

Pour être utiles à des systèmes d’IA, les données doivent répondre à deux critères essentiels. Le premier, commun à de nombreux domaines, concerne la qualité : elles doivent être complètes, pertinentes, cohérentes, homogènes, fiables et précises. Une étude de l’Université de Potsdam a d’ailleurs mis en évidence le lien direct entre des données d’entraînement incomplètes, erronées ou inadaptées et la production de modèles peu fiables, conduisant inévitablement à de mauvaises décisions.

Elles doivent également être lisibles par la machine. Les données sont considérées comme lisibles par la machine lorsqu’elles sont structurées dans un format qu’un ordinateur peut traiter sans intervention humaine. Elles doivent donc inclure des métadonnées claires afin que les programmes puissent « comprendre » les données, indépendamment du moyen utilisé pour y accéder (formats CSV, JSON, XML ou par API).

Les données et l’IA : une relation symbiotique

Si les données alimentent l’IA, elles tirent parti en retour de ses capacités d’analyse. L’IA peut absorber d’énormes volumes d’informations issues de multiples sources et détecter des tendances ou signaux imperceptibles avec des outils classiques de business intelligence. Grâce à l’analyse prédictive, elle est capable d’anticiper avec précision des événements futurs, comme l’évolution de la demande pour un produit. En analysant les données de vente, par exemple, l’IA peut aider à optimiser les stratégies commerciales en recommandant à l’échelle des produits et services ultra-personnalisés pour chaque client.

En plus d’être lisibles par la machine et de qualité, les données destinées à l’IA doivent être fiables et accessibles. Les modèles et agents d’IA doivent pouvoir identifier et ingérer rapidement les données pertinentes — et avoir la certitude qu’elles répondent à leurs critères. Mais avec des données souvent dispersées entre plusieurs systèmes et silos, il peut s’avérer long et fastidieux de les mettre à la disposition de l’AI, ce qui ralentit l’adoption.

Dans le même temps, les organisations doivent s’assurer que leurs données sont exactes, fiables et conformes à leurs propres exigences de gouvernance. Elles doivent garantir une utilisation éthique et sécurisée pour protéger la confidentialité des informations et éviter les biais involontaires dans les résultats générés par l’IA. 

Dans ce contexte, les entreprises doivent structurer leur approche autour de trois éléments interdépendants pour partager efficacement leurs données avec leurs modèles et agents d’IA : les data products, les data contracts et les data product marketplaces.

Data products

Un data product est un actif de données de forte valeur, créé afin de répondre à un besoin spécifique pour un grand nombre d’utilisateurs, et qui contient tous les éléments nécessaires à l’exploitation des données sous-jacentes. Cet actif est régulièrement mis à jour et optimisé, et n’est pas une solution ponctuelle telle qu’un rapport. Les data products peuvent être utilisés par des équipes métier sans compétences techniques particulières, ainsi que par des modèles et agents d’IA. 

Les data products simplifient l’exploitation des données en intégrant plusieurs sources, interfaces et métadonnées dans un produit unique et accessible. Ils évitent ainsi aux modèles d’IA comme aux utilisateurs humains d’avoir à interagir avec une multitude de sources de données différentes pour trouver les données dont ils ont besoin.

Data contracts

Les data contracts font partie intégrante des data products. Ils représentent un accord formel définissant la manière dont les données sont structurées, formatées et échangées entre les différents composants d’un système de données. Les data contracts fournissent un SLA pour un data product spécifique et son utilisation, garantissant ainsi la cohérence, la fiabilité et la conformité des données. 

Pour prendre une image, ils jouent le même rôle qu’un contrat entre un acheteur et un vendeur sur une marketplace e-commerce. Les data contracts détaillent de manière précise ce que le propriétaire du data product a l’intention de fournir et comment ce data product doit être utilisé, favorisant ainsi un rapport de confiance entre toutes les parties. Standardisés et lisibles par la machine, ils sont conçus pour être compris aussi bien par l’IA que par les utilisateurs humains. L’IA peut également vérifier que le contrat est bien aligné avec les données du data product, renforçant la confiance des utilisateurs.

Data product marketplaces

Les data product marketplaces offrent une solution optimale pour le partage des data products. Intuitives, centralisées et en self-service, elles sont conçues pour répondre aux besoins des producteurs de données, des consommateurs et des équipes de gouvernance.

Elles automatisent la diffusion, la disponibilité et l’accès aux actifs data (notamment les data products), et facilitent ainsi leur consommation.

Une data product marketplace permet aux organisations de créer et de partager des data products, ainsi que leurs data contracts associés, en les rendant au plus grand nombre. Elle centralise les données et les propose sous une forme lisible par la machine, ce qui facilite leur traitement par les modèles et agents d’IA et permet également aux développeurs de les intégrer dans des systèmes IA. Véritable guichet unique, elle offre un accès aux données aussi bien aux utilisateurs non techniques qu’à l’IA, dans le respect des exigences de gouvernance, de sécurité et de conformité de l’entreprise.

En bref, la création d’une marketplace pour des utilisateurs humains, notamment grâce à la technologie d’Opendatasoft, contribue aussi à la réussite des projets d’IA. Elle permet une meilleure exploitation des données à l’échelle de l’entreprise et renforce l’efficacité, la productivité, l’innovation et la collaboration, tout en ouvrant la voie à de nouveaux services et sources de revenus.

À mesure que les entreprises intègrent l’IA dans leurs opérations, elles doivent s’appuyer sur des données fiables, lisibles par la machine et facilement accessibles. L’association entre les data products, les data contracts et les data product marketplaces peut jouer un rôle essentiel dans l’adoption de l’IA, en fournissant des données bien gouvernées, compréhensibles et prêtes à l’emploi. À la clé : une IA et des collaborateurs plus performants, capables de tirer pleinement parti de la data pour atteindre leurs objectifs.

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