La donnée ou data est l’une des propriétés les plus importantes pour une entreprise désormais avec l’avènement de l’intelligence artificielle. Qu’il s’agisse de données clients hébergée sur un CRM, un ERP, qu’il s’agisse de données commerciales comme des chiffres relatifs aux ventes, au chiffre d’affaires ou aux références produits consommées ou qu’il s’agisse encore d’étude de marché, la data peut prendre différentes formes au sein de l’entreprise. Ces datas peuvent se transformer en une forte valeur ajoutée pour l’entreprise avec leur implémentation au cœur des intelligences artificielles. En effet, l’intelligence artificielle possède une puissance de calcul colossale, une logique algorithmique et ses propres données. Ces lorsque ces atouts sont couplés aux datas que possède l’entreprise qu’il est possible d’obtenir des informations nouvelles pouvant nourrir les décisions stratégiques de l’entreprise. L’entreprise en couplant ses propres données avec l’intelligence artificielle peut générer une valeur nouvelle.

La data, carburant de l’intelligence artificielle pour l’entreprise !

L’intelligence artificielle (IA) est un vaste domaine qui vise à créer des systèmes capables de réaliser des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine. Toutefois, aussi puissante soit elle, l’intelligence artificielle n’est rien sans donnée à traiter et à exploiter et sans humains pour la diriger. Pour exploiter sa data avec l’intelligence artificielle, l’entreprise doit donc alimenter l’IA et la guider afin d’en tirer profit.

L’intelligence artificielle se matérialise aujourd’hui par des machines puissantes alimentées par leurs propres algorithmes et leur propre leur permettant de réaliser de nombreuses tâches bénéfiques pour les entreprises :

  1. Produire : L’IA peut générer de nouveaux contenus, comme des textes, des images,, de la vidéo, de la musique. Cela en apprenant des modèles existants. Elle est capable de produire ces éléments de manière créative.
  2. Automatiser : L’IA est très efficace pour automatiser des tâches répétitives ou complexes. Cela peut aller de l’automatisation de processus industriels à la gestion automatisée de la relation client.
  3. Détecter : Les systèmes d’IA sont capables de détecter des patterns, des anomalies ou des tendances dans de grandes quantités de données, ce qui est particulièrement utile dans le domaine de l’industrie notamment.
  4. Prédire : Grâce à l’analyse des données historiques, l’IA peut faire des prédictions sur l’avenir. Cela peut permettre de définir des tendances pour les semaines, les mois ou les années à venir.
  5. Analyser : L’IA peut analyser des ensembles de données complexes pour en extraire des informations pertinentes. Cela peut aider à prendre des décisions éclairées dans des domaines comme le marketing ou les services commerciaux.

La data, nouveau trésor de l’entreprise

Pour que l’IA fonctionne efficacement, il faut des données de qualité. La donnée peut être sous forme de lettres ou de chiffres.

L’entreprise doit donc veiller à respecter certains points concernant la data qui lui permettra d’obtenir des résultats nouveaux sources de valeur  :

  • Collecte de données : il s’agit d’obtenir des données pertinentes pour le problème à résoudre. Ces données peuvent provenir de diverses sources, telles que des capteurs, des interactions en ligne, des transactions, etc.
  • Exploitation de la data : une fois collectées, ces données doivent être traitées et analysées. Cela peut impliquer le nettoyage des données (élimination des erreurs ou des données non pertinentes), leur organisation et leur analyse pour extraire des informations utiles.
  • Qualité des données : la qualité des données est cruciale. Des données inexactes, incomplètes ou biaisées peuvent mener à des conclusions erronées. Une bonne qualité de données implique fiabilité, précision et pertinence pour le problème traité.
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Une stratégie data pour exploiter l’IA à bon escient

L’IA est donc  un outil puissant pour traiter et analyser de grandes quantités de données, mais son efficacité dépend fortement de la qualité des données disponibles. L’entreprise se doit donc de mettre en place une stratégie d’exploitation de la data. Les données sont le carburant de l’IA et une bonne qualité de données est essentielle pour obtenir des résultats fiables et significatifs.

Ainsi, les professionnels au sein des entreprises qui sont en charge de l’exploitation de l’intelligence artificielle doivent se poser les questions suivantes au sujet de la data :

  • La donnée est-elle exhaustive : ai-je bien toute la donnée  dont j’ai besoin pour travailler ?​
  • La donnée est-elle exacte : est-ce que je connais la source ?​
  • Est-ce que ma donnée est fraîche et actualisée ?​
  • Est-elle cohérente (toutes les données sont–elles identiquement structurées)​
  • Ma donnée est-elle accessible ?

Viennent ensuite les étapes à suivre pour déployer la stratégie d’exploitation de la data :

  1. Identifier les données et caractériser leur intérêt pour vous et l’entreprise.​
  2. Catégoriser et hiérarchiser les données.​
  3. Enrichir et mettre à jour les données pour alimenter les outils d’IA​
  4. Optimiser le processus d’acquisition de données (Est-il bien adapté à l’usage de l’entreprise ? N’est-il pas trop contraignant ? Peut-il être simplifié ? Peut-il être automatisé ?)

Avec ce processus, l’entreprise peut exploiter ces propres données passées pour pérenniser son avenir. Il faut alors déterminer les résultats attendus par l’exploitation de l’intelligence artificielle afin de la paramétrer pour générer le rendu souhaité par l’entreprise (production automatisation, prédiction, détection ou analyse).