Qu'est-ce que des données adaptées à l'IA ?

Des données correctement préparées et gérées sont fondamentales pour le succès de l’IA ; comme le dit l’adage, « des mauvaises informations sont synonymes de mauvaises conclusions ». Des données précises, complètes et cohérentes permettent d’améliorer les performances et de gagner en productivité grâce à l’IA d’entreprise. Parallèlement, une stratégie de données visant à garantir une gouvernance et une protection adéquates contribue à assurer la conformité réglementaire et à protéger la vie privée des utilisateurs.

Alors que les décisions alimentées par l’IA deviennent de plus en plus un avantage concurrentiel, de nombreuses entreprises se rendent compte que les pratiques traditionnelles de gestion des données peuvent ne pas suffire pour fournir des données adaptées à l’IA. Selon une enquête de 2024 de l’IBM Institute for Business Value, seuls 29 % des responsables technologiques sont tout à fait d’accord pour dire que les données de leur entreprise répondent aux normes de qualité, d’accessibilité et de sécurité nécessaires pour déployer efficacement l’IA générative.¹

Pour atteindre et maintenir la préparation des données en vue de l’adoption de l’IA, les entreprises peuvent se concentrer sur quelques pratiques essentielles en matière de données : accès unifié, gouvernance, sécurité et assistance. En mettant en place ces éléments fondamentaux, elles peuvent s’assurer que leurs données sont véritablement adaptées à l’IA et, ce faisant, transformer l’IA d’une expérience coûteuse en un puissant moteur de valeur pour leurs activités.

Sans données fiables, de haute qualité et bien gérées, les résultats des outils d’IA peuvent être au mieux décevants, et au pire inexacts, biaisés ou présenter un risque pour la vie privée.

Des données adaptées à l’IA contribuent à garantir que les technologies d’IA apportent une réelle valeur commerciale et des informations exploitables en permettant :

Les organisations qui peinent à rentabiliser leurs initiatives d’IA se heurtent souvent à d’importants obstacles liés aux données qui les empêchent d’être véritablement prêtes pour l’IA, notamment :

• La prolifération et la fragmentation des données
• Mauvaise qualité des données
• Des goulets d’étranglement opérationnels et des déficits de compétences
• Les risques liés à la sécurité et à la gouvernance

Les silos de données constituent un véritable fléau pour les écosystèmes de données modernes. Leur prolifération est due à plusieurs facteurs, allant de la structure et de la culture organisationnelles à la complexité informatique et aux contraintes réglementaires. Cette fragmentation des données crée des obstacles tant pour les opérations quotidiennes que pour les initiatives stratégiques telles que l’IA.

Les données déconnectées sont intrinsèquement inefficaces et souvent non structurées, ce qui nécessite des étapes supplémentaires pour une préparation et une utilisation efficaces des données. Elles manquent d’uniformité au sein de l’entreprise et sont plus difficiles à gérer au regard des exigences réglementaires et des politiques de confidentialité. Ces problèmes ralentissent considérablement l’accès et la préparation des données adaptées à l’IA, ce qui peut augmenter le coût et la complexité des programmes d’IA.

La mauvaise qualité des données provient de diverses sources. Si les silos de données et la fragmentation en sont un exemple, d’autres causes courantes incluent des pratiques incohérentes de gestion de la qualité des données, des systèmes et une architecture obsolètes, ainsi que des défis d’intégration. Il s’agit souvent d’une combinaison de plusieurs de ces facteurs.

Même les modèles d’IA les plus avancés sont affectés par des données de mauvaise qualité, ce qui conduit à des résultats peu fiables, inexacts et potentiellement biaisés. Les conséquences peuvent être graves : pertes financières dues à l’échec de projets d’IA, atteinte à la réputation suite à des décisions biaisées ou perte de confiance dans la valeur globale de l’IA.

L’expertise humaine reste critique pour la mise en œuvre de l’IA. Cependant, les progrès rapides de l’IA et des nouvelles technologies modifient les rôles et creusent le déficit de compétences en la matière. De nombreuses entreprises accusent un retard en matière de formation et de perfectionnement de leurs employés, souvent en raison de formats d’apprentissage inefficaces, de contraintes budgétaires ou d’un accès insuffisant aux outils et aux données appropriés.

Sans talents techniques adéquats, les équipes de données existantes risquent d’être débordées. Elles gèrent des environnements de données complexes et cloisonnés tout en subissant la pression de devoir fournir rapidement des données adaptées à l’IA pour des projets critiques.

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La fragmentation et la complexité des données font que les données sensibles et protégées sont souvent dispersées entre les unités commerciales, les plateformes de données et les référentiels. Cette prolifération des données soulève des préoccupations en matière de conformité, de contrôle d’accès et de confiance.

Déployer l’IA à l’échelle de l’entreprise sans mettre en place une sécurité et une gouvernance adéquates augmente l’exposition aux risques et la complexité réglementaire. Les organisations conscientes de cet obstacle mais qui peinent à le surmonter risquent de voir leurs projets d’IA stagner. Pour celles qui n’en ont pas conscience, les risques s’accumulent à mesure qu’elles progressent et déploient leur IA.

L’IA moderne (en particulier l’IA générative) s’appuie sur de grands volumes de données pour apporter une réelle valeur ajoutée. Heureusement, la génération de données n’est pas l’apanage des grandes entreprises. Les organisations de toutes tailles produisent chaque année des volumes considérables de données via leurs sites, les réseaux sociaux, leurs systèmes internes et leurs interactions avec les clients.

Pourtant, la plupart des entreprises sous-utilisent leurs données. Selon les estimations, seuls environ 1 % des données d’entreprise sont exploités dans les grands modèles de langage (LLM) traditionnels.²

Pourquoi gaspiller un carburant aussi précieux pour l’IA ? Parce que la plupart des données d’entreprise sont non structurées. Elles ne suivent pas de format prédéfini et proviennent de sources diverses telles que des PDF, des publications sur les réseaux sociaux, des images, des messages instantanés et des e-mails. Moins de 1 % de ces données non structurées se présente sous un format adapté à une utilisation directe par l’IA.³ En d’autres termes, la grande majorité des données d’entreprise n’est pas adaptée à l’IA.

Si les données structurées restent extrêmement précieuses, ne pas exploiter le potentiel des données non structurées (diverses, flexibles et riches en informations) constitue une erreur stratégique et un obstacle majeur à la mise à l’échelle de l’IA d’entreprise.

Ce défi se traduit par des résultats décevants en matière d’IA : Selon l’étude PDG 2025 de l’IBM Institute for Business Value (IBV), seules 16 % des initiatives d’IA ont atteint une échelle d’entreprise.

Les entreprises se trouvent aujourd’hui à un moment critique. Le succès ou l’échec des initiatives d’IA dépend de l’efficacité avec laquelle elles gèrent et préparent des données de haute qualité, tant structurées que non structurées, pour l’IA.

Les données présentant les caractéristiques suivantes peuvent soutenir des cas d’utilisation de l’IA fiables, sûrs et précieux :

• Unifiées et accessibles
• Gouvernées
• Sécurisées
• Prises en charge

L’IA ne peut pas agir sans accès. Une première étape essentielle vers la préparation à l’IA consiste à établir un accès unifié aux données d’entreprise. Cela implique de briser les silos et de créer une vue unique et gérable des informations réparties entre les bases de données, les data lakes, les applications et les référentiels de documents.

Plus l’accès est large, plus les informations fondées sur les données et la valeur que l’IA peut apporter sont importantes. L’IA peut aller au-delà de la simple fourniture de réponses internes et commencer à améliorer l’expérience client ou l’efficacité opérationnelle.

L’accès unifié aux données convertit également les données isolées en ressources réutilisables, plus faciles et plus rentables à exploiter. Il prend en charge de multiples workloads et permet des économies d’échelle, faisant ainsi des données une ressource stratégique.

Des technologies telles que l’intégration des données et les architectures de data fabric rendent l’accès unifié possible :

L’intégration des données transforme et harmonise les données issues d’environnements hybrides et multicloud en formats unifiés et cohérents, prêts pour les cas d’utilisation de l’IA. L’intégration des données en temps réel prend spécifiquement en charge les cas d’utilisation de l’IA et de l’automatisation.

Les data fabrics créent une vue virtuelle et unifiée de toutes les données d’entreprise sans les déplacer physiquement. Elles combinent des capacités telles que les catalogues de données, les métadonnées fédérées, l’intégration des données, la virtualisation et le machine learning pour aider les utilisateurs à découvrir, accéder et utiliser rapidement des données adaptées à l’IA. 

Une gouvernance efficace des données contribue à garantir l’intégrité, la sécurité, la qualité et l’accès aux données grâce à des politiques, des processus et des normes clairs. Une base de gouvernance robuste transforme les données d’entreprise en actifs de haute qualité, fiables et adaptés à l’IA, tous essentiels pour un développement responsable de l’IA.

Les lois sur la confidentialité des données et les réglementations liées à l’IA évoluent rapidement et exigent souvent une documentation détaillée des modèles. Cela inclut des informations sur la provenance, la traçabilité et l’adéquation des données à l’usage prévu, sous peine de sanctions sévères en cas de non-conformité. Par exemple, en vertu de l’EU AI Act, les sanctions peuvent atteindre 35 millions d’euros ou 7 % du chiffre d’affaires annuel mondial d’une entreprise, selon la nature de l’infraction.

Les biais et la précision sont également des préoccupations croissantes, près de la moitié des PDG sondés s’inquiétant de ces risques. Dans des secteurs à enjeux élevés tels que la santé et la finance, où l’IA peut influencer des décisions critiques, une gouvernance des données rigoureuse est essentielle pour préserver l’équité et la confiance.

Des cadres de gouvernance solides atténuent ces risques et favorisent la qualité des données grâce à des mesures telles que :

• des contrôles d’accès, la traçabilité des documents et des directives d’utilisation qui favorisent la confidentialité des données et la conformité réglementaire ;
  
  
• des normes claires et applicables tout au long du cycle de vie de l’IA et des outils automatisés de détection des biais pour des pratiques équitables et précises en matière de données ;
  
  
• des solutions de nettoyage, de validation et d’observabilité des données qui contribuent à garantir l’exactitude, la propreté et l’actualité des données ;
  
  
• des outils de gestion des métadonnées qui classent les jeux de données à l’aide de métadonnées descriptives, structurelles et administratives, afin que les modèles d’IA soient entraînés sur des informations précises et pertinentes.

Si la sécurité des données est souvent considérée comme faisant partie d’une gouvernance plus large, elle mérite une attention particulière lorsqu’il s’agit de données adaptées à l’IA. L’IA générative présente un nouvel ensemble de défis en matière de sécurité des données, tels que les fuites de données et les attaques par injection de prompts, qui exigent une approche proactive.

Une seule violation peut avoir des conséquences désastreuses sur les résultats financiers d’une entreprise. Selon le rapport 2025 sur le coût d’une violation de données d’IBM, le coût moyen mondial d’une violation de données a atteint 4,4 millions de dollars.

Pour garantir la sécurité des données tout au long du cycle de vie de l’IA (de la collecte et la préparation à l’entraînement et l’élimination), les entreprises doivent prendre en compte trois principes clés de la sécurité des données : la découverte, la protection et la surveillance.

Les données adaptées à l’IA n’ont aucune valeur en soi. Elles n’ont un impact réel que lorsqu’elles s’appuient sur les compétences humaines et l’infrastructure de données appropriées.

Pour adopter et déployer avec succès des systèmes d’IA, les équipes de toutes les fonctions auront besoin de différents niveaux de formation et de reconversion. Les employés doivent acquérir une compréhension fondamentale des concepts de l’IA, des workflows, de la prise de décision et de l’utilisation responsable.

Même si tout le monde n’a pas besoin de devenir data scientist, une culture de la maîtrise des données et de la démocratisation des données peut permettre aux collaborateurs d’utiliser en toute confiance les applications d’IA et de prendre des décisions éclairées par les données. De plus, une formation à l’éthique de l’IA et à l’identification des biais peut renforcer la gouvernance pour une IA digne de confiance.

Les entreprises doivent également se demander si leur infrastructure de stockage de données est prête à répondre aux exigences de performance et de capacité des workloads d’IA. Les LLM, en particulier, nécessitent d’importantes ressources de stockage dans de multiples environnements. Pour répondre à ces besoins, de nombreuses entreprises adoptent aujourd’hui des solutions de stockage telles que le stockage objet dans le cloud, le stockage flash, ainsi que les data lakes, les entrepôts de données et les lakehouses.