Le succès de l’intelligence artificielle au sein d’une organisation est étroitement lié à la qualité et à la gestion des données. Guy Van der Sande, AI Lead Consulting chez EY Belgique, souligne que les données constituent la base de toute initiative en matière d’IA. De la connexion entre données et intelligence artificielle aux stratégies concrètes permettant de maîtriser la complexité des données, EY se positionne en tant que partenaire de premier plan soutenant les organisations dans le développement de solutions IA fiables et éthiquement responsables.
Guy Van der Sande, pouvez-vous nous décrire brièvement votre parcours et votre rôle chez EY ?
Bien sûr. J’ai plus de trente ans d’expérience dans le domaine des données et des technologies, avec une spécialisation dans les projets et conseils orientés données. Il y a environ six mois, j’ai rejoint EY où je suis activement impliqué dans le déploiement et le développement de l’équipe Data au sein de la division Technology Consulting. Mon objectif est de m’assurer que nos clients tirent le meilleur parti possible des données dans le cadre de l’IA et d’autres transformations numériques.
Pourquoi les données sont-elles la condition sine qua non pour la réussite des projets d’IA ?
L’IA tire son « Intelligence » des données : elles constituent véritablement le cœur du système, le point central sur lequel les modèles sont entraînés et les décisions sont basées. Sans données de qualité, pertinentes et bien structurées, les systèmes IA ne peuvent pas fonctionner comme prévu. Des données qualitatives permettent aux modèles d’établir des prévisions précises et fiables, synonymes de valeur ajoutée. À l’inverse, des données incohérentes ou de mauvaise qualité peuvent entraîner des résultats inexacts ou de graves erreurs. De nombreux projets IA échouent car les données ne sont tout simplement pas prêtes à être utilisées. Il est donc crucial de se concentrer sur la qualité, la gestion et la gouvernance des données avant même que les modèles IA ne soient entraînés.
Comment EY assure-t-elle la qualité et la gouvernance des données chez ses clients ?
Nous mettons en place des pratiques de gestion des données structurées, avec une attribution claire des responsabilités au sein de l’organisation. Chaque propriétaire de données sait quelles données il gère, et ces données doivent être correctes, complètes et actualisées. Nous aidons les clients à implémenter des processus et des systèmes qui permettent la traçabilité des données — de leur origine jusqu’aux résultats finaux de l’IA. Il est fondamental que les données ne soient pas seulement collectées, mais que tout le monde dans l’organisation utilise les mêmes définitions et que des normes soient instaurées en matière d’accès et de sécurité. Dans cette optique, le respect des réglementations comme le RGPD est essentiel et c’est pourquoi nous aidons nos clients à implémenter les meilleures pratiques dans les domaines de la sécurisation, du chiffrement et du contrôle d’accès. En fin de compte, il s’agit de gérer les données comme un atout précieux et digne de confiance pour l’entreprise.
Comment les organisations peuvent-elles garder une vue d’ensemble de toutes leurs données et de leurs flux ?
Garder une vue d’ensemble est particulièrement difficile pour les grandes organisations. L’utilisation de cadres architecturaux aide à organiser la gestion des données de manière systématique. Les données doivent in fine être considérées comme un produit, avec des propriétaires désignés qui assurent leur fiabilité et actualité. Les catalogues de données et les outils de gestion des métadonnées fournissent des insights sur les données disponibles, leur origine et leur utilisation. Une architecture de type « data mesh », où la responsabilité des produits réside au sein d’un domaine précis, assure une vue d’ensemble et une responsabilité claires. Les outils d’automatisation et de surveillance aident à maintenir les flux de données à jour. En fin de compte, développer une culture axée sur les données et qui fait la part belle à la gestion et à la transparence est une exigence fondamentale pour pouvoir réagir rapidement aux changements et tirer le maximum de valeur des données.
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Cet article a été rédigé en étroite collaboration avec EY.
