Faut-il commencer par un projet IA ou par un projet de qualité des données ?
Avant de lancer un projet IA, évaluez la qualité, la disponibilité et la gouvernance de vos données. Découvrez quand traiter les fondamentaux Data en priorité.
IA & DATA
4/26/20253 min read
Les entreprises veulent souvent lancer rapidement un projet d’intelligence artificielle.
Elles identifient un outil, organisent une démonstration et cherchent ensuite les données nécessaires. Cette logique peut fonctionner pour une expérimentation limitée. Elle devient problématique lorsque l’objectif est d’obtenir un résultat fiable, répétable et exploitable à grande échelle.
Dans de nombreux cas, le premier projet IA devrait commencer par une évaluation des données disponibles.
Une IA ne compense pas une donnée mal maîtrisée
Une donnée incomplète, incohérente ou obsolète peut produire un résultat difficile à interpréter.
Avant de lancer un projet, il faut vérifier :
les sources disponibles ;
les formats ;
l’historique ;
les doublons ;
les valeurs manquantes ;
les règles de gestion ;
les droits d’accès ;
la qualité des annotations lorsqu’elles existent.
La technologie peut traiter rapidement une information. Elle ne peut pas décider seule si cette information est correcte, pertinente ou suffisamment représentative.
Trois niveaux de projet
L’expérimentation
L’objectif est d’explorer un usage et de vérifier s’il répond à un besoin.
Le périmètre peut être limité, les données anonymisées et la validation humaine systématique.
Le pilote
L’objectif est d’utiliser le cas d’usage dans un environnement proche du réel, avec un groupe d’utilisateurs identifié et des indicateurs de résultat.
Il faut alors documenter les conditions d’utilisation, les erreurs et les limites.
L’industrialisation
L’IA devient une composante d’un processus opérationnel.
Il faut alors traiter :
l’architecture ;
la sécurité ;
la supervision ;
la maintenance ;
les coûts ;
les droits ;
la qualité des données ;
les responsabilités ;
le plan de reprise ;
la formation des utilisateurs.
Le niveau de gouvernance nécessaire dépend donc de l’ambition du projet.
Quand commencer par la qualité des données ?
Un chantier Data devrait être prioritaire lorsque :
les indicateurs sont contradictoires ;
les sources ne sont pas identifiées ;
les données essentielles sont incomplètes ;
les équipes ne savent pas qui peut corriger une donnée ;
les règles métier changent selon les services ;
le projet IA dépend d’un historique qui n’est pas fiable ;
les accès sont difficiles à contrôler.
Cela ne signifie pas qu’il faut attendre d’avoir une gouvernance parfaite pour tester l’IA. Il faut plutôt adapter l’ambition au niveau de maîtrise disponible.
Une démarche progressive
Une approche raisonnable peut consister à :
choisir un cas d’usage limité ;
identifier les données indispensables ;
mesurer leur qualité ;
documenter les risques ;
réaliser un test contrôlé ;
comparer le résultat à un indicateur métier ;
décider de poursuivre, de corriger ou d’arrêter.
Cette méthode évite de construire une solution complexe avant de savoir si les données permettent d’obtenir un résultat satisfaisant.
Ne pas confondre qualité et volume
Plus de données ne signifie pas nécessairement de meilleures données.
Un jeu de données plus petit mais :
bien défini ;
cohérent ;
documenté ;
représentatif ;
accessible ;
contrôlable ;
peut être plus utile qu’un volume important de données hétérogènes.
À retenir
Avant un projet IA, posez-vous cinq questions :
Les données nécessaires existent-elles ?
Leur qualité est-elle mesurée ?
Leur définition est-elle partagée ?
Les usages et les accès sont-ils maîtrisés ?
Le niveau d’expérimentation correspond-il au niveau de risque ?
France Num recommande de construire un diagnostic et un plan d’action avant de déployer de nouveaux outils. Cette logique est particulièrement importante pour l’IA, dont la valeur dépend autant du processus et des données que de la solution technique.
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