Une nouvelle étude mondiale révèle les principales tendances et défis de l’observabilité pour l’innovation en IA
La maturité du programme d'observabilité est inégale en ce qui concerne la qualité des données, les pipelines de données et les modèles d'IA/ML, tandis que l'adoption des données non structurées se développe
Precisely, le leader mondial de l’intégrité des données, annonce les résultats d’une nouvelle analyse mondiale. L’étude Observability for AI Innovation, créée par le Business Application Research Centre (BARC) et sponsorisée par Precisely, a interrogé un ensemble diversifié de plus de 250 acteurs des données et de l’IA dans le monde entier, révélant des informations essentielles sur la façon dont les organisations exploitent l’observabilité pour générer des résultats fiables en matière d’IA et d’analyse.
À mesure que les entreprises développent leur utilisation de l’IA, l’observabilité est devenue une exigence fondamentale pour garantir la transparence, la responsabilité et les performances sur l’ensemble des écosystèmes de données. L’étude révèle que si nombreuses d’entre elles ont pris des mesures importantes pour formaliser leurs programmes d’observabilité, les progrès varient selon les disciplines. Les différences dans la maturité des programmes, les pratiques de mesure et les tendances régionales en matière d’adoption mettent toutes en évidence des domaines qui nécessitent encore une attention particulière.
L’observabilité de l’IA gagne du terrain, mais des lacunes subsistent
76 % des organisations ont formalisé, mis en œuvre ou optimisé des programmes pour la qualité des données et l’observabilité des pipelines de données, démontrant ainsi un engagement fort en faveur de la mise en place de bases d’IA fiables. Alors que l’observabilité des modèles d’IA/ML suit de près avec 70 %, les réponses indiquent un éventail plus large de niveaux de maturité, de nombreuses entreprises disposent encore de programmes incohérents ou sous-développés.
Lorsqu’il s’agit de mesurer le succès, 68 % utilisent des mesures qualitatives et/ou quantitatives pour évaluer leurs efforts d’observabilité, mais les autres organisations s’appuient sur des mesures ad hoc ou aucune mesure, ce qui présente un risque important. En l’absence d’indicateurs clairement définis et d’un alignement sur les cadres de gouvernance à l’échelle de l’entreprise, les objectifs en matière d’IA risquent de ne pas être atteints.
Les données non structurées deviennent un centre d’intérêt majeur
Les entreprises étendent leurs programmes d’observabilité au-delà des tables structurées pour inclure des données semi-structurées (telles que des fichiers JSON ou des fichiers journaux) et non structurées (telles que du texte, des images, des vidéos et du son). Selon l’étude, 62 % des organisations explorent l’utilisation des données semi-structurées, 28 % les utilisent déjà activement, tandis que 60 % évaluent actuellement des documents non structurés. Ces fortes tendances d’adoption témoignent d’une reconnaissance croissante de l’importance de divers types de données, d’autant plus que des cas d’utilisation avancés tels que l’apprentissage automatique prédictif et l’IA générative en dépendent. L’observation de ces données nécessite des techniques d’observabilité différentes de celles des tables, y compris l’ajout et le suivi minutieux des métadonnées d’objet.
L’Amérique du Nord est à la pointe de la maturité de l’IA et de l’observabilité
Par rapport à l’Europe, les entreprises nord-américaines font état de taux d’adoption de l’IA et d’une maturité d’observabilité nettement plus élevés. En moyenne, 88 % des organisations nord-américaines ont mis en place des programmes d’observabilité dans toutes les disciplines, contre seulement 47 % en Europe. Les sociétés nord-américaines mettent également davantage l’accent sur la conformité réglementaire et la confidentialité des données, malgré l’absence de réglementation fédérale sur l’IA comparable à la loi sur l’IA de l’UE. De plus, les Nord-Américains accordent une plus grande priorité que les Européens à la précision des modèles et deux fois plus d’entre eux ont mis en place des mesures d’observabilité formelles.
« Alors que l’IA et l’émergence des cas d’utilisation agentiques augmentent les risques et les avantages de l’analytique, les équipes de données renforcent leurs programmes d’observabilité pour renforcer la gouvernance et la qualité des données, déclare Cameron Ogden, Senior Vice President – Product Management chez Precisely. L’étude renforce le fait que l’observabilité n’est pas simplement un atout, mais qu’il s’agit d’une capacité fondamentale pour garantir l’intégrité des données d’entreprise, en particulier lorsqu’il s’agit d’alimenter les modèles d’IA pour obtenir des résultats fiables et évolutifs. »
Pour plus d’informations, téléchargez une copie complète du rapport Observability for AI Innovation.
Méthodologie
L’enquête Observability for AI Innovation a été menée par BARC et sponsorisée par Precisely et Collibra. L’étude a recueilli les réponses de 264 acteurs des données et de l’IA dans tous les secteurs, notamment l’informatique, la fabrication, les services financiers et le retail. Les personnes interrogées comprenaient des ingénieurs de données, des scientifiques des données, des cadres supérieurs et des responsables de processus métier, offrant une vue complète de l’adoption de l’observabilité, des défis et des meilleures pratiques.
À propos de BARC
BARC (Business Application Research Centre) est l’un des principaux cabinets d’analyse européens de logiciels d’entreprise, spécialisé dans les domaines des données, de la Business Intelligence (BI) et de l’analytique, de la gestion de contenu d’entreprise (ECM), de la gestion de la relation client (CRM) et de la planification des ressources d’entreprise (ERP). En savoir plus sur https://barc.de/
À propos de Precisely
En tant que leader mondial de l’intégrité des données, Precisely veille à ce que vos données soient précises, cohérentes et contextuelles. Notre portefeuille, y compris la Precisely Data Integrity Suite, permet d’intégrer vos données, d’en améliorer la qualité, d’en régir l’utilisation, de géocoder et d’analyser les données de localisation, et de les enrichir avec des jeux de données complémentaires pour prendre des décisions métiers en toute confiance. Plus de 12 000 organisations dans plus de 100 pays, dont 93 du Fortune 100, font confiance aux logiciels, aux données et aux services stratégiques de Precisely pour alimenter les initiatives d’IA, d’automatisation et d’analyse. Pour en savoir plus, consultez le site www.precisely.com/fr.