Maximiser la valeur commerciale avec des stratégies de données basées sur l’IA
août 31, 2023 / Christina Mongan
Vous manquez de temps ? Lisez les points clés.
- Les données sont l’ingrédient le plus important de l’IA, avec une stratégie de données bien structurée qui favorise la prise de décision basée sur les données.
- Une compréhension approfondie des données et de leur écosystème est cruciale pour exploiter au mieux les ensembles de données internes, synthétiques et externes.
- L’alignement de la stratégie d’IA sur la stratégie et les objectifs commerciaux globaux de l’entreprise facilite l’identification des opportunités commerciales et des flux de revenus.
- Commencez petit avec un projet d’IA gérable et réalisable. Ensuite, expérimentez, itérez et évaluez en permanence les performances des modèles d’IA pour améliorer votre approche.
Investir dans le Cloud ouvre de nouvelles possibilités avec l’IA, mais exploiter ce potentiel exige un accès à des données de haute qualité.
Dans l’entreprise moderne, les données ne sont pas seulement un atout ; elles sont la clé du succès, simplifiant la voie pour que les entreprises obtiennent des résultats commerciaux. Un régime de données diverses et riches est nécessaire pour nourrir et affiner les modèles d’IA afin de les exécuter, les former et les intégrer efficacement. Les modèles d’IA synthétisent des exemples à partir de ces données pour générer de nouvelles informations et générer des résultats commerciaux. En fait, le cloud a ouvert la voie à l’IA, avec les données servant de moteur.
Lorsqu’ils sont alimentés par divers exemples, les modèles d’IA deviennent compétents pour analyser, apprendre et identifier des modèles et des relations. Ces modèles et relations forment ensuite la base du modèle d’IA pour faire des prédictions ou prendre des décisions sur ce qui se passera avec les nouvelles données entrantes. Sans données, le bon fonctionnement de l’IA devient impossible.
Cette évolution vers une approche centrée sur les données positionne les données bien plus qu’un actif opérationnel comme les usines, l’équipement, la propriété intellectuelle et l’immobilier. Il apparaît comme la clé pour débloquer des informations commerciales. Lorsqu’elles sont correctement gérées, les données peuvent stimuler la croissance. Première étape ? Commencez par reconnaître la valeur inhérente des données et sauvez vos données héritées des silos.
Besoin d’aide pour transformer les données en résultats commerciaux fructueux ? Après avoir aligné votre stratégie de données sur la stratégie commerciale globale de votre entreprise, adoptez ces stratégies pour tirer le meilleur parti de vos données.
Adoptez une culture et un état d’esprit axés sur les données
Lorsqu’une entreprise construit avec succès une culture axée sur les données, elle favorise la prise de décision axée sur les données et l’amélioration continue. Une culture axée sur les données n’est pleinement réalisée que lorsque les compétences en matière d’analyse des données sont communes à tous les rôles de votre entreprise et non exclusives à l’équipe chargée des données. Tirez parti du storytelling pour garantir une traduction transparente entre la science des données et l’art de faire des affaires lorsque vous défendez les meilleures pratiques et partagez les nouvelles des victoires commerciales.
Traiter les données comme un atout
Des données de haute qualité sont essentielles pour une mise en œuvre réussie de l’IA. En considérant les données comme un atout, les entreprises peuvent débloquer de nouvelles opportunités, améliorer l’efficacité opérationnelle et stimuler l’innovation. Traiter les données comme un actif signifie prendre en charge différents types de données et savoir où les obtenir, comment les stocker et comment garantir leur exactitude et leur intégrité.
Votre stratégie en matière de données doit être à la fois défensive et offensive, en mettant l’accent sur la gouvernance, la conformité réglementaire et le contrôle des données, la sécurité, la confidentialité, l’intégrité et la qualité.
Obtenez des informations à partir de toutes vos données
Trop souvent, les données sont dispersées dans toute l’entreprise, piégées dans des systèmes cloisonnés et inaccessibles aux modèles d’IA. Pour exploiter pleinement les ensembles de données internes, synthétiques et externes, il est essentiel d’acquérir une compréhension et une maîtrise complètes de toutes vos données au sein et en dehors de votre entreprise. D’ici 2025, Gartner prévoit que l’utilisation de données synthétiques réduira de 70 % le volume de données réelles nécessaires à l’apprentissage automatique. Les données synthétiques sont des données créées artificiellement à partir de l’IA et non des données collectées à partir d’observations du monde réel.
Les entreprises disposent souvent de plus de données qu’elles ne peuvent raisonnablement gérer. C’est là que l’IA entre en jeu. En tant que partenaire stratégique, l’IA révolutionne la façon dont les entreprises analysent tout pour obtenir des informations réelles et exploitables.
Votre écosystème de données doit inclure une architecture de données flexible, qui vous permet d’accéder aux données où qu’elles se trouvent et dans différents formats, du streaming en temps réel au streaming non structuré. Par exemple, une entreprise pharmaceutique qui gère des essais cliniques décentralisés pourrait utiliser l’Internet des objets médicaux (IoMT), y compris les appareils portables, pour capturer les données des patients à distance et réunir les notes non structurées des chercheurs, les données synthétiques et les données du monde réel pour rationaliser les essais cliniques. Cela pourrait permettre d’atteindre des objectifs commerciaux tels que la rationalisation de ces essais et l’amélioration de l’expérience des patients.
Rendre les données accessibles, exploitables et axées sur les résultats
Les organisations qui adoptent la prise de décision basée sur les données et tirent parti de l’IA en tant qu’actif stratégique, prennent des décisions plus rapides et plus éclairées, encouragent l’innovation et gagnent un avantage concurrentiel dans le paysage en constante évolution des entreprises.
Fournir un accès en libre-service à une couche de données commune pour des informations fiables, cohérentes et de haute qualité permet aux entreprises d’utiliser activement leurs données dans la prise de décision. L’IA peut être intégrée en tant que consommateur de données en libre-service, ce qui lui permet d’accéder et d’utiliser les données pertinentes pour chaque utilisateur dans l’entreprise et au-delà.
Des interfaces, telles que des appareils mobiles, peuvent également être mises en œuvre si nécessaire. Cela permet aux utilisateurs finaux d’interagir facilement avec l’IA pour transmettre les informations dérivées aux travailleurs de première ligne et aux autres membres de l’équipe. Par conséquent, vous pouvez vous adapter rapidement lorsque les tendances du marché changent ou que des événements imprévisibles se produisent, tels qu’une pandémie mondiale ou un ralentissement économique.
Pour valider vos modèles d’IA et créer de la valeur à partir des données, vous devez avoir accès à des données de haute qualité, pertinentes et diverses.
Aligner l’entreprise et la stratégie d’IA
Alignez la stratégie d’IA sur votre stratégie commerciale globale pour vous assurer que les initiatives d’IA soutiennent les objectifs de l’entreprise et contribuent à sa réussite. Une stratégie d’IA bien conçue aide une entreprise à identifier de nouvelles opportunités commerciales et de nouvelles sources de revenus.
Suivez ces étapes dans le cadre de votre stratégie :
- Tenez compte des implications éthiques, organisationnelles, de leadership, culturelles et juridiques de la mise en œuvre d’une stratégie d’IA.
- Créez une feuille de route pour développer, déployer et étendre les applications d’IA, ainsi que pour aborder les implications éthiques et juridiques de l’IA.
- Mettre en place une gestion du changement pour une mise en œuvre réussie.
- Identifiez les cas d’utilisation – envisagez de commencer par des cas d’utilisation analytiques, puis d’évoluer vers des analyses plus avancées telles que l’analyse prédictive et les modèles d’apprentissage automatique.
Étendez votre stratégie pour inclure davantage de technologies émergentes telles que l’IA générative,ce qui permet à un ensemble plus diversifié d’employés d’impliquer et d’utiliser l’IA. Ils peuvent poser des questions plus dynamiques et obtenir des réponses de manière centrée sur l’humain et conversationnelle sans avoir besoin de connaissances techniques spéciales.
Ces étapes peuvent être plus rapides que vous ne le pensez, car les hyperscalers dans le cloud, comme AWS et Microsoft, mettent l’IA générative à la disposition des grandes et petites entreprises via le cloud.
Certains fournisseurs proposent des plateformes, telles qu’Open AI Studio de Microsoft Azure, qui permettent aux organisations d’affiner leurs modèles d’IA générative pour leur entreprise et leur secteur. Ils peuvent ensuite le déployer sur leurs propres applications, par exemple en l’adaptant pour effectuer une tâche spécifique telle que la génération de contenu, la synthèse, la recherche sémantique et la traduction du langage naturel en code.
Comment faire progresser votre stratégie d’IA
Prêt à utiliser l’IA pour transformer vos données en moteur de résultats commerciaux ? Procédez de la manière suivante :
Commencez petit, expérimentez et répétez
Commencez par un projet d’IA gérable et réalisable. Itérez au fur et à mesure, testez vos modèles d’IA et affinez-les en fonction des résultats. À l’aide d’un retour d’information en temps réel, l’IA adaptative retrace en permanence les modèles et s’adapte rapidement aux circonstances changeantes du monde réel sur la base de nouvelles données et d’objectifs ajustés.
Plan de mise en œuvre et suivi continu
Évaluez vos systèmes d’IA et évaluez en permanence les performances de vos modèles d’IA afin de pouvoir apporter des améliorations, si nécessaire. Surveillez et évaluez régulièrement l’efficacité de vos modèles d’IA et utilisez les données pour prendre des décisions éclairées sur le développement ultérieur.
N’oubliez pas que commencer à utiliser l’IA est un parcours, pas une destination. Il faut du temps, des efforts et des ressources pour développer des modèles d’IA efficaces et les intégrer dans vos processus commerciaux. Cependant, en adoptant une approche stratégique et en s’appuyant sur vos réussites, vous pouvez réaliser les avantages de l’IA et obtenir un avantage concurrentiel dans votre secteur.
Prioriser la transparence
Donnez la priorité à la transparence et à l’explicabilité dans vos applications d’IA, en vous assurant que les modèles sont transparents et que les décisions qu’ils prennent sont compréhensibles et explicables. En adoptant une approche responsable et éthique de l’IA, assurez-vous que vos applications d’IA sont conformes aux normes légales, telles que les réglementations en matière de confidentialité et de sécurité des données, et suivez les principes de l’IA responsable.
Tirez le meilleur parti de vos données
Pour en savoir plus sur les données précieuses et la connexion de l’IA, explorez ces points de vue : IA déployée dans le Cloud et transformation axée sur les données. Et pour voir comment Unisys peut soutenir vos efforts, consultez les solutions de données et d’analyse et les pages sur l’intelligence artificielle.