Transformez vos données en vraie valeur

Article de Maxime Nadeau, associé iX

Vos données: la clé de voûte de vos projets d’IA

Le succès de tout projet est largement influencé d’une part par l’attrait naturel qu’il suscite, d’autre part par les efforts requis pour atteindre des objectifs mesurables, réplicables, préalablement identifiés. Dans le cas d’un projet d’IA, l’effort passe en grande partie par ce qu’on pourrait appeler le moissonnage, le nettoyage et l’entretien des données.

J’aime dire qu’un projet d'IA ne fait pas que s’élever à la hauteur de vos objectifs, il descend aussi rapidement au niveau des systèmes que vous avez mis en place. Pour être adaptée à votre réalité organisationnelle, un projet d’intelligence artificielle doit puiser sa force dans les données liées à vos opérations. C’est en vous dotant de moyens de générer ou de retrouver des données liées à vos opérations que vous augmenterez la pertinence de votre projet. Parce que, rappelez-vous qu’un modèle d’IA a besoin (comme nous!) d’exemples concrets et de matériel didactique pour se former. Sans quoi votre outil d'IA ne sera pas très efficace dans la tâche demandée.

Les données: quantité ou qualité?

La réalité de nombreuses entreprises est qu'elles disposent déjà d'une grande quantité de données, qu'il s'agisse de systèmes de facturation, d'outils de suivi de projets, de CRM, de CMS, ou d'ERP. Par contre, ces données résident souvent dans des écosystèmes isolés, généralement liés à des solutions logicielles spécifiques comme Acombat ou Salesforce. Bien que ces données soient souvent facilement accessibles de manière programmatique, elles sont en revanche réparties entre divers départements organisationnels, comme l'administration, les ventes, la production ou la logistique, qui dans certaines grandes organisations communiquent peu entre eux.

Dans ce contexte, l'absence d'entités centralisées qui regroupent ces diverses données complique l'extraction d'informations utiles. Cette fragmentation est particulièrement problématique pour l'alimentation des modèles d'IA, qui nécessitent une vision intégrée pour être efficaces.

Pensez à chaque donnée comme à un élément constitutif de votre entreprise. Tout comme les atomes forment la matière, les «atomes d'information» que vous collectez au quotidien peuvent être assemblés pour créer une représentation numérique de votre organisation. Cette modélisation peut ensuite être utilisée pour comprendre et optimiser son fonctionnement.

La valeur de ces données est amplifiée lorsqu'elles sont soigneusement documentées. Par exemple, pour prédire les coûts d'un projet, il est utile de conserver des notes détaillées sur les intervenants, leur expérience, les heures travaillées, les coûts associés et la satisfaction des clients.

La clé pour intégrer l'IA de manière efficace réside dans votre capacité à instaurer des systèmes ou des routines pour une collecte et une organisation structurées des données. Il est important de comprendre aujourd'hui que ces données ont une valeur tangible qui peut être exploitée.

Pour bien débuter votre réflexion, entourez-vous de professionnels (comme nous!) qui peuvent faire un audit de vos données et mettre en place les outils nécessaires pour générer une régie de données. Le livrable de cette analyse permet de mieux identifier le potentiel IA d'une entreprise et de disposer de la base nécessaire. D'autres éléments à considérer pour bien débuter incluent:

• Assurez-vous de l'adhésion des parties prenantes. Si vous faites partie d'une organisation avec plusieurs niveaux d'approbation, des investisseurs ou un conseil d'administration, commencez dès maintenant à travailler et à communiquer en interne.
• Consultez un expert juridique, ou assurez-vous d'avoir les outils au sein de votre organisation pour traiter vos données conformément aux lois sur la protection des données et de la vie privée.
• Commencez à organiser, accumuler et nettoyer les données que vous possédez déjà.
• Assurez-vous que votre pile technologique permet d'intégrer des outils d'IA. Identifiez ce qui doit être mis à jour, sécurisé ou amélioré.

Contactez-nous.

 

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Sources et inspirations
Analyse économique des investissements réalisés en intelligence artificielle au Québec, PCW (PDF)
TensorFlow
Yoshua Bengio: The Past, Present, and Future of Deep Learning
The Gradient: Perspectives on AI, balado Apple
Yoshua Bengio: Deep Learning | Lex Fridman Podcast #4, YouTube

Outils
Prise et collecte de note: https://obsidian.md/
Edition et inspiration: https://chat.openai.com/
Corrections VE: https://www.grammarly.com/

La série IA d’iX: Potentiel exponentiel pour les PME?

De quelle manière intelligente peut-on pleinement tirer profit de l’intelligence artificielle? En tant que facilitateurs des interactions avec le numérique, et étant donné notre proximité et notre rôle d’accompagnement auprès des PME, on partage ici nos réflexions sur la question. Plus que jamais, l’intelligence artificielle est accessible. Ceci dit, avant de se lancer, comme avec tout projet, il faut définir ses objectifs et bien comprendre les limites et les possibles qu’offre l’IA. Malgré son petit côté magique, l’intelligence artificielle demande une bonne dose d’intelligence humaine pour faire sens et être réellement utilisable. Cette fois-ci, on s’intéresse aux données, cet élément essentiel à tout grand projet, et surtout lorsqu'il est question d'IA.

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