Par Tristan Mayer, CEO de CastorDoc.
Alors que débute une
nouvelle année, force est de constater que, ces derniers mois, l’Intelligence
Artificielle (IA) n’a pas encore pleinement tenu sa promesse de révolutionner
l’accès et l’utilisation des données. L’arrivée de l’IA générative avait pourtant
suscité beaucoup d’espoirs. Les entreprises imaginaient des assistants
intelligents capables de simplifier l’accès aux données et de concrétiser le
rêve du libre-service. Mais dans la pratique, l’écart reste important entre ces
ambitions et la réalité.
Le principal défi pour
ces assistants de données est d’apporter de l’ordre car les données internes
sont trop souvent désorganisées, ce qui rend le déploiement d’un assistant
fiable et cohérent, compliqué. Or sans une gouvernance rigoureuse, un assistant
ne fera qu’amplifier cette confusion. Tout comme une ville a besoin d’un bon
shérif pour fonctionner, l’IA se doit d’avoir une base solide et bien organisée
pour être efficace.
Des promesses non
tenues
Dans l’idéal, un
assistant de données permet aux utilisateurs de trouver rapidement les
informations dont ils ont besoin, de poser des questions, ou de les aider à
même manipuler des outils comme SQL sans difficulté. Pourtant, la plupart des
outils disponibles peinent à répondre à ces attentes car deux problèmes majeurs
les freinent : un manque de contexte métier et des métadonnées insuffisantes.
Sans ces éléments, les réponses restent approximatives et peu utiles.
Beaucoup d’entreprises
n’investissent pas assez dans l’organisation de leurs données et dans la
documentation de leurs indicateurs clés. C’est pourquoi, les assistants restent
des expérimentations prometteuses mais incapables de créer une réelle valeur.
Structurer pour avancer
Pour qu’un assistant de
données dévoile pleinement son potentiel, trois étapes essentielles doivent
être suivies :
• Élaborer une documentation complète sur les
connaissances métier au sein de l'entreprise ;
• Enrichir la donnée au moyen de métadonnées ;
• Intégrer documentation et métadonnées dans un
cadre de gouvernance solide.
Documenter la
connaissance métier
Rêver d'une IA qui
réponde à toutes les questions sur les données est une chose ; le réaliser en
est une autre. Cela exige une définition claire des indicateurs et concepts
essentiels, comme la notion de client ou de produit. Cela permet non seulement
de poser les bases pour un assistant de données performant, tout en apportant
de la valeur grâce à une harmonisation de la compréhension des métriques au
sein de l’entreprise. Le chatbot pourra ainsi se nourrir de ces connaissances
afin de fournir des réponses précises et unifiées, réduisant les incohérences
entre différents services et facilitant l’accès aux informations pour tous les
collaborateurs.
Enrichir la donnée
grâce aux métadonnées
Les métadonnées
ajoutent le contexte nécessaire à l’interprétation des données. L’IA peut alors
fournir des réponses précises, et sera aussi en mesure d’expliquer ses choix et
recommandations. Elle devient ainsi plus transparente, ce qui renforce la confiance
des utilisateurs. Les métadonnées permettent également à l’IA de mieux guider
les utilisateurs à travers les complexités des données.
Intégrer des
Connaissances et des Métadonnées
La combinaison de
connaissances métier et de métadonnées prend tout son sens dans un cadre de
gouvernance bien structuré. C’est ce qui permet à l’IA de dépasser le stade de
simple outil de réponse pour devenir un levier de transformation digitale.
Le développement d’un assistant de données fonctionnel exige une synergie entre gouvernance des données, connaissances métier et métadonnées. Ce n’est qu’en construisant ces fondations solides que l’IA pourra tenir sa promesse de révolutionner le libre-service des données et apporter une valeur tangible à l’ensemble des parties prenantes.