Gouvernance des données et mise en œuvre de l’IA pour un géant industriel
Le secteur des matériaux industriels se caractérise par des ensembles de données massifs, souvent isolés dans différents systèmes et des technologies traditionnelles. Cette complexité présente d’importants obstacles à la mise en œuvre d’initiatives avancées d’analyse et d’intelligence artificielle (IA). Les défis courants comprennent les incohérences dans la gestion des données, les vulnérabilités en matière de sécurité et l’absence de processus normalisés.
De nombreuses entreprises ont du mal à renforcer la confiance dans leurs données nécessaire pour obtenir des renseignements exploitables et alimenter la prise de décisions axée sur les données. Ce manque de préparation face aux données empêche souvent les entreprises de réaliser le plein potentiel des investissements dans l’IA.
Notre client, une entreprise mondiale de matériaux industriels de premier plan, a fait face à ces défis. Son infrastructure TI était principalement déployée sur site, ce qui a entraîné des silos de données importants et un recours excessif à des feuilles de calcul non structurées. Cela a mené à des incohérences, des risques en matière de sécurité et un manque critique de préparation à la transformation axée sur l’IA. Son objectif était de tirer parti de l’apprentissage automatique et de l’IA générative pour optimiser ses activités, améliorer l’efficacité de la chaîne d’approvisionnement et renforcer le développement de produits. Il a reconnu la nécessité d’un solide cadre de gouvernance des données pour assurer la sécurité, la normalisation et l’alignement des données avec ses futures stratégies d’IA.
Le défi : Une gestion des données incohérente et un manque de préparation face à l’IA
Le paysage de données du client était fragmenté et ne disposait pas de la structure nécessaire pour les initiatives d’IA. Les données étaient dispersées dans divers systèmes, souvent dans des formats incohérents. Cela a rendu difficile d’identifier des modèles, d’élaborer des modèles précis et d’obtenir de renseignements pertinents.
De plus, les vulnérabilités en matière de sécurité constituaient un risque important, ce qui entravait la capacité de l’entreprise à tirer parti efficacement de ses données. L’absence d’une stratégie complète de gouvernance des données signifiait qu’il n’y avait pas de propriété, de responsabilité ou de processus clairs pour assurer la qualité et l’uniformité des données. Cela a entraîné un manque important de confiance dans les données, ce qui a entravé la prise de décisions et a retardé l’adoption de l’IA.
La solution : Une gouvernance des données complète et une stratégie de mise en œuvre de l’IA
Notre solution impliquait une approche en trois phases conçue pour relever les défis liés aux données du client et ouvrir la voie à une mise en œuvre réussie de l’IA.
La phase 1 portait sur l’élaboration d’une stratégie complète de gouvernance des données. Il s’agissait de définir clairement la propriété des données, d’établir des mesures normalisées de qualité des données et de mettre en œuvre des protocoles de sécurité robustes. Nous avons travaillé en étroite collaboration avec les équipes TI et d’affaires du client pour établir des rôles et des responsabilités clairs, en assurant l’adhésion et l’engagement de toutes les parties prenantes.
La phase 2 consistait à effectuer une évaluation approfondie de la préparation à l’IA. Il s’agissait notamment de déterminer les cas d’utilisation clés où l’IA pouvait offrir le plus de valeur possible et d’évaluer la disponibilité et la qualité des données pertinentes et les capacités techniques de l’entreprise. Nous avons organisé des ateliers avec les intervenants clés afin d’harmoniser les priorités en matière de données avec les objectifs d’affaires et de repérer les obstacles potentiels.
La phase 3 était axée sur la mise en œuvre du cadre de gouvernance des données et l’exécution d’initiatives d’IA prioritaires. Nous avons fourni un soutien et une formation continus pour nous assurer que l’équipe du client pouvait gérer et maintenir efficacement les nouveaux processus de gouvernance des données. Nous avons également aidé le client à sélectionner et à mettre en œuvre les outils et les technologies d’IA appropriés, assurant ainsi une intégration transparente à ses systèmes actuels.
Les résultats : Une confiance accrue, une qualité des données améliorée et une adoption accélérée de l’IA
La mise en œuvre du modèle de gouvernance des données a considérablement augmenté la confiance dans les données, améliorant ainsi la cohérence et la sécurité de ses actifs de données. Cela a permis au client d’accélérer le déploiement des cas d’utilisation de l’apprentissage automatique et de l’IA générative. Le cadre de gouvernance bien défini a simplifié le processus, réduisant les frictions et améliorant l’efficacité globale du développement et du déploiement des modèles d’IA.
Le client est maintenant bien positionné pour des transformations avancées axées sur les données, ouvrant la voie à des améliorations significatives en matière d’efficacité opérationnelle, de développement de produits et de service à la clientèle. Il tire des avantages tangibles de ses investissements dans l’IA, y compris une meilleure précision des prévisions, des processus de production optimisés et des renseignements améliorés sur les clients.
Conclusion
Cette étude de cas démontre le rôle essentiel de la gouvernance des données dans la réussite de l’adoption de l’IA. En relevant les défis liés aux données de façon proactive, notre client a obtenu d’importantes améliorations en matière de qualité des données, de sécurité et de préparation face à l’IA. Cela a entraîné un retour sur investissement dans l’IA important, transformant ses activités commerciales et le positionnant pour la croissance future.
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