La stratégie data au service de l’IA
Depuis plus de deux ans, la genAI dope le développement de l’IA en entreprise, y compris sous d’autres formes comme le machine learning ou le NLP. Des projets favorisés en particulier par la disponibilité des data nécessaires pour alimenter l’IA, garantir son bon fonctionnement et sa pertinence. Reste que face à leur disponibilité en masse, les organisations sont souvent tentées de les exploiter sans discernement. Résultat, un coût élevé, une large empreinte environnementale et un manque de pertinence, de qualité, voire de conformité. L’exploitation frugale de la data passe par une minutieuse préparation amont des datasets. Mais elle peut aussi venir de la création de data synthétiques quand certaines informations font défaut, ou l’utilisation de SLM (small language model) plutôt que de LLM. Plus ciblés, avec un nombre plus faible de paramètres, ils demandent des volumes de données moindres, mais surtout des data directement adaptées au besoin. Il faut aussi compter avec la conformité et la régulation. Outre le respect de l’IA Act ou du RGPD, des sujets comme l’anonymisation sont loin d’être simples. Enfin, une des conditions d’exploitation cohérente de la data pour l’IA réside dans la compréhension du sujet par toute l’entreprise, dirigeants compris, pour éviter des projets non justifiés économiquement ou stratégiquement. L’acculturation et la formation de ces profils se révèlent particulièrement utiles.
à l'étude de la rédaction !
Les crédits vous permettent d'accéder à des contenus premium réservés uniquement aux membres de CIO.
En savoir plus >
Vous devez être connecté à votre compte CIO avant de répondre à l'étude afin de recevoir
les 50 crédits