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Préparer vos données à l’IA avec l’intégration de données
Introduction
Les données sont le carburant qui alimente l’intelligence artificielle (IA). Cependant, si les données ne sont pas de haute qualité, accessibles et intégrées, elles peuvent introduire des biais et des inexactitudes qui peuvent nuire à l’entreprise.
L’intégration des données est une étape critique pour préparer vos données à la réussite de l’IA. En rassemblant des données provenant de sources et de formats divers en une vue unifiée, les organisations peuvent facilement accéder à toutes leurs données et les analyser, quels que soient leur origine et leur mode d’organisation. L’intégration des données garantit également la précision, l’exhaustivité et la fiabilité des données, qualités essentielles à la réussite des initiatives d’IA.
Cette checklist donne un aperçu rapide des principales étapes et considérations relatives à l’intégration des données.
Intégration des données pour l’IA
Définir les objectifs et le périmètre d’application de l’intégration des données
Évaluer votre paysage de données actuel et identifier les sources de données
Choisir la bonne approche, les bons partenaires et les bons outils pour l’intégration des données
Concevoir et mettre en œuvre une architecture et un pipeline d’intégration de données
Assurer la qualité et la gouvernance des données tout au long du processus
Surveiller et optimiser les performances et les résultats de l’intégration des données
Étape 1 : Définir les objectifs et le périmètre d’application de l’intégration des données
Il n’existe pas de solution unique pour l’intégration des données ; les différents cas d’utilisation de l’IA peuvent nécessiter des approches et des techniques différentes. La définition des objectifs et du périmètre d’application de l’intégration des données en fonction de vos objectifs spécifiques en matière d’IA permettra également de définir le périmètre d’application et les limites de votre projet ; vous pourrez ainsi partager les résultats attendus, les délais, les objectifs et les attentes avec les parties prenantes et les membres de l’équipe.
À la première étape, posez les questions suivantes :
- Quels sont les problèmes ou les opportunités que nous voulons aborder avec l’IA ?
- Quels sont les résultats et les avantages attendus de notre projet d’IA ?
- Quelles sont les sources et les types de données que nous devons intégrer ?
- Quels sont les défis et les risques ?
- Quels sont les critères et métriques de réussite ?
- Quels sont nos ressources et notre budget ?
- Avec quels outils et partenaires allons-nous travailler ?
Étape 2 : Évaluer votre paysage de données actuel et identifier les sources de données
L’évaluation de votre paysage de données actuel et l’identification des sources de données à intégrer vous aideront à comprendre la disponibilité, l’accessibilité et la qualité de vos données, ainsi qu’à identifier et à hiérarchiser les lacunes et les problèmes à résoudre.
À ce stade, les tâches à réaliser sont les suivantes :
- Réaliser un inventaire et un audit des données afin d’identifier et de documenter toutes les sources et tous les types de données pertinents pour votre projet d’IA
- Évaluer la qualité des données et l’exhaustivité de chaque source de données et identifier tout problème de qualité des données, comme les données manquantes, inexactes, incohérentes ou en double
- Évaluer l’accessibilité et la sécurité des données de chaque source de données et identifier tout problème d’accès aux données tel que les silos, la fragmentation, la confidentialité ou la protection des données
- Évaluer la compatibilité et l’interopérabilité des données de chaque source de données et identifier les problèmes d’intégration des données tels que le format, la structure, le schéma ou la sémantique des données
- Hiérarchiser les sources et les types de données les plus essentiels et les plus utiles pour votre projet et déterminer l’ordre et la fréquence d’intégration des données
Étape 3 : Examiner vos outils et votre approche en matière d’intégration des données
L’intégration des données est une combinaison de méthodes et de technologies qui peuvent changer en fonction des sources, des types, des formats et de l’environnement de vos données. À ce stade, vous choisirez la meilleure façon d’intégrer les données générées et exploitées par votre entreprise. Identifiez les méthodes, les outils et les partenaires qui correspondent à la complexité et au volume de votre projet. Vous comparerez et sélectionnerez également les solutions qui offrent les meilleures fonctionnalités, les meilleures performances et le meilleur rapport coût-efficacité.
Certains des facteurs à prendre en compte sont :
- Architecture et conception, par exemple centralisées, décentralisées ou encore hybrides
- Technique et méthode telles que l’extraction-transformation-chargement (ETL), l’extraction-chargement-transformation (ELT), la capture des données de changement (CDC) ou la virtualisation des données
- Mode et fréquence, par exemple par lots, en temps réel ou en continu
- Plateforme et environnement d’outils, par exemple dans le cloud (public, privé ou multi-cloud), sur site ou hybrides
- Fonctionnalités et capacités telles que l’ingestion, la transformation, le nettoyage, l’enrichissement, le mapping, la validation, la livraison ou la surveillance des données
- Évolutivité et performances telles que le volume, la vitesse, la variété, la latence, le débit ou la fiabilité des données
- Exigences à respecter en matière de gouvernance, d’accès aux données des parties prenantes et de conformité
- Partenariats nécessaires à la bonne mise en œuvre des modèles d’intégration des données et à l’application des données
Étape 4 : Concevoir et mettre en œuvre une architecture et des modèles d’intégration de données
L’étape suivante consiste à concevoir et à mettre en œuvre une architecture et des modèles d’intégration de données qui permettent de réaliser et d’atteindre vos objectifs en matière d’intégration de données. Une architecture d’intégration de données est la feuille de route qui définit la manière dont vos sources de données sont connectées, transformées et transmises à vos applications d’IA. Un modèle d’intégration de données est le workflow qui met en œuvre l’architecture d’intégration des données et exécute les tâches et processus d’intégration des données. Grâce à ces étapes, vous pourrez également vous assurer que votre modèle d’intégration de données est fonctionnel, fiable et sécurisé et qu’il présente la qualité de données nécessaire à la réussite de l’IA.
À ce stade, les étapes sont les suivantes :
- Définir les entrées et sorties de l’intégration de données telles que les sources de données, les types, les formats et les destinations
- Définir les transformations et les règles d’intégration des données telles que le nettoyage, l’enrichissement, le mapping et la validation des données
- Définir les flux et les séquences d’intégration des données tels que l’ingestion, la fourniture et la synchronisation des données
- Définir les contrôles et les normes d’intégration des données tels que la qualité, la gouvernance et la sécurité des données
- Mettre en œuvre le modèle d’intégration des données à l’aide des outils et des plateformes d’intégration des données sélectionnés
- Tester et valider le modèle d’intégration des données à l’aide d’échantillons de données et de scénarios
Étape 5 : Assurer la qualité et la gouvernance des données tout au long du processus d’intégration des données
La qualité et la gouvernance des données sont essentielles à la réussite de l’intégration des données, en particulier pour les applications d’IA qui reposent sur des données précises, complètes et fiables. La qualité des données correspond au niveau auquel vos données répondent aux attentes et aux exigences de votre projet d’IA. La gouvernance des données fait référence aux politiques et procédures qui garantissent la bonne gestion et l’utilisation appropriée de vos données. Il est essentiel de garantir la qualité et la gouvernance des données tout au long du processus d’intégration des données, de la source à la destination, afin d’améliorer la fiabilité, la facilité d’utilisation et la valeur de vos données. Ce processus améliore également la conformité aux réglementations et aux normes qui s’appliquent à vos données et à votre secteur d’activité.
À ce stade, les meilleures pratiques applicables sont les suivantes :
- Établir les rôles et les responsabilités en matière de qualité et de gouvernance des données tels que les propriétaires, gestionnaires, analystes ou consommateurs de données
- Déterminer les métriques et indicateurs de qualité et de gouvernance des données tels que l’exactitude, l’exhaustivité, la cohérence, l’actualité ou la pertinence des données
- Mettre en place des règles et des normes de qualité et de gouvernance des données telles que des définitions, formats, schémas, valeurs ou lignées de données
- Mettre en œuvre des outils et des techniques de qualité et de gouvernance des données tels que le profilage, le nettoyage, l’enrichissement, la validation, l’audit ou la surveillance des données
- Contrôler et mesurer les performances et les résultats de la qualité et de la gouvernance des données tels que les rapports, tableaux de bord, alertes ou retours d’information sur la qualité des données
- Améliorer et optimiser les processus et les pratiques de qualité et de gouvernance des données tels que les plans d’amélioration, les actions correctives, les meilleures pratiques ou les enseignements tirés en matière de qualité des données
Étape 6 : Contrôler et optimiser les performances et les résultats de l’intégration des données
L’intégration des données est un processus continu qui nécessite une surveillance et une optimisation permanentes. Vos sources, types et volumes de données évoluent au fil du temps, tout comme vos besoins et défis en matière d’intégration de données. Le contrôle et l’optimisation des performances et des résultats de votre intégration de données garantissent que votre pipeline d’intégration de données apporte la valeur et les avantages escomptés. Ce processus vous permet également d’identifier et d’exploiter les opportunités d’intégration de données et les innovations susceptibles d’améliorer vos capacités d’IA et votre compétitivité.
À ce stade, les étapes sont les suivantes :
- Contrôler et mesurer les performances et les résultats de l’intégration des données tels que la vitesse, l’efficacité, la fiabilité ou la qualité de l’intégration des données
- Identifier et analyser les problèmes et les goulets d’étranglement liés à l’intégration des données tels que les erreurs, les échecs, les retards ou les anomalies
- Mettre en œuvre et tester les améliorations et optimisations de l’intégration des données telles que les améliorations, les mises à niveau ou les corrections de l’intégration des données
- Examiner et évaluer les résultats de l’intégration des données et les retours d’information tels que les rapports d’intégration des données, les tableaux de bord, les alertes ou les enquêtes
- Mettre à jour et affiner les objectifs et le périmètre d’application de l’intégration des données tels que les objectifs d’intégration des données, les produits livrables ou les délais
- Documenter et communiquer les enseignements et les bonnes pratiques en matière d’intégration de données, par exemple sous forme de documentation sur l’intégration de données, de formation ou de partage des connaissances
Conclusion
L’intégration des données est la clé de voûte de la réussite de l’IA. En intégrant des données provenant de sources et de formats différents dans un écosystème de données unifié et accessible, vous pouvez préparer vos données au déploiement de l’IA. L’intégration des données garantit également l’exactitude, l’exhaustivité et la fiabilité de vos données, qualités essentielles pour les applications d’IA qui reposent sur des informations data-driven.
Cette checklist vous aidera à rationaliser vos pratiques de gestion des données, à identifier et à atténuer les risques associés à l’intégration des données, à préparer votre infrastructure de données au déploiement de l’IA et à acquérir des connaissances sur la manière de tirer parti de l’intégration des données pour la réussite et l’innovation en matière d’IA.