Les données sont le moteur de l’IA. Cependant, de nombreuses organisations sont confrontées à des systèmes fragmentés, à une qualité de données inégale, à une faible accessibilité et à des problèmes de gouvernance. Ces défis peuvent non seulement freiner l’adoption de l’IA, mais aussi entraîner de sérieux revers, allant de modèles biaisés à des failles de sécurité.

Comment les entreprises peuvent-elles donc surmonter ces difficultés et préparer le terrain pour un déploiement réussi de l’IA ?

Gouvernance des données : un concept ancien, un rôle nouveau

La gouvernance des données n’est pas une idée nouvelle ; elle est au cœur de la gestion des données depuis des décennies. Historiquement, elle visait à garantir la sécurité, la conformité et la bonne organisation des données. Mais avec l’essor de l’IA, le rôle de la gouvernance des données a évolué.

À l’ère de l’IA, la gouvernance des données ne se limite pas à sécuriser les données et à respecter les normes de conformité. Il s’agit de garantir que les bonnes données sont disponibles au bon moment et au bon format pour les modèles d’IA. Face à la complexité croissante de l’IA, il est plus important que jamais de mettre en place une gouvernance des données solide pour garantir la qualité, l’éthique, la transparence et l’accessibilité des données.

Les préoccupations croissantes à l’ère de l’IA générative

Alors que la gouvernance des données était traditionnellement axée sur la qualité et la conformité des données, l’adoption de l’IA générative a fait émerger de nouvelles préoccupations. L’adoption de systèmes agents plus autonomes rend cruciale la gestion des données et la gouvernance qui les entoure. Parmi celles-ci :

• Sécurité des données : Les systèmes d’IA traitant de grandes quantités d’informations sensibles, le risque de violation de données augmente. Il est donc crucial de garantir la protection des données sensibles contre les cybermenaces.
• Confidentialité des données : Les modèles d’IA s’appuient souvent sur des données personnelles et sensibles, ce qui soulève des inquiétudes quant à leur confidentialité. Les cadres de gouvernance doivent garantir que les données sont collectées et utilisées de manière responsable, conformément aux lois sur la protection de la vie privée telles que le RGPD ou le CCPA.
• Contrôle d’accès : La demande croissante de données d’IA exige une gestion stricte des personnes autorisées à accéder aux données et à les modifier. Il est crucial de garantir que seules les personnes autorisées peuvent consulter ou utiliser certaines données afin d’empêcher tout accès non autorisé et de préserver leur intégrité.

Étapes pour mettre en œuvre un cadre solide de gouvernance des données pour l’IA

Pour que les organisations réussissent à mettre en œuvre la gouvernance des données, elles doivent suivre une approche structurée. Voici les étapes clés pour commencer :

1. Définir une stratégie de gouvernance des données
   • La première étape consiste à définir clairement les contours de la gouvernance des données pour votre organisation. Cela comprend la définition d’objectifs, l’alignement de la stratégie sur les objectifs métier et la garantie qu’elle soutient les initiatives d’IA. Définissez le périmètre de la gouvernance des données et identifiez les principales parties prenantes.
2. Attribuer des rôles de gestion de données
   • Désignez des responsables de la qualité, de l’accès et de la sécurité des données au sein des différents services. Ces responsables veilleront à ce que les données soient utilisées correctement et uniformément dans toute l’organisation.
3. Développer des systèmes de classification de données et de gestion des métadonnées
   • Utilisez des catalogues de données pour catégoriser les données en fonction de leur pertinence métier et de leur sensibilité. Mettez en œuvre des systèmes de gestion des métadonnées pour aider les utilisateurs à comprendre la lignée, l’origine et la transformation des données. Ceci est essentiel pour garantir la transparence et des pratiques éthiques en matière d’IA.
4. Etablir des normes de qualité des données
   • Créer des règles de qualité des données garantissant l’exactitude, l’exhaustivité et l’actualité des données. Intégrer des outils automatisés pour signaler toute divergence et garantir la cohérence des données, un élément crucial pour les modèles d’IA qui dépendent de données d’entrée de haute qualité.
5. Mettre en place des contrôles d’accès aux données
   • Mettre en place des politiques de contrôle d’accès strictes afin de garantir que seul le personnel autorisé puisse accéder aux données sensibles. Ceci est particulièrement important lorsque vous travaillez avec l’IA générative, où de grands ensembles de données peuvent contenir des informations personnelles ou confidentielles.
6. Veiller au respect des réglementations
   • Assurer le respect des réglementations en matière de confidentialité et de sécurité des données, telles que le RGPD, le CCPA, la loi HIPAA ou les normes sectorielles. Mettre en place des contrôles automatisés pour garantir la conformité des pratiques de collecte, de stockage et de traitement des données aux directives légales et éthiques.
7. Promouvoir la transparence et la traçabilité des données
   • Mettre en place des systèmes de suivi de la traçabilité des données, c’est-à-dire leur parcours depuis leur origine jusqu’à leur utilisation finale, facilite non seulement l’audit et la conformité, mais aussi la transparence des décisions en matière d’IA, ce qui peut atténuer les biais et renforcer la confiance dans les systèmes d’IA.
8. Favoriser une culture axée sur les données
   • Encourager une culture axée sur les données dans toute l’organisation. Cela inclut des formations aux bonnes pratiques de gouvernance des données, la promotion de la collaboration entre les équipes informatiques et métiers, et la responsabilisation des employés pour une utilisation responsable des données.
9. Investir dans des outils de gouvernance spécifiques à l’IA
   • Exploiter des outils de gouvernance des données avancés et compatibles avec l’IA. Des outils dotés de fonctionnalités telles que des contrôles qualité automatisés, des cadres de conformité spécifiques à l’IA et une surveillance intégrée des modèles d’IA sont essentiels à l’ère de l’IA générative.

Réflexions de Sogeti sur ce projet

Chez Sogeti, nous comprenons que la mise en œuvre d’un cadre complet de gouvernance des données peut sembler complexe et gourmande en ressources. Les étapes mentionnées ci-dessus peuvent être longues et coûteuses. C’est pourquoi nous ne sommes pas favorables à un projet global de gouvernance des données sur plusieurs années.

Nous privilégions plutôt une approche « shift left » : commencer par la gouvernance des données à la source, ou au plus près des fonctions métier. Cette approche garantit une gouvernance des données gérable, pratique et adaptée aux besoins spécifiques de l’entreprise, plutôt que de tenter de gérer toutes les données organisationnelles d’un coup.

Nous sommes convaincus que la véritable valeur réside dans la mise en œuvre d’une IA qui génère une valeur métier mesurable, et que les données sont le carburant qui alimente ce moteur.

En nous concentrant sur la gouvernance au niveau fonctionnel, nous pouvons rapidement mettre en place des solutions basées sur l’IA qui créent un impact, tout en garantissant la sécurité, l’exactitude et l’exploitabilité des données sous-jacentes. Cette approche progressive et agile permet aux entreprises de commencer à récolter les fruits de l’IA sans attendre des années pour une refonte complète de leur gouvernance.

Avantages de la mise en œuvre de la gouvernance des données pour l’IA

Lorsque les organisations mettent en œuvre efficacement la gouvernance des données, les avantages sont multiples :

• Amélioration des résultats de l’IA : Les systèmes d’IA basés sur des données gouvernées produisent des informations plus précises et plus pertinentes, favorisant ainsi une prise de décision éclairée et la réussite de l’entreprise.
• Réduction des risques : La gouvernance des données minimise les risques de failles de sécurité, d’atteintes à la vie privée et de non-conformité réglementaire, protégeant ainsi l’organisation des atteintes juridiques et de la réputation.
• Adoption accélérée de l’IA : Grâce à des règles claires en matière de gestion et de disponibilité des données, les initiatives d’IA peuvent progresser plus rapidement, permettant aux organisations de saisir plus rapidement les opportunités.
• Confiance accrue : Une utilisation transparente des données et des pratiques éthiques en matière d’IA renforce la confiance des clients, des parties prenantes et des organismes de réglementation.
• Évolutivité : Un cadre de gouvernance solide garantit que les systèmes d’IA peuvent s’adapter à différents services ou zones géographiques sans compromettre la qualité ou la sécurité des données.

Dans le cadre de notre engagement continu à aider nos clients à innover en toute confiance, Sogeti a lancé une nouvelle campagne : « Make Way for Innivation ». L’un des piliers de cette campagne est « Make Way for Modern Data », où nous mettons en avant le potentiel des plateformes de données modernes comme Microsoft Fabric pour repenser la façon dont les organisations gèrent, gouvernent et utilisent leurs données.

Microsoft Fabric offre un socle de données intégré et intelligent qui unifie l’ingénierie des données, la science des données, l’analyse en temps réel et la business intelligence, le tout soutenu par une gouvernance des données solide et évolutive. Grâce à cette campagne, nous aidons les organisations à repenser la gouvernance des données non pas comme une contrainte, mais comme un moteur d’innovation et de confiance dans l’IA, leur permettant d’accélérer leur transformation des données en insights tout en préservant le contrôle, la conformité et la confiance.

Dans le monde en constante évolution de l’IA, la gouvernance des données n’est pas seulement une fonction réglementaire ou informatique : c’est un levier stratégique. Avec l’essor de l’IA générative, les organisations doivent privilégier une gouvernance des données robuste pour relever les nouveaux défis en matière de sécurité, de confidentialité et d’utilisation éthique.

En suivant les étapes appropriées pour mettre en œuvre une stratégie complète de gouvernance des données, les organisations peuvent s’assurer que leurs systèmes d’IA reposent sur des données fiables, accessibles et éthiques. Après tout, l’IA ne peut être performante que si elle exploite les données dont elle tire ses enseignements, et une bonne gouvernance des données est ce qui rend cela possible.