Le vieil adage reste vrai : données médiocres, résultats médiocres. Sans un cadre solide de gouvernance des données, même les solutions d’IA les plus avancées peineront à produire les résultats attendus par l’entreprise.
La gouvernance des données a toujours été l’un de mes sujets de prédilection, et son importance n’a fait que s’intensifier avec l’IA générative. Une idée reçue fréquente consiste à penser que l’IA peut prospérer sans gouvernance des données solide. Il est vrai que l’IA générative peut fonctionner avec des données moins structurées. Mais déployer une solution d’IA de niveau entreprise raconte une tout autre histoire : la réussite est bien plus complexe qu’elle n’y paraît. Le vieil adage reste vrai : données médiocres, résultats médiocres. Sans un cadre solide de gouvernance des données, même les solutions d’IA les plus avancées auront du mal à produire les résultats attendus par l’entreprise. L’IA peut aider à nettoyer les données, et des outils sophistiqués existent pour améliorer leur qualité. Mais aucun modèle d’IA, aussi puissant soit-il, ne peut fonctionner de manière optimale sans une stratégie de gouvernance des données clairement définie. Attendre des données parfaites est irréaliste ; disposer d’un cadre de gouvernance structuré n’est pas négociable.
Les discussions autour de l’IA reviennent souvent aux mêmes questions : « Quelles données puis-je utiliser ? Quelles données sont fiables ? » Les préoccupations liées à la confidentialité des données et à leur exposition dans le cloud sont légitimes, en particulier lorsque des outils d’IA générative sont utilisés. De nombreuses organisations doivent trouver l’équilibre entre l’accès à des capacités d’IA innovantes, comme celles offertes par des systèmes tels que ChatGPT, et les risques inhérents au partage de données dans le cloud.
Par exemple,
La version entreprise de ChatGPT permet aux organisations d’exploiter une IA puissante sans utiliser leurs données propriétaires pour entraîner le modèle public. Pourtant, la gouvernance des données reste critique. Les données sensibles ne peuvent pas être manipulées à la légère, et les décisions sur les données pouvant être partagées, en interne ou plus largement, doivent être prises avec la plus grande rigueur.
Une gouvernance efficace des données porte sur la qualité des données. Plus encore, elle consiste à garantir que les données sont utilisées correctement, de manière éthique et dans le respect du cadre légal. Chaque organisation a besoin d’un processus de gouvernance, piloté par un Chief Data Officer et soutenu par un comité de gouvernance des données, pour déterminer quelles données peuvent être utilisées dans l’IA et le machine learning. Ce processus de décision varie selon les secteurs : ce qui est acceptable pour une entreprise industrielle peut ne pas être compatible avec les exigences de confidentialité d’un cabinet d’avocats.
Aucun projet de machine learning ne devrait avancer sans cadre de gouvernance clair. Même lors de tests préliminaires ou de preuves de concept, des rituels structurés et des validations formelles sont indispensables. Une fois les données publiées sur une plateforme ouverte sans garde-fous, elles ne peuvent plus être récupérées ; les risques pour l’organisation peuvent alors devenir graves et durables.
Alors, la gouvernance des données est-elle déjà une priorité pour tous ? Elle devrait l’être, surtout si nous voulons que l’IA atteigne tout son potentiel de manière responsable et efficace.
À propos de l’auteur
Axel Douchin est un dirigeant Cloud, Data et Intelligence Artificielle (IA), ainsi qu’un CIO, CTO et Chief Data Officer de transition, spécialisé dans les programmes complexes de transformation digitale. Fort de plus de 20 ans d’expérience internationale, notamment dans des rôles de leadership sur des initiatives technologiques mondiales et auprès d’Amazon Web Services, il aide les organisations à concevoir et exécuter des migrations cloud à grande échelle, des stratégies data d’entreprise et des plateformes pilotées par l’IA. Ses travaux portent sur la gouvernance des données, les architectures cloud scalables et les approches pragmatiques de déploiement de l’IA dans des environnements réglementés et complexes.
Thématiques : Stratégie cloud · Gouvernance des données · Plateformes data d’entreprise · Intelligence artificielle · Transformation digitale
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