Vision d'experts sur l'impact de l'Intelligence Artificielle sur la gestion et la qualité des données
Micropole a récemment été invité à participer au podcast Rely on your Data de Semarchy, un éditeur de solutions de Master Data Management (MDM) et partenaire stratégique de Micropole, pour discuter de l’impact de l’Intelligence Artificielle sur la gestion et la qualité des données.
Lors de cet échange, Pascal Anthoine, Directeur Data & Governance chez Micropole, et Julien Peltier, VP MEA Pre-Sales Enablement chez Semarchy, ont abordé les défis actuels auxquels les entreprises font face en matière de Data Management. Ils ont aussi exploré la manière dont l’IA peut contribuer à surmonter ces défis, notamment en améliorant l’efficacité opérationnelle, en facilitant la gestion des volumes de données massifs et en optimisant la prise de décision stratégique.
Cette discussion enrichissante met en lumière des enjeux cruciaux pour les entreprises d’aujourd’hui et offre une perspective passionnante sur l’avenir du Data Management dans un monde de plus en plus connecté et axé sur les données. Un podcast à ne pas manquer pour tous ceux qui s’intéressent à l’avenir de la gestion des données et à l’impact de l’IA dans ce domaine !
L’IA comme levier pour la Data Quality
La qualité des données est essentielle pour les entreprises modernes, car elle permet non seulement d’optimiser les processus internes, mais aussi prendre des décisions stratégiques fiable et de manière rapide. « La qualité des données est cruciale pour fiabiliser les processus et améliorer l’efficacité des entreprises » souligne Pascal Anthoine au micro du Podcast Rely on your Data. Cependant, avec l’explosion des volumes de données, maintenir cette qualité à grande échelle devient un défi majeur. L’Intelligence Artificielle, et plus particulièrement le Machine Learning, permet d’automatiser et d’optimiser la gestion des données en traitant plus rapidement de grands volumes et en réduisant les erreurs humaines.
Par ailleurs, les experts pointent du doigt le rôle central joué par l’IA dans des secteurs comme le Retail, où les données produits, souvent multilingues et brutes, doivent être enrichies avant leur publication sur des plateformes e-commerce. Elle facilite la traduction, la classification et la standardisation des données, garantissant ainsi leur cohérence et leur fiabilité, ce qui permet de gagner du temps et d’assurer leur qualité à travers différents formats et langues.
L’automatisation des processus opérationnels
Les données ne sont pas seulement utilisées pour la prise de décisions stratégiques, elles sont au cœur des processus opérationnels quotidiens des organisations. L’IA permet d’automatiser le traitement de grandes quantités de données, ce qui réduit ainsi le risque d’erreurs humaines. Au cours de ce podcast, Julien Peltier donne d’ailleurs l’exemple d’outils comme Google Translate, qui facilitent la gestion des données multilingues provenant de sources diverses au même titre que d’autres systèmes d’intégration. En automatisant ces processus, l’IA permet aux équipes de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée tout en garantissant la qualité des données utilisées.
Comme l’explique Pascal Anthoine, « l’IA n’est qu’un processus qui consomme des données ; sans qualité des données, il n’y a pas d’IA ». En d’autres termes, il convient d’avoir des données structurées et fiables pour exploiter pleinement l’IA.
L’IA pour la gestion des règles de qualité des données
L’IA facilite également la définition et l’application des règles de qualité des données. La plateforme MDM de Semarchy utilise l’IA pour permettre aux entreprises de définir des règles flexibles, adaptées à leurs besoins spécifiques. Un assistant virtuel guide les utilisateurs dans la création de ces règles, tandis que l’IA intervient pour automatiser des tâches comme le nettoyage, la déduplication ou la transformation des données, optimisant ainsi la gestion des données tout en réduisant les erreurs et les coûts.
L’approche non déterministe de l’IA permet d’adapter les systèmes aux évolutions des données, offrant ainsi une plus grande flexibilité. « Avec l’IA, on va pouvoir réagir par rapport à des contenus , donc le métier va pouvoir dire non, ça c’est une donnée de mauvaise qualité pour telle raison ou telle raison » explique Pascal Anthoine au micro de Rely on your Data.
Contrairement aux règles préétablies, l’IA apprend de manière itérative et s’ajuste en fonction des retours métiers et des variations dans les données. « Le moteur d’IA va apprendre les règles de qualité de manière itérative par des retours des métiers vis-à-vis de la donnée. On va aider le métier à réagir par rapport à des données et lui même de définir qu’est ce que la qualité de manière itérative et rentrer dans un processus de qualité de données sans avoir forcément à faire une phase de conception très détaillée » ajoute ce dernier.
L’évolution des métiers du Data Management avec l’IA
Lors de ce podcast, Pascal Anthoine et Julien Peltier soulignent la profonde transformation que sont en train de vivre les métiers du Data Management avec l’essor de l’Intelligence Artificielle.
En effet, alors que l’automatisation des tâches répétitives telles que la validation et l’enrichissement des données réduit la charge de travail des équipes, ces dernières peuvent se concentrer sur des missions stratégiques comme la supervision des algorithmes, le contrôle de la qualité des données et l’adaptation des systèmes aux besoins spécifiques de l’entreprise. Cette évolution permet d’améliorer la précision des données et de renforcer l’efficacité des processus, tout en maintenant un rôle humain crucial pour l’optimisation des systèmes.
Enrichissez vos données avec l’IA
Un autre atout majeur de l’IA mis en avant au cours de ce podcast est sa capacité à enrichir les données en combinant des sources internes et externes. À terme, cela pourrait mener à la création d’un moteur d’IA capable de répondre instantanément à des questions métiers liées à la gestion des données, en offrant des réponses précises et pertinentes. Une telle intelligence enrichie permettrait aux entreprises de prendre des décisions plus éclairées, en accédant à des informations de qualité provenant de diverses sources.
L’IA, accélérateur de la prise de décision
Enfin, l’IA accélère la prise de décision stratégique en synthétisant rapidement de grandes quantités de données. En réduisant le temps nécessaire pour obtenir des informations pertinentes, elle permet aux entreprises de réagir plus vite dans un environnement concurrentiel.
Pascal Anthoine et Julien Peltier s’accordent toutefois pour dire que l’IA ne remplace pas l’humain, mais l’assiste seulement dans la prise de décision en rendant les processus plus efficaces et en permettant aux collaborateurs de se concentrer sur des cas particuliers, qui ne peuvent être gérés par l’IA.
Conclusion : l’IA, un levier indispensable pour la gestion des données
En résumé, l’Intelligence Artificielle offre un potentiel immense pour transformer la gestion des données au sein des entreprises. Elle permet d’automatiser des processus complexes, de garantir la qualité des données et d’accélérer la prise de décision.
Toutefois, pour en tirer tous les bénéfices, il est essentiel de définir des cadres d’utilisation clairs, notamment en matière de gestion des données sensibles. L’avenir de la gestion des données repose sur une exploitation optimale de l’IA, pour des données plus accessibles, enrichies et pertinentes, au service de l’innovation et de la stratégie des entreprises.
Retrouvez l’intégralité de ces échanges captivants en écoutant le podcast.
