Favoriser l’apprentissage de l’IA grâce à la démocratisation des données : créer une culture axée sur les données

Le manque de maîtrise des données freine les entreprises. Au cours de la dernière décennie, nous avons entendu parler à l'envi du big data et de la quantité de données collectées par les entreprises, mais de nombreux employés ne savent pas comment les gérer ni quoi en faire.

Dans un rapport de 2023 de Data Camp, 78 % des dirigeants américains et 89 % des dirigeants britanniques estiment que la maîtrise des données est importante pour les « tâches quotidiennes » de leur équipe.

Camp de données sources

La maîtrise des données est la capacité à explorer, comprendre et communiquer avec les données de manière significative. Si les employés remettent en question et argumentent à propos des données, ils sont des data-literates. S’ils acceptent simplement les données telles qu’elles sont présentées, ils ne le sont pas. S’ils sont curieux des données et tiennent compte de leur contexte, ils sont des data-literates ; s’ils les examinent de manière isolée, ils ne le sont pas. S’ils comprennent la valeur des données et savent équilibrer l’expérience, les données et la pensée critique dans leur prise de décision, ils sont des data-literates. S’ils se fient simplement à leur instinct, ils ne le sont pas.

Les dirigeants interrogés estiment également que la prise de décision précise (63 %), la capacité d’innover (48 %) et la capacité à créer de meilleures expériences client (41 %) sont quelques-unes des principales valeurs ajoutées par les employés qui maîtrisent les données. Ces capacités sont des moteurs importants de réussite et d’augmentation de la valeur de l’entreprise.

Le manque de compétences et d’éducation en matière de données est l’un des principaux facteurs contribuant au manque de maîtrise des données au sein des organisations, mais il en va de même pour le manque d’accès à des données, des outils et des ressources de qualité.

Démocratisation et éducation aux données

La démocratisation des données peut être un moteur essentiel pour améliorer la maîtrise des données au sein de votre organisation.

La démocratisation des données est une stratégie qui réduit les connaissances techniques nécessaires pour accéder aux données. Avec moins d’obstacles techniques, les personnes non techniques peuvent accéder aux données pour élever leur QI en la matière. De la même manière que l’accès à une bibliothèque améliore les compétences de lecture et stimule la curiosité, l’accès aux données peut aider les employés à mieux les comprendre.

Les données non démocratisées sont enfermées dans des entrepôts de données techniques complexes avec des restrictions d’accès strictes et étendues. Pour y accéder, les ingénieurs de données doivent créer des pipelines de données et naviguer dans les politiques de gouvernance. Avec ces types d’obstacles, l’accès aux données prend du temps et nécessite des ressources d’ingénierie de données limitées. Les employés intéressés par l’exploration des données doivent également obtenir l’autorisation d’y accéder. Compte tenu de ces obstacles, l’obtention des données doit être bien réfléchie et délibérée. L’accès et la combinaison de plusieurs ensembles de données dans le seul but d’explorer des tendances et de valider des idées ne justifient pas les ressources nécessaires pour accéder aux données et les épurer.

Une stratégie de démocratisation des données fournit aux consommateurs de données les outils et l’autorité nécessaires pour accéder aux ensembles de données appropriés. La démocratisation des données permet également un meilleur partage des données entre les différents services et silos de données. Grâce à un meilleur partage des données, les employés peuvent explorer des données qu’ils ne connaissent peut-être pas aussi bien pour favoriser une meilleure compréhension et piquer la curiosité. Les données de différents domaines peuvent ne pas être présentées de la même manière, utiliser la même terminologie ou calculer des mesures de manière uniforme. L’exposition à ces différences améliore l’alphabétisation. Elle facilite également les discussions inter-domaines autour des données, la remise en question des hypothèses et l’amélioration de l’apprentissage.

Si la démocratisation des données peut avoir un impact positif sur la maîtrise des données, sans formation efficace, le système pourrait s’effondrer. Tout comme la démocratie en tant que forme de gouvernement ne fonctionne pas bien avec un électorat peu instruit, la démocratisation des données nécessite également une éducation et une formation. Les travailleurs qui maîtrisent les données doivent comprendre les bases des statistiques. Ils doivent comprendre les concepts de moyenne, de médiane et d’écart type. Ils doivent comprendre la différence entre corrélation et causalité et entre signal et bruit.

Un meilleur accès et une meilleure formation permettent aux employés d’apprendre à raconter des histoires à l’aide de données. Grâce à l’expérience professionnelle combinée à la maîtrise des données et à l’accès aux données, les employés peuvent utiliser les données pour générer des récits qui changent les mentalités et favorisent le progrès. C’est là qu’une valeur commerciale importante est créée, car les ressources peuvent être investies plus efficacement pour améliorer les performances de l’entreprise.

Changer les mentalités des employés et leur fournir les outils nécessaires pour accroître leurs performances les rend également plus heureux et plus susceptibles de rester dans leur entreprise. Une étude de Tableau a révélé que 80 % des employés sont plus susceptibles de rester dans une entreprise proposant des programmes de formation aux données.

Grâce à un meilleur accès, les employés peuvent être incités à en apprendre davantage, à élargir leur base de connaissances et à explorer et comprendre encore plus. Cette boucle de rétroaction mène à la connaissance, à l'alphabétisation, à de meilleures décisions, à l'innovation et à une plus grande valeur d'entreprise.

La maîtrise des données soutient la maîtrise de l’IA.

Avec l’émergence de ChatGPT, les capacités de l’IA générative sont devenues courantes, mais il reste encore beaucoup à faire pour trouver la meilleure façon de la mettre en œuvre afin d’améliorer l’efficacité tout en gérant les risques. Pour atteindre son plein potentiel, une meilleure maîtrise de l’IA est nécessaire.

L’alphabétisation en IA est l’extension de l’alphabétisation des données. Comme l’alphabétisation des données, l’alphabétisation en IA consiste à posséder les compétences et les aptitudes nécessaires pour utiliser efficacement les applications et les technologies de l’IA. Si l’alphabétisation en IA comprend des compétences professionnelles supplémentaires, elle commence au même endroit que l’alphabétisation des données, avec des compétences de réflexion critique.

L’IA étant une technologie relativement nouvelle, une grande confusion règne quant à son fonctionnement et à ses capacités. Pour maîtriser l’IA, il faut avoir une compréhension de base de son fonctionnement. Cela n’inclut pas forcément les mathématiques et les statistiques sophistiquées qui pilotent les algorithmes, mais les travailleurs qui maîtrisent les données doivent comprendre les concepts qui sous-tendent les modèles.

Comprendre des concepts tels que les réseaux neuronaux, les arbres de décision et la régression linéaire et connaître les forces et les faiblesses de chaque approche pour résoudre des problèmes spécifiques sont des compétences importantes à acquérir pour devenir plus instruit. Vous n'avez pas besoin de savoir construire un modèle de régression linéaire, mais il est important de comprendre ce dont il est capable et ce dont il ne l'est pas.

Tout comme la maîtrise des données, la maîtrise de l’IA nécessite également que les employés comprennent comment les données sont collectées et traitées et comment cela influence les résultats. Le rôle des données synthétiques est un autre concept important à connaître.

Il est également essentiel de comprendre les erreurs des modèles d’IA pour maîtriser l’IA. Il est important de savoir identifier les biais dans les modèles afin de garantir leur utilisation éthique pour des déploiements efficaces. Les modèles d’IA évoluent et apprennent constamment. Dans certains cas, de nouvelles données peuvent entraîner des dérives des modèles et une dégradation des performances. Les employés qui maîtrisent l’IA doivent comprendre ce risque.

Les employés qui maîtrisent les données seront capables de voir au-delà des cas d'utilisation typiques de l'IA et d'innover. Les employés qui maîtrisent les données peuvent devenir des experts en IA et apprendre à accroître la valeur qu'ils apportent et à augmenter leur productivité. Une bonne dose de scepticisme concernant la qualité des données est primordiale pour garantir que les modèles d'IA ne commettent pas de grosses erreurs ou n'amplifient pas les biais. Les employés qui maîtrisent les données peuvent comprendre la qualité et les nuances des données utilisées pour former les modèles de données et interpréter leurs comportements et leurs résultats.

Démocratisation des données et maîtrise de l'IA

À mesure que l’IA se généralise, il devient très important que les gens soient capables de la contrôler. Pour garantir le bon fonctionnement de l’IA, plus votre organisation compte d’employés compétents en données et en IA, moins vous risquez que l’IA commette de graves erreurs. La majorité des employés comprenant le fonctionnement de l’IA et les outils de test et les données à leur disposition et intégrés aux flux de travail constitueront un facteur de différenciation concurrentiel à l’ère de l’IA émergente. Si chaque employé peut tester un modèle chaque fois qu’il obtient un résultat qui semble un peu erroné, le risque que l’IA commette de graves erreurs sera réduit.

La manière dont les humains et les machines interagissent avec les données et travaillent ensemble aura un impact profond sur les performances des organisations compétitives. Moins il y a de barrières et de frictions entre les personnes et les machines, plus il y a de possibilités de collaborer autour des données et d’améliorer les performances organisationnelles.

Si la démocratisation des données peut accroître la productivité de votre employé type, elle peut également profiter aux data scientists hautement qualifiés. Les data scientists peuvent améliorer les performances de leurs modèles avec des ensembles de données discrets qui peuvent résider dans toute l'organisation. Dans de nombreux cas, lorsque les données ne sont pas démocratisées, l'accès aux données dans d'autres silos de données nécessite une autorisation et des compétences en ingénierie des données. Sans une stratégie de démocratisation des données associée à une stratégie de découverte des données, les data scientists peuvent même ne pas savoir qu'un ensemble de données susceptible d'améliorer leur modèle existe. Sans accès à toutes les données, les data scientists peuvent avoir recours à des ensembles de données médiocres comportant des erreurs ou des biais qui peuvent dégrader une stratégie d'IA.

Piloter l'IA et la maîtrise des données

L’intégration de la démocratisation des données, de l’alphabétisation et de la formation dans votre culture produira de meilleurs résultats. Un accès facile à la formation est un moyen simple de favoriser l’alphabétisation des données et de l’IA. Bien que nécessitant un peu plus d’investissement, le déploiement d’une stratégie de démocratisation des données pour permettre un accès facile aux données permet aux employés d’utiliser leurs compétences pour contribuer à l’amélioration des performances de l’entreprise. Pour renforcer votre culture des données, encouragez les data scientists plus expérimentés à assumer des rôles de leadership dans la promotion d’une meilleure alphabétisation dans toute l’organisation. Faciliter les discussions sur les données et susciter des discussions et des exercices de narration sur les données peut aider à renforcer la confiance dans la compréhension des données et de l’IA.