Data / IA
L’IA générative pour améliorer la gouvernance de la donnée
Par La rédaction, publié le 01 mai 2024
Pas d’IA sans données de qualité… Pas de données de qualité sans gouvernance… Avec son appétit vorace pour les données, surtout celles non structurées, l’IA générative impose de nouveaux défis aux politiques de gouvernance des données.
Par Antoine Gourévitch, Directeur associé senior, BCG
et Lucas Quarta, Directeur associé, expert data & IA, BCG
Nouveau mantra de l’économie digitale, l’IA générative s’impose à marche forcée dans l’agenda stratégique des dirigeants. Cette technologie avancée ouvre le champ des possibles, promet des gains de productivité et des sources de création de valeur dans bien des domaines. Dans toutes les industries, les entreprises développent ses applications pour dynamiser leurs relations clients, accélérer la personnalisation de leurs produits et services, aller plus loin dans l’automatisation de leur process, améliorer la gestion des risques et de la qualité.
Ces opportunités de croissance et de performance dépendent, plus que jamais, de la qualité de leurs données. Or, l’IA générative, encore plus gourmande en data que les autres modèles d’IA et, surtout, grande consommatrice de données dites « non structurées » – textes, images, documents PDF, enregistrements audios ou vidéos – met sous pression la gouvernance de la donnée.
Piloté par le chief data officer, cet ensemble de politiques, d’outils et de process garantit la mise à disposition dans l’entreprise de bases de données de qualité, sécurisées, fiables, facilement accessibles et conformes à une réglementation toujours plus contraignante.
Avec l’IA générative, cette compétence encore fragile mais devenue cruciale dans une économie dominée par l’exploitation de ces actifs éminemment stratégiques, va devoir gérer un afflux de données non maîtrisées, difficiles à tracer, classer et catégoriser. Un défi immense et pratiquement impossible à relever pour des activités réalisées le plus souvent manuellement et qui mobilisent déjà beaucoup d’experts métiers et informatique.
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Les dirigeants font face à un dilemme. Impossible, en effet, de se laisser distancer par cette nouvelle vague technologique et de passer à côté de son potentiel de création de valeur. Impossible également de mettre en péril leurs bases de données ou de s’exposer à des risques réglementaires. Mais à quelque chose malheur est bon.
L’IA générative porte en effet la solution aux problèmes qu’elle pose à la gouvernance de la donnée. Mieux, sa capacité à traiter de l’information non structurée et à générer du contenu de tout type permet d’automatiser la plupart des tâches clés de la gestion de la donnée comme son étiquetage, permettant ainsi aux équipes IT et business de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. L’utilisation de l’IA générative dans les process de la gouvernance de la donnée apporte ainsi l’efficience qui lui faisait défaut jusqu’ici.
Dans beaucoup d’entreprises, cette fonction de plus en plus complexe et de plus en plus contrainte par la réglementation reste en effet un talon d’Achille. Depuis une dizaine d’années, les entreprises y consacrent certes d’importants investissements. Selon nos enquêtes, 20 % d’entre elles ont aujourd’hui atteint un niveau de maturité élevé contre à peine 1 % en 2015.
Malgré ces efforts, la gouvernance de la donnée est rarement au niveau requis pour créer un avantage compétitif. En s’appuyant sur l’IA générative, les CDO ont enfin les moyens d’industrialiser leurs process tout en garantissant davantage de fiabilité et de sécurité.
Nous avons identifié six cas d’usage dans le domaine de la gouvernance de données. Les entreprises ayant conduit de tels projets ont constaté des résultats impressionnants, les taux d’exactitude pouvant atteindre 80 à 90 %. La création automatique de métadata, de labels et de catégorisation de données structurées et non-structurées, si essentielle à la qualité d’une base de données, fait partie des applications les plus stratégiques de l’IA générative.
Autre activité chronophage pour les équipes de gestion de la donnée, désormais automatisée par l’IA générative, l’étiquetage permet de tracer le cycle de vie d’une donnée dans le système d’information et de visualiser, comprendre et synthétiser ses différentes transformations.
De même, le nettoyage des données, source d’erreurs potentielles quand il est effectué manuellement, gagne en pertinence et en performance avec l’IA générative.
Si l’avenir de cette technologie reste encore à écrire, les CDO doivent d’ores et déjà anticiper son impact sur le management de la donnée et se préparer à l’utiliser pour optimiser et sécuriser ses process.
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