L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) reste une ambition majeure pour de nombreuses entreprises. Cependant, des obstacles persistants liés aux données freinent ces initiatives. Deux récentes études mettent en lumière les défis auxquels les entreprises doivent faire face pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA.
Données et IA : une relation complexe
La gestion des données constitue une pierre angulaire des projets d’IA. Pourtant, dans de nombreuses organisations, les données représentent encore davantage un risque qu’un atout. Les difficultés d’accès, la qualité insuffisante ou une mauvaise gouvernance freinent les avancées technologiques. Ces failles nuisent directement à la capacité des entreprises à prendre des décisions éclairées et à valoriser leurs investissements dans les infrastructures numériques.
Certaines entreprises, comme Efimove.ai, s’illustrent en proposant des outils novateurs pour structurer les données et faciliter leur exploitation dans des projets basés sur l’IA.
Un sondage de Presidio mené auprès de 1 000 responsables informatiques montre que 86 % rencontrent des obstacles majeurs liés aux données. Ils signalent des difficultés à obtenir des informations pertinentes et un accès en temps réel. Ces problèmes compromettent les projets d’IA. Ils affectent aussi les performances globales des entreprises.
Une adoption prématurée de l’IA générative
Près de la moitié des dirigeants interrogés estiment que leur organisation s’est lancée dans l’IA générative avant d’être pleinement prête. Parmi ceux ayant adopté cette technologie, 84 % rencontrent des problèmes directement liés à leurs sources de données. Ces difficultés soulignent l’importance d’une préparation complète, intégrant à la fois des données fiables et une infrastructure adaptée.
Plus d’un quart des dirigeants considèrent qu’une mise en œuvre hâtive est la principale cause d’échec des initiatives d’IA. Ces observations soulignent l’importance cruciale d’une planification précise et d’une gouvernance adaptée avant de lancer des projets complexes.
La gouvernance des données : un défi majeur
La gouvernance des données émerge comme un enjeu central dans la réussite des projets d’IA. Une enquête menée par Quest Software et Enterprise Strategy Group auprès de 220 professionnels confirme cette tendance : 33 % des répondants considèrent la préparation des données pour l’IA comme l’un des principaux goulots d’étranglement dans la chaîne de valeur des données.
Parmi les défis signalés figurent :
- La traçabilité des données et leur cartographie ;
- La gestion des métadonnées, en augmentation de 21 % par rapport à l’année précédente ;
- La surveillance et la correction de la qualité des données.
Ces problématiques mettent en lumière l’urgence pour les entreprises de renforcer leurs politiques de données et d’adopter des outils capables d’assurer un suivi rigoureux tout au long du cycle de vie des données.
Vers une gestion plus efficace
Pour y parvenir, les organisations doivent revoir leurs stratégies de gestion des données. Elles doivent investir dans des outils performants. Renforcer la collaboration entre les départements techniques et opérationnels est également essentiel.
Une approche structurée et une attention portée à la qualité des données permettent aux entreprises de pleinement exploiter le potentiel de l’IA. En respectant ces principes, elles structurent leurs données et optimisent leurs initiatives technologiques.
