Vous souvenez-vous de l’époque où nous devions fouiller dans les encyclopédies, les journaux et les livres pour trouver des réponses à nos questions ? Peut-être pas — Google existe depuis plus d’un quart de siècle maintenant. Mais il fut un temps où cette technologie était nouvelle et novatrice, et où elle a véritablement révolutionné la manière dont l’humanité accède à l’information.
Eh bien, l’IA est le nouveau Google de notre époque. Les particuliers comme les entreprises ont pris conscience de la valeur apportée par l’IA et l’utilisent pour tout, de la rédaction d’e-mails à la création de comptes-rendus de réunion, en passant par des applications plus stratégiques, telles que :
- Un ciblage d’une précision chirurgicale
- Une segmentation plus précise
- Une hyper-personnalisation tout au long du parcours client
- Une analyse plus approfondie des données
- Un service client proactif pour favoriser la satisfaction et la fidélité
Si certaines entreprises ont constaté l’impact positif de l’IA, beaucoup peinent à tirer pleinement parti de leurs initiatives en la matière. Alors, où est le problème ?
Indice : tout repose sur les données. Des données fiables et dignes de confiance constituent la base de résultats d’IA de haute qualité. Des résultats indispensables pour favoriser la personnalisation, une meilleure expérience client (CX) et bien plus encore.
Nous explorons le rôle que joue la qualité des données pour tirer davantage de valeur de votre IA et comment la gestion des données de référence (MDM) peut vous aider à transformer vos efforts en matière d’IA en un moteur stratégique d’innovation et de croissance durable.
Si l’on entre des données erronées, on obtient des résultats erronés
Comme le dit le proverbe, si vous entrez des données erronées, vous pouvez vous attendre à obtenir des résultats erronés. Concrètement, pour l’IA, cela signifie que la qualité des résultats dépendra de celle des données que vous lui fournissez.
Considérez l’IA comme une maison et les données comme ses fondations. Peu importe la qualité des matériaux de construction, si vos fondations sont fragiles, la maison finira par s’effondrer. Vous avez besoin de données de qualité pour alimenter l’IA.
«Même les modèles et les plateformes les plus sophistiqués peuvent être réduits à néant par un seul point de défaillance : une mauvaise qualité des données. Ce défi reste étonnamment négligé malgré son impact profond sur la stratégie et la mise en œuvre. Les décisions que vous prenez, les stratégies que vous mettez en œuvre et la croissance de vos organisations sont toutes menacées si la question de la qualité des données n’est pas traitée de toute urgence.»
- Vipin Jain, stratège informatique chez Transformation Enablers
*Le secret inavouable des données du CIO : pourquoi une mauvaise qualité paralyse l’IA et freine la croissance
Des données fiables, propres et maîtrisées vous permettront d’obtenir des informations pertinentes, d’améliorer votre prise de décision et d’optimiser les performances de vos campagnes. Mais des données de mauvaise qualité et fragmentées ? Voici ce à quoi vous vous exposez :
- Des analyses ou des prévisions erronées susceptibles de réduire l’efficacité de votre marketing
- Des biais introduits, propagés et amplifiés par des données biaisées ou incomplètes — ceux-ci pourraient entraîner des risques juridiques et éthiques
- Une perte de confiance des clients entraînant une baisse de leur fidélité et des pertes financières potentielles
- Des résultats peu fiables pouvant entraîner des opportunités manquées
- Une atteinte à votre réputation due à des décisions fondées sur des données et des analyses erronées
- Des pertes financières et des amendes dues à des prévisions inexactes et à des problèmes de conformité
Ce ne sont là que quelques exemples illustrant comment des données de mauvaise qualité peuvent transformer vos modèles et outils d’IA, qui constituent un avantage stratégique, en une erreur potentiellement préjudiciable et coûteuse.
Le talon d’Achille de l’IA
Face à un tel potentiel, on oublie souvent que l’IA a ses limites. Le plus grand obstacle à la réussite de l’IA ? Les données de mauvaise qualité. À l’instar de la flèche dans le mythe d’Achille, les données de mauvaise qualité rendent votre IA vulnérable, détruisant rapidement toute la valeur que vous espériez tirer de ses résultats.
« L’IA peut personnaliser, prédire et agir — mais uniquement si elle est alimentée par des données précises, complètes et maîtrisées. Sinon, vous ne faites que multiplier les erreurs. »
– Gustavo Cyrillo Amorim, directeur marketing chez Stibo Systems
Vous ne pouvez pas faire confiance à l’IA si vous l’entraînez à partir de données incohérentes, dupliquées, obsolètes et cloisonnées. Ainsi, avant de vous lancer dans l’aventure de l’IA, prenez le temps de mettre de l’ordre dans vos données et de construire une base de données solide, fondée sur la qualité et la gouvernance.
Si vous sautez cette étape, attendez-vous à ce que :
- Que votre IA apprenne de mauvais modèles, fasse des prédictions erronées et fournisse des résultats biaisés
- Que les modèles d’IA fournissent des résultats peu fiables, conduisant à de mauvaises prises de décision et sapant la confiance dans les décisions pilotées par l’IA
- Une baisse d’efficacité due à un besoin accru d’intervention humaine pour corriger le tir
- Un ralentissement des déploiements d’IA et des efforts de mise à l’échelle dû à des imprécisions
- De ne pas passer les contrôles de conformité — en particulier dans le cadre de réglementations telles que le RGPD ou la loi européenne sur l’IA
Tout cela peut sembler catastrophique, mais il existe une solution simple : corrigez vos données. Nettoyez-les. Dédupliquez-les. Governez-les. Sortez-les de leurs silos. Faites de la qualité des données une priorité. Une fois que vous l’aurez fait, vous disposerez de données prêtes pour l’IA qui vous aideront à tirer le meilleur parti de vos efforts en matière d’IA.
Alors, qu’est-ce qu’une donnée prête pour l’IA ? En termes simples, il s’agit de données fiables, cohérentes et gouvernées qui permettent des implémentations efficaces de l’IA.
Les données prêtes pour l’IA en action
Vous savez à quoi ressemblent les résultats de l’IA lorsque les données ne sont pas optimales, mais qu’en est-il lorsque votre IA s’appuie sur des données de haute qualité ? Jetez un œil :
- Elles améliorent l’efficacité en automatisant les tâches répétitives et en utilisant des agents IA pour offrir un service client exceptionnel et proactif
- Elles aident les équipes chargées de l’expérience client à proposer des interactions personnalisées en temps réel en offrant un accès instantané à des informations nuancées sur les clients
- Elle étend la personnalisation en créant du contenu sur mesure et en aidant les spécialistes du marketing à segmenter et à cibler plus précisément les clients
- Elle renforce la satisfaction et la fidélité des clients en fournissant des informations pertinentes sur ces derniers
- Elle génère des descriptions de produits en quelques secondes pour aider les spécialistes du marketing à accélérer les lancements et à gagner en efficacité
- Il localise rapidement le contenu pour le rendre accessible à un public international, ce qui stimule la croissance du chiffre d’affaires
Les cas d’utilisation sont pratiquement illimités si vous disposez de données propres, contrôlées et fiables pour alimenter votre IA.
Résoudre les problèmes de qualité des données avant qu’ils ne compromettent votre IA
Les problèmes de qualité des données ne sont pas quelque chose que vous pouvez remettre à la semaine prochaine, surtout si vous prévoyez de déployer l’IA à l’échelle de votre entreprise ou si vous l’utilisez déjà.
Mais résoudre vos problèmes de données ne se résume pas à mettre en place une gouvernance ou à vous assurer que les nouvelles données sont propres : il s’agit de corriger les données existantes, d’établir des cadres de gouvernance pour l’ensemble des données et de veiller à ce que toutes les nouvelles données entrantes soient propres et fiables.
Vous ne savez pas par où commencer ? Suivez cette liste de contrôle :
Bien que cette liste de contrôle constitue un excellent point de départ, la gestion des données de référence (MDM) reste le moyen le plus efficace de garantir la qualité des données, en fournissant des données fiables et dignes de confiance pour alimenter vos initiatives d’IA.
Qu’est-ce que la gestion des données de référence ?
La MDM centralise, nettoie et gère vos données, créant ainsi une source unique de vérité pour vos données de référence.
« Les entreprises qui accordent la priorité à des données fiables ne se contentent pas de prendre de meilleures décisions. Elles jettent les bases d’un avantage durable. »
- Vipin Jain, stratège informatique chez Transformation Enablers
Le MDM fournit des données de haute qualité en garantissant que toutes les données sont exactes, complètes, cohérentes et fiables — et en les partageant entre les différents systèmes de l’entreprise pour assurer leur cohérence.
Ces données fiables vous aident à créer des points de contact personnalisés tout au long du parcours client et à optimiser le retour sur investissement de vos campagnes marketing en vous offrant une vue complète (et précise) de vos clients.
Et comme la gestion des données de référence résout les problèmes de qualité des données, qu’elles soient nouvelles ou héritées, elle accélère le retour sur investissement de vos initiatives d’IA.
Comment la MDM aide l’IA à atteindre son plein potentiel
La MDM offre à l’IA la base dont elle a besoin pour apporter une réelle valeur ajoutée : des données de haute qualité. Mais elle ne se contente pas de fournir des données fiables. Les responsables marketing et les responsables de l’expérience client peuvent transformer le potentiel de l’IA en résultats concrets grâce à la MDM, et ce de plusieurs façons.
- Elle vous fournit des données prêtes pour l’IA, suffisamment précises pour un ciblage ultra-précis, une personnalisation sur mesure et des expériences inoubliables
- Elle vous aide à mieux comprendre vos clients en vous offrant une vue à 360° — fondement de toute initiative marketing ou d’expérience client
- Il met en place une gouvernance pour garantir votre conformité aux réglementations sectorielles telles que la loi HIPAA et le RGPD, renforçant ainsi la confiance des clients (et des équipes internes)
Considérez la MDM comme le carburant qui alimente votre IA. Sans elle, vous êtes bloqué, vous ne pouvez aller nulle part. Mais avec elle ? Le potentiel est illimité.
N’est-il pas temps de commencer à tirer pleinement parti de votre IA ?
On ne peut nier que l’IA a le potentiel de réaliser de grandes choses. Et lorsqu’elle s’appuie sur des données fiables, elle pourrait bien devenir imparable. Pour obtenir ces données de haute qualité, vous avez toutefois besoin d’une stratégie et des outils nécessaires à sa mise en œuvre — comme la gestion des données de référence (MDM).
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