Participer à la réussite de l’IA via l’intégration de données – Transformer vos initiatives d’IA

L’IA transforme fondamentalement les entreprises dans tous les secteurs. Cependant, pour que l’IA apporte des avantages tels que des informations précises et exploitables, des réductions de coûts et un meilleur service à la clientèle, les données qu’elle utilise doivent être complètes, accessibles et intégrées.

Lorsque les modèles d’apprentissage de l’IA reçoivent des données incohérentes, faussées, redondantes, incomplètes, obsolètes ou inexactes, les résultats obtenus sont erronés. Ces résultats peuvent exposer l’entreprise à des risques, nuire aux relations avec les clients, retarder la prise de décision et diminuer les recettes.

Malgré tout le potentiel qu’elle détient, l’IA illustre parfaitement l’analogie « garbage in / garbage out ». Dès qu’un modèle d’IA est alimenté par des données incomplètes, le mal est fait ; vous obtenez simplement de mauvaises réponses plus rapidement. Cependant, lorsque les modèles d’IA sont alimentés par les données de l’entreprise, cette dernière peut profiter des avantages offerts par l’IA, notamment en matière d’amélioration de l’efficacité, de satisfaction des clients, de réduction des coûts et de renforcement de la conformité réglementaire.

L’intégration de données est la clé de voûte de la réussite avec l’IA. En consolidant les données provenant de sources et de formats divers en une vue unifiée, les organisations peuvent accéder à leurs données et les analyser de manière transparente, quelle que soit leur origine ou leur structure. Ce processus garantit également l’exactitude, l’exhaustivité et la fiabilité des données, attributs clés que les données d’entreprise doivent regrouper pour aider à une mise en œuvre réussie de l’IA.

Il n’existe pas de solution unique pour l’intégration de données ; les différents cas d’utilisation de l’IA peuvent nécessiter des approches différentes. Examinons quelques-uns des défis que les entreprises peuvent relever grâce à l’intégration de données pour l’IA, ainsi que quelques cas d’utilisation dans lesquels l’intégration de données peut aider une organisation à réussir ses initiatives en matière d’IA.

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