Stratégie de données : la clé pour libérer le potentiel de l’IA
Par Ryan Levman, directeur de l’ingénierie des données, Bell Canada
Dans cet univers où l’intelligence artificielle (IA) est en plein essor, les données jouent un rôle essentiel. Je travaille avec des données pour alimenter les modèles d’IA depuis que je me suis joint à Bell il y a plus de 11 ans, et il s’agit là d’un véritable acteur de changement. Avant même que ChatGPT ne soit connu du grand public, j’ai eu l’occasion de mettre à profit les grands modèles de langage (LLM) et d’analyser des données textuelles non structurées, et de constater par moi-même à quel point les données sont essentielles à la mobilisation à grande échelle des cas d’utilisation de l’IA générative. Cela a rendu notre entreprise plus agile, efficace et productive.
Il n’en reste pas moins que le passage de la collecte de données à l’élaboration d’une stratégie de données cohérente peut représenter un défi, en particulier pour les entreprises aux environnements TI complexes. Bell en est un parfait exemple : elle dessert les Canadiens au moyen de plusieurs marques, chacune proposant des produits, des systèmes de commande et des systèmes de facturation qui lui sont propres. Le contexte évolue en permanence, au gré des fusions, des acquisitions et des projets de consolidation des systèmes.
Préserver une source unique et fiable de données pour tous les indicateurs et attributs de nos clients est assurément une opération délicate. La modernisation des données que nous avons effectuée dans le cadre de l’élaboration de notre stratégie en matière d’IA ici chez Bell nous a permis de tirer de précieux enseignements sur la clé de la réussite d’une stratégie de données. Voici nos résultats :
Alignez vos objectifs d’affaires
Trop souvent, les organisations se laissent emporter par les perspectives offertes par l’IA sans asseoir leurs efforts en fonction des besoins concrets de leur entreprise. Pour que vos actions liées à l’IA offrent une réelle valeur ajoutée, vous devez d’abord définir ce qu’est la réussite pour votre organisation. Que ce soit d’améliorer l’expérience client, de rationaliser les opérations ou de révéler de nouvelles perspectives de croissance, vos objectifs doivent être le fil conducteur de toutes les décisions prises dans le cadre de votre stratégie en matière de données.
Gardez à l’esprit que votre stratégie en matière de données est la pierre angulaire de votre travail dans le domaine de l’IA. Le fait d’établir des objectifs clairs et mesurables en matière de données permet de progresser vers une mise en œuvre efficace de l’IA et de favoriser une culture axée sur les données dont bénéficieront aussi bien vos employés que vos clients.
Commencez par des gains rapides
Vous avez peut-être pour ambition de transformer radicalement vos données, mais votre entreprise (et ses parties prenantes) tirera profit d’activités qui permettent de réaliser des progrès mesurables à court terme. Par exemple, chez Bell, nous avons trouvé une occasion d’améliorer le service en rationalisant les données des clients au moyen d’une interface unique. Pour éliminer les vases clos et optimiser les activités de soutien, nous avons axé nos efforts sur l’unification des données transactionnelles sur les clients et sur l’automatisation des flux de travail.
De tels gains rapides démontrent la valeur des données et préparent le terrain pour des projets plus complexes et percutants. Plus important encore, le fait de tester différentes améliorations vous procurera une expérience inégalée ainsi que la compréhension dont vous avez besoin pour orienter votre stratégie globale.
Approfondir la compréhension de vos données
Pour pouvoir tirer parti de l’IA, vous devez avoir une vision d’ensemble de vos données existantes. Cela implique non seulement de savoir où sont stockées vos données, mais aussi de comprendre leur qualité, leur structure et leur pertinence par rapport à vos objectifs d’entreprise. Il est essentiel d’effectuer une évaluation approfondie de votre paysage de données pour aligner les initiatives d’IA sur les objectifs stratégiques. Ce processus comprend l’évaluation de vos sources de données et de la façon dont l’information circule dans les différents systèmes technologiques.
Ces renseignements sont essentiels, car les systèmes d’intelligence artificielle dépendent des données sur lesquelles ils s’appuient. Ce processus permettra de découvrir les lacunes potentielles et les cas d’utilisation clés en matière d’analytique, les incohérences sur le plan des données et les points à améliorer, en s’assurant que lorsque l’IA est appliquée, elle produit des résultats d’affaires exploitables et fiables.
Prioriser la sécurité et la vie privée
Il est important de s’assurer que la sécurité, la vie privée et l’éthique en matière d’intelligence artificielle ne soient pas reléguées au second plan. En les intégrant aux aspects fondamentaux de votre architecture de données et d’intelligence artificielle, vous diminuez les risques et réduisez au minimum le besoin de résoudre rétroactivement des problèmes clés. Adoptez une approche « sécurité d’abord », en mettant en œuvre des mesures de sécurité robustes, des politiques claires en matière de confidentialité des données et des principes éthiques rigoureux en matière d’IA, en phase avec les objectifs de votre entreprise. Non seulement cette approche proactive protège le s données importantes, mais en plus elle favorise la confiance, réduit au minimum les risques de non-respect des règles et accélère le déploiement des projets d’IA.
Chez Bell, nous disposons de l’expertise et des solutions nécessaires pour assurer une transition sécurisée de vos charges de travail vers le nuage, ce qui garantit une migration transparente et protégée. Notre réseau est construit avec des caractéristiques de sécurité inhérentes, ce qui fournit une couche supplémentaire de protection pour vos données en transit et stockées.
Concevoir un écosystème agile
Votre architecture de données et d’intelligence artificielle deviendra un élément essentiel de votre entreprise. Chaque entreprise a des besoins particuliers en matière de données et son propre chemin vers la modernisation. Par conséquent, il n’existe pas de solution unique pour une architecture des données moderne. Tenez compte de vos besoins actuels en matière de données et choisissez une approche qui peut évoluer avec votre entreprise au fil du temps.
Une architecture de données moderne devrait inclure les éléments suivants :
Une base solide :
- Principes de base de la réseautique et de l’infonuagique : le pilier de votre flux de données.
- Intégration et stockage des données : comment vous regroupez vos données et les protégez.
- Transformation des données : nettoyage et préparation de vos données aux fins d’analyse.
- Gouvernance des données : pour garantir la qualité, l’accessibilité, la sécurité et la confidentialité des données.
- Analytique et production de rapports : extraction des renseignements émanant de vos données.
- IA et apprentissage automatique : utilisation de vos données par l’intermédiaire de modèles d’IA.
- Production et exploitation de l’apprentissage automatique : déploiement et gestion de vos modèles d’IA.
- Sécurité et vérification : la protection de vos données est assurée.
Les bons outils : tenez compte de facteurs comme l’intégration harmonieuse, la performance, l’évolutivité, les coûts et les personnalisations requises.
Les bonnes pratiques opérationnelles : il ne s’agit pas seulement des outils, mais aussi de la façon dont vous les utilisez. Mettez au point des processus opérationnels solides pour que votre stratégie en matière de données porte ses fruits.
Mettre en place une solide gouvernance des données
L’évolutivité infonuagique permet de regrouper les données à l’échelle de l’entreprise, ce qui élimine les cloisonnements physiques traditionnels. Pour tirer une valeur commerciale maximale de cet investissement dans la co-implantation, vous devez organiser et gérer vos données avec le plus grand soin. Il s’agit entre autres de la façon dont les données sont consultées, documentées, récupérées et protégées. Pour y parvenir, vous avez besoin d’une approche solide en matière de gouvernance qui tient compte des éléments suivants :
- Centralisé ou décentralisé : décidez de la manière dont vous allez gérer votre gouvernance des données.
- Exigences en matière de métadonnées : documentez vos données pour les rendre compréhensibles et utilisables.
- Catalogage des données : créez un système pour trouver vos données et y accéder facilement.
- Glossaires de mesures et d’attributs : définissez les termes et les calculs liés aux IRC de l’entreprise
- Gestion des accès : contrôlez qui peut accéder à quelles données.
- Exploration des données : faites en sorte qu’il soit facile pour les gens de trouver les données dont ils ont besoin.
- Interopérabilité : connectez vos données dans la mesure du possible.
- Produits de données : définissez la propriété, la valeur et la qualité de vos données.
- Stratégie de virtualisation : sachez quand utiliser la virtualisation et quand ne pas l’utiliser.
Le fait d’investir dans ces domaines clés, en particulier lorsqu’un nombre important de producteurs de données collaborent en un seul environnement en nuage, vous aidera à garder vos données organisées. Cela contribuera également à offrir une expérience uniforme aux consommateurs de données.
Élaborez votre stratégie de données avec Bell
Êtes-vous prêt à donner un coup de fouet à votre stratégie d’entreprise en matière de données? Grâce à notre programme Accélérateur de stratégie de données Bell, vous pouvez établir une feuille de route vers le succès, en harmonisant votre vision, vos talents et votre technologie afin d’obtenir des résultats d’affaires tangibles.
Notre expertise en matière de construction, de mise à niveau et de maintenance de plateformes de données d’entreprise est considérable. Ainsi, nous comprenons les défis auxquels vous faites face et pouvons vous fournir les solutions dont vous avez besoin pour réussir.
Travaillons ensemble pour libérer tout le potentiel de vos données. Cliquez ici pour en savoir plus sur l’intelligence artificielle et la stratégie des données.
À propos de l’auteur
Ryan Levman travaille chez Bell depuis 11 ans, tout d’abord en tant qu’analyste de données après avoir obtenu son diplôme du programme d’organisation de la gestion de l’Université de Waterloo. Il dirige l’équipe Ingénierie des données et intelligence artificielle des consommateurs et se passionne pour les interactions entre les personnes, les données, la technologie et la valeur commerciale.