La stratégie de données face à la révolution de l’intelligence artificielle générative
La montée en puissance de l’intelligence artificielle générative (GenAI) est sur le point de transformer de manière significative le PIB mondial de 7 billions de dollars et d’accroître la productivité dans la prochaine décennie. Anand Santhanam, le responsable mondial principal des livraisons chez Amazon Web Services, souligne l’importance cruciale d’une stratégie de données solide pour exploiter pleinement le potentiel de la GenAI. Malgré une reconnaissance répandue de son potentiel, de nombreuses entreprises se limitent souvent à l’évaluation préliminaire des cas d’utilisation. Il est cependant crucial de relever les défis plus profonds de la gestion des données pour tirer pleinement parti des avantages offerts par la GenAI.
Complexité de l’organisation de vos données
La création d’un cadre solide maximisant le potentiel de vos données à travers l’entreprise est une entreprise complexe. Les écosystèmes de données organisationnelles sont généralement vastes et fragmentés, caractérisés par des ensembles de données disparates dispersés parmi divers référentiels tels que les data lakes, les entrepôts de données, le stockage cloud, les plateformes SaaS, les appareils IoT, les modèles analytiques et les systèmes sur site.
Les entreprises ont accès à une vaste gamme de données dans différents formats, des tableaux soigneusement organisés et des fichiers JSON aux médias riches tels que les images, les vidéos et les fichiers audio, ainsi que des données géospatiales et vectorielles complexes. Cependant, malgré l’abondance de ressources, transformer ces données en valeur utilisable est une tâche redoutable.
Les organisations ont souvent du mal à comprendre l’ensemble de leur paysage de données, à connecter efficacement leurs données et à les exploiter, et à gérer l’accessibilité des données. À mesure que le volume des données augmente, ces défis deviennent de plus en plus insurmontables. Une stratégie d’utilisation inefficace des données peut constituer un obstacle majeur à la prise de décision basée sur les données et à l’innovation continue.
Stratégies de données pour alimenter la GenAI
Chaque organisation est unique, avec une multitude de cas d’utilisation et de types de données, ainsi qu’une grande variété d’utilisateurs et d’applications, chacun ayant besoin d’un ensemble spécifique d’outils – des outils qui doivent s’adapter à l’évolution des besoins organisationnels. Pour exploiter pleinement le potentiel de vos données pour générer des idées et favoriser l’innovation en temps opportun, il est impératif d’établir une base de données qui simplifie l’interaction avec les données tout au long de leur cycle de vie pour tous les intervenants au sein de votre entreprise.
Une stratégie de données intégrée doit comprendre une gamme d’outils, de ressources et de méthodologies pour couvrir tous les aspects de la gestion des données. Cela englobe tout, de l’ingestion, du stockage et de la récupération des données à l’analyse, ainsi que l’utilisation de technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique telles que les grands modèles de langage (LLMs) et autres modèles de base (FMs) pour extraire des informations précieuses centrées sur les données pour les utilisateurs finaux.
L’efficacité de la préparation des données repose sur la qualité, la quantité, la diversité et la complexité des données collectées. Des procédures fondamentales telles que le nettoyage, la validation, la transformation et le stockage des données sont essentielles pour préparer les données à une utilisation efficace.
Modèles de données génératives émergents
Les modèles de base, bien que largement accessibles, offrent un avantage concurrentiel aux entreprises qui peuvent utiliser habilement leurs ensembles de données propriétaires pour développer des applications GenAI impactantes. La clé du succès réside dans l’utilisation stratégique de données exclusives pour alimenter l’innovation et générer de réels résultats commerciaux.
Il existe plusieurs façons dont les organisations peuvent exploiter les données dans leurs applications d’IA générative. Ces méthodes sont classées du plus facile au plus complexe à implémenter, les méthodes plus complexes étant plus adaptées à vos besoins.
• Utilisation de la génération augmentée de récupération (RAG). Cette méthode consiste à diriger des modèles pré-entraînés à l’aide de données spécifiques à un secteur pour fournir un contexte. Par exemple, un chatbot sophistiqué de service client pourrait être créé pour gérer des demandes diverses avec précision, fournissant des réponses approfondies sur les détails des produits, les statuts des commandes, les consignes d’expédition, etc.
• Raffiner un modèle pré-entraîné. Cela implique une formation supplémentaire des modèles pré-entraînés à l’aide de données spécifiques à l’industrie. Dans le secteur de la santé, par exemple, le perfectionnement d’un modèle de GenAI avec des documents médicaux, des dossiers de patients anonymisés (conformes à la réglementation comme HIPAA) et d’autres données pertinentes pourrait améliorer sa compréhension du langage médical et des procédures. Cette amélioration pourrait conduire à des outils d’IA capables d’aider au diagnostic des maladies, à la recommandation de traitement ou à la création de supports pédagogiques pour les patients.
• Développer son propre modèle. Construisez et entraînez vos propres grands modèles de langage (LLMs) avec de vastes quantités de données liées à un domaine spécifique. Un exemple pourrait être la conception d’un modèle prédictif pour identifier les potentielles défaillances dans des machines industrielles complexes, facilitant ainsi la maintenance préventive pour réduire les temps d’arrêt et améliorer l’efficacité opérationnelle.
Élaboration d’une feuille de route pour la gouvernance des données
La définition d’une stratégie de gouvernance des données nécessite de cartographier des processus essentiels qui sont alignés sur les objectifs de l’organisation :
• Alignement stratégique : Intégrer la gouvernance aux initiatives commerciales principales bénéficiant d’un soutien financier.
• Intégration des applications : Identifier et développer des applications basées sur les données qui sont essentielles aux objectifs commerciaux.
• Domaine des données : Se concentrer sur des domaines de données pertinents pour des cas d’utilisation ciblés.
• Stewardship des données : Établir des pratiques reflétant la qualité des données et leur pertinence commerciale.
• Architecture de données : Formuler une architecture de données qui soutient une gestion efficace des données et s’aligne sur l’évolution de l’entreprise.
• Sécurité des données : Élever la sécurité des données à un focus dédié en raison de sa nature critique.
• Modèle opérationnel : Définir les rôles et responsabilités, notamment des data stewards, pour soutenir les opérations commerciales.
Naviguer vers l’avant : Un plan directeur centré sur les données
Une stratégie de données et d’infrastructure bien définie qui met l’accent sur la valeur commerciale intrinsèque et l’avantage concurrentiel offerts par l’IA générative est essentielle. Embrassez la révolution GenAI en vous positionnant parmi les pionniers qui redéfinissent les normes de l’industrie dans le domaine digital. C’est un moment crucial pour les organisations de cultiver une approche axée sur les données, synchronisant la technologie avec les objectifs commerciaux pour dominer le domaine de la GenAI.
Utilisez la puissance de vos données propriétaires pour propulser votre évolution numérique et positionnez-vous parmi les précurseurs qui redéfinissent les normes industrielles dans le domaine digital. Saisissez l’instant – convertissez vos données en atout stratégique et menez le chemin vers un avenir façonné par le pouvoir transformateur de l’innovation GenAI.