Dans une récente publication LinkedIn, Tommy Tang, consultant en matière de transformation technologique et des données, écrit : « L’IA générative se révèle être un outil puissant dans différents domaines, de la création de contenus au renforcement des systèmes d’aide à la prise de décisions ». Il met cependant en garde sur le fait que « l’efficacité de l’IA générative est étroitement liée à la qualité de ses données de formation ». Et c’est là que se trouve la difficulté, parfaitement résumée par le concept « Garbage In, Garbage Out », à savoir qu’une donnée erronée entrant dans un processus ne peut que produire des résultats erronés en bout de chaîne.  Rien que pour cela, il est essentiel de comprendre comment les données tierces que vous utilisez pour alimenter vos applications d’IA générative (IAg) ont été agrégées et enrichies.

L’effet domino des données de mauvaise qualité

Avec l’accélération de la transformation numérique et de l’utilisation de l’IAg, les implications de données de mauvaise qualité peuvent convertir en un instant le potentiel prometteur de l’IAg en un véritable danger. Choisir le mauvais fournisseur de données tierces peut entraîner une cascade de conséquences inattendues, de mauvais algorithmes à des résultats irréalistes.

• Perpétuation des biais : les données de mauvaise qualité, surtout celles entachées par des biais inhérents, faussent la perspective de l’IAg. L’IA risque donc de générer du contenu qui renforce des biais nuisibles, qui fait fuir les clients potentiels et qui nuit à la confiance entre les parties prenantes.
• Pression sur la réputation : si l’IAg produit du contenu incorrect, biaisé ou non conforme à la réalité ou aux normes sociétales, vos organisations peuvent se retrouver exposées à l’examen du public et à des atteintes à leur réputation.
• Prolifération de la désinformation : l’IAg est dépourvue de discernement, il est donc facile de propager de fausses informations et de saper la confiance à l’égard de la technologie et de l’organisation qui l’utilise. Donner à l’IAg accès à un large corpus de données de qualité crée une base étendue que l’IAg peut utiliser pour croiser et valider les données et éviter ainsi la désinformation.
• Déraillement stratégique : les données trompeuses ou incomplètes peuvent entraîner la génération par l’IA d’informations ou de contenus qui détournent la planification stratégique et qui favorisent des décisions qui ne sont pas conformes aux réalités du marché et aux objectifs de l’organisation.
• Altération des interactions avec la clientèle : le manque de données correctes et pertinentes peut pousser l’IA à produire des contenus ou des réponses qui ratent leur cible en matière d’interactions avec la clientèle, ce qui nuit aux relations et à l’expérience des utilisateurs.
• Gaspillage des ressources : les données incorrectes ou non pertinentes peuvent fausser les processus automatisés générés par l’IAg et entraîner une mauvaise allocation des ressources, des opportunités gâchées et des pertes financières.
• Obstacle à l’innovation : si les données ingérées par l’IAg ne sont pas d’actualité ou pertinentes, il est fort probable que les résultats présentent une vision inadaptée des tendances diverses et actuelles, ce qui peut entraîner la stagnation et un manque d’innovation qui nuit à votre capacité à rester compétitif et avant-gardiste.

Chacun des risques susmentionnés met en évidence l’importance de la sélection des sources de données tierces que vous souhaitez utiliser pour alimenter l’IAg. Les sources doivent être soumises à une vérification solide et à une surveillance constante afin de garantir la protection contre ces problèmes potentiels.

Critères auxquels les données tierces doivent répondre

Le parcours de la sélection à l’ingestion des données est nuancé, il exige une compréhension méticuleuse de ce que les données doivent vous apporter. Vous devez vous assurer que les données que vous utilisez offrent une pertinence, un volume et une qualité conformes à vos objectifs pour l’IAg.

• Sources internationales fiables : l’ingestion de données d’un large éventail de sources réputées permet d’éviter que l’IA n’internalise et ne diffuse des erreurs ou des perspectives réduites.
• Volume important : de larges quantités de données actuelles et historiques pour procéder à des analyses rétrospectives et prospectives
• Enrichissements pour améliorer la facilité d’utilisation : dans l’écosystème d’aujourd’***, qui regorge de données, il est essentiel de faciliter la bonne ingestion des données et l’extraction d’informations pertinentes. Les balises thématiques, les balises de secteur, les sentiments et autres métadonnées amplifient la facilité d’utilisation et la pertinence.

Avec un fournisseur et agrégateur de données expérimenté, les données tierces que vous ingérez vous offrent le volume, la variété et la valeur dont vous avez besoin.

Ancrez la confiance en faisant appel à des fournisseurs de données tierces éprouvés

S’associer à un fournisseur de données tierces compétent vous permet de placer votre IAg sur une trajectoire caractérisée par la précision, la pertinence et la génération de données utiles. La crédibilité du fournisseur est ici essentielle, le fournisseur doit garantir l’éventail et le niveau de détail des sources de données mais également respecter un processus rigoureux de production de données enrichies semi-structurées.

Le calibre de l’IAg dépend directement de la qualité, du volume et de la variété des données qui l’alimentent.  Le fait de veiller à ce que les données que vous ingérez soient bien structurées, enrichies et pertinentes vous permet de bénéficier du véritable potentiel de l’IAg.

Faites confiance à un leader éprouvé dans les domaines de l’agrégation et la distribution de données.