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Les bases d’une IA de confiance : Quelques conseils pour que vos données soient AI Ready
L’IA évolue plus rapidement que jamais. L’IA générative a déjà changé la donne, et l’essor de l’IA agentielle, capable de planifier et d’agir de manière autonome, va encore accentuer les enjeux. Mais sans données fiables comme base, ces systèmes puissants peuvent exposer les organisations à des biais, des hallucinations, des résultats non pertinents et des erreurs coûteuses.
Pour être fiables, les données doivent être intègres, c’est-à-dire exactes, cohérentes et contextualisées. Or, le rapport « 2025 Data Integrity Trends & Insights Report » révèle que :
- 60 % des personnes interrogées affirment que l’IA a une influence déterminante sur leurs programmes de données.
- Seules 12 % déclarent que leurs données sont prêtes pour l’IA.
- 62 % citent le manque de gouvernance comme leur principal défi
Cet eBook explore :
- Les nouveaux risques liés à l’IA générative et à l’IA agentive, et pourquoi l’intégrité des données est désormais un impératif commercial
- Les principaux défis tels que les résultats biaisés, les hallucinations et les sorties non pertinentes dans leur contexte, et comment les résoudre
- Trois considérations clés en matière d’intégrité des données qui garantissent que votre IA est alimentée par des données fiables
Préparez votre stratégie IA pour l’avenir. Téléchargez l’eBook dès aujourd’hui et découvrez comment Precisely vous aide à transformer des données fiables en une IA fiable.
EBOOKLes bases d’une IA de confiance:
Quelques conseils pour que vos données soient AI Ready
Votre avenir avec l’IA dépend de vos données
Toutes les entreprises cherchent à tirer parti des promesses de l’IA : des opérations plus rapides, des expériences client plus personnalisées et des idées innovantes qui surpassent celles de leurs concurrents.
Mais le paysage de l’IA a radicalement changé. L’IA générative (GenAI) a supplanté l’IA traditionnelle, ouvrant la voie à des capacités sans précédent, mais aussi à des risques tout aussi inédits. Ces systèmes peuvent créer du contenu et répondre à des questions complexes, mais ils introduisent également de nouveaux défis.
Les biais cachés, les hallucinations et les résultats peu fiables constituent désormais des risques critiques pour les entreprises. Et la prochaine vague, celle de l’IA agentique, capable de planifier et d’agir de manière autonome, ne fera que les amplifier. Dans cette nouvelle ère, l’IA n’est aussi fiable que les données sur lesquelles elle s’appuie. L’intégrité des données n’est donc pas seulement une exigence technique, mais un impératif pour les entreprises. Pour mieux comprendre pourquoi, examinons de plus près comment la GenAI et l’IA agentique redéfinissent les règles.
Aperçu des risques liés à la GenAI :
Biais cachés
Hallucinations
Manque de pertinence contextuelle
Pourquoi le passage à l’IA crée des défis en matière d’intégrité des données
L’IA générative apporte des capacités incroyables, mais aussi de nouvelles menaces que la plupart des organisations ne sont pas prêtes à gérer. Ces modèles peuvent produire des réponses fiables et dignes de confiance, mais qui sont fausses. Ils peuvent faire preuve de compétences qui ne leur ont pas été explicitement programmées, rendant leur comportement imprévisible dans des cas particuliers. Et à grande échelle, même les erreurs de données mineures sont amplifiées et deviennent des problèmes de fiabilité généralisés.
La prochaine vague, celle de l’IA agentique, rend les enjeux encore plus importants. Ces systèmes ne se contentent pas de répondre à des prompts, ils planifient, agissent et raisonnent de manière autonome. Pour être efficaces, ils doivent systématiquement appuyer chacune de leur décision sur des données fiables, actuelles et riches en contexte. Sans cela, ils peuvent prendre de mauvaises décisions avant même que l’erreur ne soit détectée.
C’est pourquoi les organisations sont confrontées à une crise de l’intégrité des données. Au cours de la seule année dernière, nous avons constaté le coût des échecs liés aux chatbots délivrant des conseils clients erronés ou contraires à l’image de marque, ainsi que les dommages causés à la réputation par des résultats biaisés qui ont donné lieu à des poursuites judiciaires.
Le message est clair : à l’ère de l’IA générative (GenAI) et de l’IA agentive, la fiabilité des données n’est pas optionnelle. Elle est le fondement même d’opérations compétitives, conformes et sécurisées. Et pourtant, la plupart des organisations ne sont pas encore prêtes. Les dernières recherches mettent clairement en évidence ce décalage.
Le fossé en matière de préparation à l’IA est bien réel
Toutes les initiatives en matière d’IA reposent sur le même fondement : des données fiables, c’est-à-dire des données précises, cohérentes et riches en contexte. Sans cela, les résultats de l’IA sont au mieux peu fiables, au pire préjudiciables.
Le rapport 2025 Data Integrity Trends & Insights montre le chemin qu’il reste à parcourir pour la plupart des organisations :
60% affirment que l’IA a une influence déterminante sur leurs programmes de données.
12% déclarent que leurs données sont d’une qualité et d’une accessibilité suffisantes pour l’IA.
62% identifie le manque de gouvernance des données comme étant le principal obstacle freinant les initiatives en matière d’IA.
Cela signifie que la plupart des organisations accélèrent l’adoption de l’IA sans disposer du socle de données nécessaires pour la soutenir — s’exposant ainsi à d’importants risques en termes de biais, hallucinations, résultats erronés ou encore manquements aux obligations de conformité.
En bref, le potentiel de l’IA est immense, mais sans stratégie d’intégrité des données, vous bâtissez dans le vide.
Concrètement, comment résoudre ce problème ?
Pourquoi c’est important
affirment que l'IA a une influence déterminante sur leurs programmes de données.
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%
déclarent que leurs données sont d'une qualité et d'une accessibilité suffisantes pour l'IA.
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identifie le manque de gouvernance des données comme étant le principal obstacle freinant les initiatives en matière d'IA.
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Résoudre les principaux défis de l’IA grâce à l’intégrité des données
Le fossé en matière de préparation à l’IA et les défis qui y sont associés vous semblent sans doute familiers. La bonne nouvelle ? Ils sont tous surmontables. En investissant dans des capacités d’intégrité des données adaptées, vous pouvez réduire les risques et maximiser l’impact de votre IA. Voici comment :
LE DÉFI Des résultats limités et biaisés
Les jeux de données incomplets et les stacks d’infrastructures de données distincts limitent la compréhension de l’IA et produisent des résultats biaisés et peu fiables. Les données de l’entreprise étant dispersées au sein de différents systèmes hérités, toutes les données critiques ne sont pas disponibles là où l’IA fonctionne, ce qui crée des zones d’ombre et des biais.
LA SOLUTION L’intégration des données
L’intégration des données cloisonnées et leur transfert vers les applications d’IA est essentiel pour obtenir des résultats impartiaux et fiables. Les pipelines modernes garantissent la disponibilité de toutes les données pertinentes de manière exhaustive, complète et rapide.
LE DÉFI Des résultats peu fiables
Des prévisions et des recommandations inexactes nuisent à la confiance et ralentissent l’adoption. La mauvaise qualité des données est l’un des principaux facteurs responsables de cette situation, aggravée par la pression réglementaire croissante pour se conformer aux lois sur la confidentialité et la souveraineté des données.
LA SOLUTION La qualité et la gouvernance des données
Les initiatives en matière d’IA nécessitent des données de haute qualité et adaptées à l’objectif prévu. La qualité des données de base et les règles métier, la validation et le nettoyage automatisés, ainsi que l’intégration avec des solutions d’observabilité et de gouvernance des données garantissent l’exactitude, la cohérence et la conformité. La surveillance proactive détecte les anomalies avant qu’elles n’atteignent les systèmes en aval, tandis que les cadres de gouvernance assurent la transparence en matière de collecte, de stockage et d’utilisation. Cette compréhension unifiée vous aide à appliquer les politiques et procédures qui protègent vos données.
LE DÉFI Le manque de pertinence contextuelle
En l’absence de contexte dans les nuances et les dépendances d’un scénario réel donné, l’IA ne fonde ses déductions ou recommandations que sur une petite partie du tableau d’ensemble. Cela peut conduire à des résultats incomplets, inexacts ou non pertinents par rapport au contexte, avec des répercutions potentiellement dangereuses en aval.
LA SOLUTION L’analyse spatiale et l’enrichissement des données
Enrichissez l’IA avec des jeux de données tiers fiables et des informations spatiales. La combinaison de données géographiques, métiers et clients avec des relations, des modèles et des tendances spatiales garantit la fiabilité des modèles, produisant ainsi des résultats plus pertinents et prêts à l’emploi. Ensemble, ces considérations soulignent que la préparation à l’IA ne consiste pas seulement à résoudre les problèmes actuels. Elle nécessite également d’anticiper les besoins émergents et de libérer la valeur sous-exploitée des données dont vous disposez déjà. Mais ces défis ne sont qu’une partie du problème, l’autre partie étant le timing. Le rythme d’adoption de l’IA entraîne une hausse rapide du coût de ce délai.
Ensemble, ces considérations soulignent que la préparation à l’IA ne consiste pas seulement à résoudre les problèmes actuels. Elle nécessite également d’anticiper les besoins émergents et de libérer la valeur sous-exploitée des données dont vous disposez déjà. Mais ces défis ne sont qu’une partie du problème, l’autre partie étant le timing. Le rythme d’adoption de l’IA entraîne une hausse rapide du coût de ce délai.
L’urgence croissante
Les organisations déploient des initiatives d’IA à une vitesse sans précédent, poussées par la pression concurrentielle et la promesse de résultats transformateurs. Mais cette précipitation a créé un fossé dangereux : alors que les capacités de l’IA progressent rapidement, les bases de données nécessaires pour les soutenir restent fragmentées, non-gouvernées et vulnérables.
Les enjeux sont importants. Une fois que l’IA est déployée à grande échelle avec des données de mauvaise qualité, le coût pour corriger les erreurs augmente de manière exponentielle :
- Un algorithme de recrutement biaisé peut traiter des milliers de candidatures avant que le problème ne soit détecté.
- Un chatbot de service client peut diffuser des politiques erronées à des millions d’utilisateurs en quelques minutes.
- Un système d’IA agentique peut prendre des décisions autonomes erronées qui ne correspondent pas aux objectifs de l’entreprise.
Il ne s’agit pas seulement de problèmes techniques, mais de risques existentiels ayant des conséquences financières, juridiques et sur la réputation qui peuvent prendre des années et coûter des millions de dollars à réparer.
Les organisations qui agissent dès maintenant, en considérant l’intégrité des données comme une condition préalable plutôt que comme une réflexion ultérieure, seront celles qui développeront un avantage concurrentiel durable. Elles fourniront des systèmes d’IA auxquels les parties prenantes font confiance, que les régulateurs approuvent et que les clients adoptent. Celles qui tardent à agir se retrouveront confrontées à des biais, des hallucinations et des informations non pertinentes.
Le choix est simple : investir de manière proactive dans l’intégrité des données aujourd’hui ou faire face à des coûts plus élevés et à des risques plus importants demain.
Comment les organisations peuvent-elles mettre cela en pratique ? Cela se résume à trois considérations fondamentales en matière d’intégrité des données.
Quels sont les enjeux ?
Pratiques discriminatoires
Conseils inexacts
Décisions erronées de l’IA agentique
Trois considérations sur l’intégrité des données pour l’IA avec Precisely
Pour obtenir des résultats fiables qui favorisent la réussite, il est essentiel de former et d’exploiter vos applications d’IA à l’aide de données précises, cohérentes et contextualisées. Cela se résume à trois considérations principales. Voici ce que vous devez savoir et comment obtenir les résultats souhaités grâce aux solutions Precisely.
Un jeu de données plus complet vous permet de libérer le plein potentiel de votre AI
Ce que l’intégrité des données vous permet d’accomplir
Minimisez les biais, améliorez l’exactitude et la fiabilité, et renforcez également la compréhension en formant les modèles d’IA à l’aide de toutes les données critiques pertinentes sur site, dans le cloud et dans les environnements hybrides. Cela inclut les données complexes hébergées sur votre mainframe ou les systèmes de milieu de gamme.
Comment y parvenir ?
Éliminez les silos de données et intégrez rapidement de nouvelles données dans vos environnements de développement IA grâce aux pipelines de données modernes de Precisely. En rendant les données accessibles « avant la demande », vous donnez à vos équipes les ressources dont elles ont besoin pour développer l’IA de manière efficace et fiable.
Alimentez vos applications d’IA en données fiables pour obtenir des résultats fiables
Ce que l’intégrité des données vous permet d’accomplir
Garantissez la fiabilité de vos résultats d’IA. Pour pouvoir faire des prédictions et des recommandations précises et profiter d’une automatisation efficace des processus, les modèles doivent être formés par des données intègres.
Pour obtenir des résultats fiables en matière d’IA, vos données doivent répondre à des critères de qualité rigoureux ; elles doivent être exactes, complètes, correctement structurées, normalisées et exemptes de doublons. Les données offrant un haut niveau d’intégrité doivent également être opportunes, régies par un cadre solide et observées pour détecter les changements et les anomalies.
Comment y parvenir ?
Bénéficiez d’une transparence totale sur la traçabilité des données afin d’améliorer en continu la qualité et d’appliquer une gouvernance à la fois à vos données et à votre IA. Precisely alimente ces processus où que vos données se trouvent, qu’il s’agisse de systèmes opérationnels ou analytiques.
Évoluez en toute confiance grâce à des solutions flexibles et rentables conçues pour gérer les volumes importants requis pour la formation en IA. La surveillance automatisée et la détection des anomalies offrent une visibilité continue, permettant de détecter les problèmes avant même qu’ils n’atteignent les environnements en aval.
En formant, déployant et surveillant des données hautement fiables, vous établissez les bases de la confiance dont dépendent vos résultats en matière d’IA.
Ajoutez du contexte à vos données pour des réponses plus pertinentes et nuancées
Ce que l’intégrité des données vous permet d’accomplir
Améliorez la précision et la pertinence contextuelle de vos applications d’IA en enrichissant les données qui les alimentent à l’aide de données tierces fiables ainsi que d’informations spatiales.
Comment y parvenir ?
Accélérez l’adoption de l’IA en enrichissant vos données avec un contexte qui aide les modèles à saisir les nuances, maintenir la cohérence et générer des réponses adaptées aux scénarios du monde réel.
Precisely délivre des jeux de données soigneusement sélectionnés et fiables ainsi que de la location intelligence qui élargissent vos connaissances et celles de votre IA, qu’il s’agisse d’audiences, de données démographiques, de facteurs de risque, de propriétés, de limites, de rues et de lieux, ainsi que des modèles et des relations entre eux.
En intégrant directement ce contexte dans vos pipelines d’IA, vous obtenez des résultats non seulement plus précis, mais aussi plus pertinents sur le plan contextuel et prêts à générer des résultats.
Precisely vous aide à maximiser le potentiel de vos solutions basées sur l’IA en combinant des données critiques et en garantissant leur qualité optimale. Ces données sont régies par un cadre robuste, surveillées afin de détecter toute dégradation et enrichies par des informations contextuelles essentielles issues d’analyses spatiales et d’ensembles de données tiers.
Ces considérations garantissent la haute intégrité de vos données et permettent de fournir des applications d’IA fiables et dignes de confiance. En mettant l’accent sur l’intégrité des données, vous accélérez à la fois le développement et l’adoption de l’IA au sein de votre organisation.
Résumé
Avec l’essor de l’IA générative (GenAI) et de l’IA agentique, il n’a jamais été aussi important de donner la priorité à l’intégrité des données.
L’IA offre des possibilités considérables, mais la réalité est sans appel : la qualité des résultats dépend de celle des données qui les alimentent. Pour obtenir des résultats fiables, vos données doivent être précises, cohérentes et enrichies par un contexte approprié. Sans cela, vous risquez de vous exposer à des biais, des hallucinations, des informations non pertinentes et, en fin de compte, à des décisions stratégiques erronées.
La bonne nouvelle, c’est que ces défis peuvent être relevés. En mettant l’accent sur l’intégration, la qualité, la gouvernance et l’enrichissement, vous pouvez construire la base de données fiable dont votre IA a besoin.
Conclusion : pour pérenniser votre IA, vous devez commencer par garantir l’intégrité des données. Les organisations qui investissent dès maintenant accéléreront l’innovation, favoriseront l’adoption et créeront un avantage concurrentiel durable. Celles qui tardent à le faire devront faire face à des coûts plus élevés et à des risques plus importants par la suite.
Quels sont vos principaux cas d’utilisation de l’IA ? Que pourriez-vous accomplir si vous libériez tout son potentiel ? Quels que soient vos objectifs, n’oubliez pas : une IA fiable commence par des données fiables. Commencez votre parcours vers l’intégrité des données avec Precisely et transformez des données fiables en une IA fiable.
