L'IA générative dans l'analyse des données : comment l'IA facilite l'accès aux données

À moins que vous n’ayez vécu sous un rocher enfoui sous 3 mètres de terre, vous êtes conscient de l’IA et du potentiel qu’elle a à changer le monde dans lequel nous vivons. Même si vous avez peut-être une idée de l’impact que l’IA aura sur notre façon de travailler, vous devez être un voyageur dans le temps pour prédire toutes les façons dont elle influencera notre monde. Mais nous pouvons supposer qu’un certain nombre de personnes, d’automatisation et de gouvernance joueront un rôle important dans l’avenir de l’IA.

L’IA a déjà un impact sur la façon dont les humains gèrent et interagissent avec les données. Nous pouvons demander à l’IA de nous aider à transformer les données en informations. L’IA peut également être notre copilote pour nous aider à gérer les données sous-jacentes qui étayent ces informations. Elle peut également fonctionner de manière indépendante pour garantir que les données sur lesquelles nous nous appuyons pour prendre des décisions critiques sont fiables.

Pour que l’IA joue un rôle plus important dans l’accès aux données et leur gestion, l’humain doit rester au centre du processus. Cette approche implique une surveillance et des alertes étroites, ainsi qu’une formation et un recyclage appropriés.

Comment l'IA contribue à la consommation et à l'analyse des données

L’IA et, plus particulièrement, les grands modèles linguistiques (LLM) occupent une place centrale pour aider les analystes et les décideurs à obtenir les données dont ils ont besoin dans un format exploitable pour soutenir une prise de décision rapide mais approfondie. La technologie Text to SQL réduit la barrière technique entre les analystes, les données et les informations. Les analystes et les décideurs n’ont plus besoin de connaître SQL pour interroger les bases de données. Les nouveaux modèles LLM peuvent créer automatiquement des requêtes SQL basées sur un langage commun. Si un responsable des ventes s’intéresse aux ventes par région et par segment de marché, il peut définir les paramètres avec des termes commerciaux courants pour extraire les données nécessaires.

L’IA permet également de présenter les données de la manière la plus exploitable possible. Les copilotes de visualisation de données alimentés par l’IA automatisent le processus de création de diagrammes et de graphiques complexes. Les décideurs n’ont plus besoin de faire des allers-retours avec un analyste de données pour obtenir des informations présentées de manière facile à comprendre. Ils peuvent simplement demander à un assistant IA de créer instantanément un graphique. Si celui-ci n’est pas tout à fait correct, les analystes peuvent demander au chatbot de modifier le visuel, ce qui peut être fait en quelques secondes. Cette avancée permet de formater les données de manière exploitable très rapidement et élimine le besoin d’apprendre à utiliser plusieurs outils et plateformes BI.

Comment l'IA contribue à la gestion et à la gouvernance des données

L’IA a un grand potentiel pour aider les décideurs à extraire des données, mais sans données fiables pour alimenter ces résultats, l’IA ne fera que déplacer plus rapidement les mauvaises données. Heureusement, il existe également une grande variété d’applications pour l’IA dans la gestion des données, la gouvernance et la qualité des données.

L’IA est appliquée à la gouvernance des données en tant que copilote ou moteur de recommandation et est également prête à gouverner les données et à améliorer la qualité à l’avenir de manière autonome.

Étiquetage des données

Les outils d’IA sont intégrés aux plateformes de gouvernance des données pour rationaliser le processus d’exposition de données de meilleure qualité et les rendre accessibles à davantage d’analystes et de décideurs. Plus précisément, la technologie devient un outil essentiel dans la gestion des catalogues de données pour une meilleure découverte et gouvernance des données. Par exemple, l’IA prend en charge la gouvernance des données en aidant les analystes à étiqueter les données sensibles telles que les données d’identification personnelle (PII). En fonction des caractéristiques des données désignées comme sensibles dans le passé, l’IA peut prédire quelles colonnes de données pourraient contenir des données restreintes.

Documentation des données

L’IA collabore également avec les gestionnaires de données, les analystes et les ingénieurs pour faciliter la découverte des données par les consommateurs. Pour aider à normaliser la terminologie et les concepts commerciaux, l’IA peut suggérer le terme le plus approprié pour décrire les données dans un glossaire de données. De même, l’IA peut aider à documenter les actifs de données en suggérant la meilleure façon de les décrire.

Accès aux données

Un copilote peut également jouer un rôle clé dans les règles de contrôle d’accès aux données. L’IA peut suggérer quels utilisateurs doivent être autorisés en fonction des caractéristiques et des profils des utilisateurs individuels et de la manière dont ils correspondent aux utilisateurs déjà autorisés. À l’inverse, l’IA peut également signaler les personnes pour lesquelles l’accès peut ne pas être approprié. Cette capacité permet à davantage d’utilisateurs disposant de l’autorité appropriée d’exploiter la grande quantité de données d’entreprise collectées par les organisations pour générer de la valeur commerciale.

Validation des données

Un moteur de suggestion ou copilote basé sur l'IA peut également contribuer à une meilleure gouvernance des données en contribuant à garantir la validité des données saisies. Les modèles peuvent apprendre à identifier les entrées susceptibles d'être erronées en fonction de ce que l'IA s'attend à voir comme entrée. Par exemple, si une entrée se situe en dehors d'une plage spécifique, le champ peut être signalé et une suggestion peut être faite pour la corriger avant que l'erreur n'entre dans la base de données. En présentant cette option, les erreurs peuvent être traitées en temps réel, évitant ainsi les problèmes en aval.

Stratégies pour une meilleure formation de l'IA

Les modèles d'IA ne sont bons que si les données utilisées pour les entraîner sont bonnes. Lorsque des données erronées sont utilisées pour entraîner l'IA, le bruit les perturbe, ce qui entraîne de mauvaises performances et des résultats erronés. Cela est particulièrement problématique pour l'IA générative, qui est beaucoup plus opaque, et les effets des données erronées sont beaucoup plus difficiles à identifier.

Dans ce contexte, il est primordial de veiller à ce que les plateformes qui fournissent des données aux modèles d’IA utilisent des données de la plus haute qualité pour produire des modèles d’IA en aval de qualité. Il est essentiel que les praticiens des données travaillent en étroite collaboration avec les processus assistés par l’IA pour leur apprendre à surveiller et à nettoyer les données correctement et de manière plus autonome.

Rapprocher la documentation des données

Les professionnels des données qui balisent les données utilisent ces informations pour produire des suggestions de balisage ultérieur. S’assurer que les bonnes personnes mènent le processus de balisage des données et de documentation des actifs aura des effets cumulatifs à l’avenir. Les professionnels doivent baliser efficacement les données PII afin que l’IA apprenne avec précision à quoi ressemblent les données PII et les signale à l’avenir. Continuer à enseigner à l’IA en approuvant ou en refusant de manière appropriée les suggestions de documentation de l’IA aide également l’IA à devenir plus intelligente et plus efficace au fil du temps. Il est important d’intégrer des responsables et des professionnels du secteur d’activité qui sont proches du lieu de collecte des données et qui en comprennent les nuances pour créer avec précision une documentation qui reflète le contexte dans lequel les données sont collectées.

Marquage granulaire

Le marquage des données à un niveau plus granulaire peut également aider les modèles d’IA à être plus performants et à produire des résultats plus précis. Grâce à des métadonnées plus granulaires, l’IA dispose de données plus différenciées qui peuvent prendre en charge des règles plus spécifiques. Par exemple, l’IA peut suggérer des règles qui concernent des colonnes individuelles dans un tableau ou personnaliser des règles qui s’appliquent à des personnes particulières. Cela permet une approche plus nuancée de l’autorisation d’accès aux données, offrant ainsi de meilleures informations à davantage de décideurs.

Déplacer la gestion et la gouvernance des métadonnées vers la gauche

De nombreux problèmes de qualité des données surviennent lors de l’ingestion des données ou de la création des actifs de données. Adopter une approche proactive par le biais de la validation des données peut éliminer les problèmes à long terme. Plus les problèmes de qualité des données sont autorisés à s’envenimer, plus ils risquent de nuire aux performances de l’IA dans l’ensemble de votre organisation, entraînant une baisse des performances concurrentielles. Le moment où l’IA est intégrée à votre processus de gouvernance des données peut également influencer le résultat.

En exploitant l’IA pour prendre en charge les protocoles de qualité et de gouvernance des données dès qu’elles atteignent vos systèmes, vous pouvez limiter le risque que des données sales dégradent vos modèles. En déplaçant la gouvernance des données et les contrôles de qualité des données vers la gauche et en intégrant les contrôles de qualité pilotés par l’IA plus tôt dans votre processus, beaucoup plus de personnes seront impliquées pour garantir que les données que vous utilisez pour former vos modèles d’IA sont de la plus haute qualité. De plus, en intégrant l’IA dans votre flux de travail de gestion des données, les personnes peuvent collaborer avec l’IA pour améliorer la qualité et la gouvernance en temps réel, sans avoir besoin de sortir de votre flux de travail ou de revoir les problèmes de qualité des données après coup.

Vers une IA plus autonome

Si vous avez pris des mesures adéquates pour intégrer l’IA dans votre processus de gouvernance des données et formé votre IA avec des données propres, des opportunités se présentent qui permettent à l’IA de jouer un rôle plus actif dans votre stratégie de gouvernance des données.

Si nous formons correctement nos modèles, nous serons plus sûrs qu’ils pourront gérer les tâches qu’un spécialiste des données pourrait effectuer. L’IA a le potentiel d’apprendre à créer automatiquement une lignée de données ou à automatiser une gouvernance appropriée des données.

Repérer et corriger les erreurs

L’identification automatique des anomalies dans vos données et la correction des erreurs sont un domaine dans lequel l’IA peut prendre en charge la qualité des données de manière plus autonome. L’IA est particulièrement efficace pour identifier des tendances dans de grands ensembles de données et peut repérer des anomalies de toutes tailles. Les modèles peuvent prédire quels devraient être les points de données et, avec une intervention humaine limitée, ajuster un point de données qui ne correspond pas aux attentes. Avec une formation appropriée, l’IA peut nettoyer les ensembles de données, trouver et compléter les valeurs manquantes ou corriger les données inexactes ou incohérentes. L’IA peut également normaliser les données dans des formats standard. Par exemple, les abréviations d’État peuvent être ajustées à la forme traditionnelle à deux lettres, ou différents formats d’adresse peuvent être standardisés.

Avec une formation plus sophistiquée, l’IA peut être chargée de créer ses propres règles de qualité des données ou de créer des métadonnées pour mieux organiser les données. En intégrant des chatbots d’IA pour travailler avec des humains, les modèles peuvent apprendre des structures de règles et des paramètres et créer des cadres pour régir leurs propres processus. De même, l’IA peut créer elle-même des métadonnées et de la documentation pour enrichir le contexte des données et les rendre plus exploitables. Un exemple consiste à identifier les données personnelles identifiables, comme un numéro de sécurité sociale dans des données non structurées, et à les marquer comme un point de données sensible.

Ces processus peuvent non seulement faire gagner beaucoup de temps aux humains, mais ils peuvent également réduire le risque que des données sensibles parviennent entre de mauvaises mains tout en rendant les données moins sensibles plus accessibles aux décideurs.

Surveiller vos modèles

Même si vous avez fait un excellent travail de formation et de mise en œuvre de vos modèles d’IA pour automatiser vos processus de gouvernance des données, les humains doivent rester impliqués.

Même si vos modèles fonctionnent bien aujourd'hui, rien ne garantit qu'ils continueront à bien fonctionner à l'avenir. Les choses évoluent, les modèles dérivent et des biais peuvent apparaître. Des mécanismes doivent être mis en œuvre pour que les humains puissent surveiller l'IA afin de détecter les erreurs et la dégradation des performances. Cela peut inclure la demande d'un résultat à un modèle d'IA et la comparaison de celui-ci avec des données réelles pour voir si le modèle a produit les bonnes réponses ou ce que nous pouvons attendre du modèle.

Structurer votre stratégie pour une productivité optimale de l'IA

Il est essentiel de structurer votre organisation pour une meilleure santé de l'IA afin de réussir vos stratégies. Il est important de placer les professionnels les plus proches des données et de leur contexte dans la meilleure position pour former les modèles de gouvernance des données dans un rôle central. Lors de la formation de l'IA, plus les données sont granulaires, mieux c'est. L'intégration de davantage de moyens par lesquels les praticiens peuvent fournir des commentaires aux modèles améliorera donc les performances.

L'alignement des professionnels des secteurs d'activité avec les services informatiques sera essentiel pour un processus de formation efficace. Les professionnels de l'informatique et de l'entreprise peuvent travailler ensemble pour améliorer les performances. Le service informatique peut tester des modèles et mettre en œuvre des processus de formation pour garantir des performances optimales tandis que les dirigeants d'entreprise continuent d'intégrer les commentaires dans leurs flux de travail. Ce cycle constant de formation et de recyclage réduira les risques tout en améliorant l'accessibilité des données.

À mesure que les modèles s'améliorent, ils deviennent plus précis et capables de créer un contexte plus large autour des ensembles de données. Avec une plus grande précision et un meilleur contexte, ces données deviennent beaucoup plus précieuses pour orienter la prise de décision et la stratégie commerciale. Ceux qui ont la meilleure stratégie et la meilleure prise de décision conserveront un avantage concurrentiel sur le marché.