D'ici 2030, les entreprises qui ont recours à l'IA devraient doubler leur CA. Par contre, celles qui ne déploient pas l'intelligence artificielle vont devoir se confronter à une baisse de 20 % de leur trésorerie. D'où l'importance de la qualité des données dans la mise en œuvre de l'IA.
L'avantage de l'intégration d'un système d'apprentissage automatique et la migration vers les technologies d'intelligence artificielle n'est pas uniquement financière. Il s'agit également d'une phase de mutation dont l'objectif est de mieux gérer une entreprise en cas de manque de main-d'œuvre. À ce stade, on parle d'une amélioration de la fiabilité de l'entreprise en offrant aux clients une meilleure expérience, mais aussi en optimisant les résultats commerciaux.
L'importance des données dans l'adoption de l'intelligence artificielle
Jusqu'à maintenant, plusieurs entreprises n'ont pas encore adopté l'intelligence artificielle. Le fait est que seulement 3/4 des entreprises sont dans la phase d'adoption de l'IA. Parmi ces 75 %, le taux des entreprises qui ont accès à des données de qualité ne dépasse pas les 15 %. Sauf qu'elles ont pu réussir dans leur projet et ont atteint leurs objectifs.
Par ailleurs, selon un rapport publié par Refinitiv, plus de la moitié des individus interrogés affirment qu'utiliser des données de mauvaise qualité ont un impact négatif à l'adoption et au déploiement de l'IA. Il y a par conséquent un réel défi à relever.
Afin de pouvoir adopter les technologies d'intelligence artificielle, de vrais défis sont à relever par chaque entreprise. En ce qui concerne les données, il y a majoritairement trois éléments à prendre en compte. Il y a d'une part la précision des informations au niveau de la couverture, de l'historique et de la population des données. Par ailleurs, il faut également tenir compte des données corrompues ou incomplètes. Enfin, il est impératif de passer par le triage et le contrôle des données.
En d'autres termes, des données de mauvaise qualité sont synonymes de blocage pour les entreprises. Cela risque d'entraîner une détérioration de la qualité des analyses effectuées par l'IA.
Des données de qualité pour de meilleurs résultats avec l'IA
Plusieurs raisons expliquent pourquoi la qualité des données est importante dans la mise en œuvre de l'intelligence artificielle. En premier lieu, si les données intégrées sont mauvaises, les résultats obtenus seront moins convaincants.
Le choix du bon type de données est également crucial dans l'adoption de l'IA. Il existe deux types de données : les données quantitatives et les données qualitatives. Or, toutes les IA ne prennent pas forcément en charge ces deux modèles. La décision la plus judicieuse serait en effet d'opter pour le type de données le plus approprié au système d'IA adopté.
Afin de garantir la qualité des données, il faut recourir à certaines techniques. Mais avant tout, il est nécessaire de s'assurer que la source de données soit fiable. Ensuite, il sera envisageable d'effectuer un profilage de données et de faire un contrôle qualité. Il se pourrait aussi que les scientifiques passent par une préparation des données en vue de modéliser une IA. Dans tous les cas, quelle que soit la finalité de l'utilisation des données, la qualité est primordiale. Et la moindre des choses, c'est de faire en sorte que les données collectées puissent correspondre aux exigences des entreprises.
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