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Évaluation de la préparation à l’IA

L’IA transforme les industries, mais 88 % des entreprises reconnaissent que leurs données ne sont pas prêtes pour l’IA.1 Sans données fiables et conformes, les initiatives en matière d’IA risquent d’échouer, d’entraîner un gaspillage d’investissements et des sanctions réglementaires.

Pourquoi les initiatives en matière d’IA nécessitent-elles un plan de préparation des données ?

L’adoption rapide de l’IA est essentielle pour rester compétitif. Cependant, se lancer sans plan précis peut entraîner :

• « Garbage in, garbage out ». Des données de mauvaise qualité ou incomplètes conduisent l’IA à produire des résultats peu fiables, notamment des hallucinations et des informations trompeuses. Cela compromet à la fois la valeur de l’IA et votre confiance dans sa prise de décision.
• Des dépassements de coûts et des efforts inutiles. La refonte de l’IA consomme un temps précieux, perturbe les opérations et génère des coûts irrécupérables.
• Un risque réglementaire. Une mauvaise gestion des données sensibles ou réglementées peut entraîner des amendes coûteuses et nuire durablement à la réputation de votre entreprise.

Les enjeux sont trop importants : il est essentiel de bien faire les choses dès le départ. Grâce à un cadre structuré en cinq phases, cette évaluation de la préparation à l’IA vous guidera vers la réussite de vos initiatives.

^¹ Precisely et LeBow College of Business de l’Université Drexel. 2025 Outlook: Data Integrity Trends and Insights. September 2024