Ainsi, vous envisagez de mettre en œuvre l’IA générative dans votre entreprise ? C'est une décision fantastique !
Ainsi, même si vous envisagez de vous plonger dans l’ère des merveilles créées par l’intelligence artificielle, il est essentiel d’aborder la question de la gestion des données.
Pourquoi? Puisque, comme le dit le proverbe, on ne peut pas faire une bourse de soie avec l'oreille d'une truie, une IA magistrale nécessite également des données magistrales, c'est-à-dire de haute qualité, sur lesquelles se nourrir pour pouvoir générer des résultats significatifs.
Voyons maintenant étape par étape comment développer une stratégie de données pour l'IA générative qui vous aidera à réussir.
Comprenez vos objectifs
La première question est donc la suivante : quel est votre objectif avec l’IA générative ? Avez-vous besoin de générer automatiquement des articles, d'améliorer l'engagement client, de créer du contenu produit ou peut-être de créer des designs emblématiques ?
Il devient donc essentiel de donner des objectifs clairs pour définir quel type de données est requis pour l’évaluation de votre entreprise. Comme nous pouvons le constater, il est beaucoup plus facile de prendre la bonne décision lorsque l'on est sûr de la bonne direction que l'on veut prendre, même lorsque faire un road trip et définir sa destination suffit.
Nous ne parlons pas de flou et de simple conscience des objectifs ; cela nécessite des objectifs que vous pouvez quantifier. Par exemple, si vous souhaitez automatiser la création de contenu, vous devez déterminer quels types de contenus sont nécessaires et dans quelles quantités : blogs, publications sur les réseaux sociaux, descriptions de produits, etc. Cela aide à définir le quantum et la nature des données nécessaires. .
En outre, les buts et objectifs aideront à établir le degré de réussite des initiatives technologiques d’IA générative, connues sous le nom de KPI.
Vous souhaitez réduire de moitié le temps de création de contenu ? Ou peut-être souhaitez-vous augmenter le taux de clics des publicités sociales de 30 % ? Ces objectifs spécifiques aideront à se concentrer sur les données et à garantir que les initiatives d'IA sont alignées sur les objectifs de l'organisation.
Identifiez les bonnes données
Enfin, une fois les objectifs identifiés, l’étape suivante consiste à définir exactement quelles données sont requises. L’IA générative dépend des données, et plus ces données sont étendues et variées, meilleures sont leurs performances.
Quant à la création de textes, la création de tous les textes nécessaires nécessitera une énorme base de données de documents écrits de bonne qualité. Quant à la génération d’images, l’hétérogénéité des images est vitale. Bien sûr, cela revient à disposer de tous les ingrédients dont on pourrait avoir besoin pour préparer le repas de son choix. Assurez-vous que vos données sont exactes, à jour et, surtout, reflètent des résultats réalistes.
Identifier les bonnes données implique de comprendre les sources et les types de données disponibles. Pour la génération de texte, envisagez un mélange de données structurées (comme les bases de données) et de données non structurées (comme les articles, les rapports et le contenu des réseaux sociaux). Pour la génération d'images, votre ensemble de données doit inclure différents styles, genres et contextes pour garantir la polyvalence des sorties de l'IA.
Tenez également compte des implications juridiques et éthiques de vos sources de données. Assurez-vous que les données sont obtenues légalement et respectent les droits de propriété intellectuelle et les lois sur la confidentialité.
La qualité des données est essentielle
C'est une chose d'avoir les bonnes données et une autre de garantir que les données sont propres. Puisque les modèles d’IA générative sont basés sur des données, ils sont aussi bons que les données utilisées dans le processus de formation. Voilà ce que vous obtenez : les déchets rentrent, les déchets sortent : telle est la philosophie de l'entreprise.
Lorsque les données sont propres, bien organisées et correctement annotées, l’IA et, par conséquent, le résultat seront également meilleurs et plus précis. C’est comme ajouter de nouveaux ingrédients authentiques et de première qualité à votre cuisine, et le résultat est bien plus délicieux.
Pour garantir la qualité des données qui seront utilisées dans l'analyse, il est conseillé de suivre la procédure appropriée de nettoyage des données. Cela implique de manipuler les données pour les nettoyer de manière à éliminer les doublons et à corriger les erreurs de formatage.
De plus, il est important de bien annoter les données. Dans le cas des données textuelles, cela peut signifier des choses comme le marquage de point de vente ou l'analyse des sentiments, tandis que la même chose pour les images pourrait être le marquage d'objets/scènes.
Pour éviter la baisse de la qualité de vos données au fil du temps, il serait utile de réaliser des audits périodiques des données. Utilisez des formulaires automatisés et des auto-vérifications fréquentes pour garder vos données propres et à jour.
Établir une gouvernance des données
La gouvernance des données ne semble pas très excitante, mais elle est essentielle. En ce qui concerne la gestion des données, cela implique la mise en œuvre de certaines mesures ou politiques qui permettraient de gérer correctement les données.
Cette étape particulière peut être comparée à l'assistant réalisateur, qui supervise les activités dans le décor pour garantir l'absence d'interférences, permettant ainsi au réalisateur de diriger. Mettre en œuvre les rôles et les responsabilités de la direction et assurer la conformité aux données et aux normes de données ainsi qu'aux réglementations.
Le premier principe de gouvernance des données se concentre sur la clarification des rôles concernant les différentes activités de gestion des données. Il s’agirait des gestionnaires de données, des dépositaires de données ainsi que des utilisateurs de données.
Les gestionnaires de données ont une responsabilité globale à l’égard des données, les dépositaires de données sont techniquement responsables des données et les utilisateurs de données utilisent les données correctement. Formuler et communiquer des directives explicites traitant de la qualité des données, de la sécurité des données, de la confidentialité des données et de l'utilisation des données dans les différentes phases de l'organisation. Un cadre qui peut être adopté est le corpus de connaissances en gestion de données DAMA-DMBOK.
Garantir la sécurité et la confidentialité des données
Comme pour tout dans la vie, l’accès à un grand nombre de données nécessite le niveau correspondant de sensibilité et la capacité d’analyser et d’appliquer ces données. La sécurité et la confidentialité de vos données sont de la plus haute importance. Assurez-vous d’avoir des politiques de sécurité adéquates qui vérifieront la fuite ou le vol de vos informations.
Sarbanes-Oxley Act 2002 et California Business and Professions Code Section 22580 pour respecter les données et la vie privée des utilisateurs, GDPR, CCPA, etc. Je suppose que cela peut être comparé à la façon dont les gens protègent la clé de leur garde-manger et donc les ingrédients.
C'est pourquoi la protection des données implique également le recours à des mesures de sécurité physiques et numériques. À cet égard, cela implique la sécurité physique des serveurs et des centres de données.
Technologiquement, cela comprend le cryptage des données et des mots de passe et la réalisation régulière d'évaluations de sécurité et d'autorisations sur les données. Pourtant, disposez d’un plan de réponse bien articulé en cas de violation de données grâce auquel vous pouvez réagir à tout incident dans les plus brefs délais.
La confidentialité est tout aussi importante. Assurez-vous que vous collectez le minimum d’informations qui répondront à vos objectifs, et si vous avez l’intention de demander aux utilisateurs l’autorisation d’utiliser leurs informations, assurez-vous de l’indiquer clairement. Assurez-vous que vos politiques de confidentialité sont rédigées et à jour pour se conformer aux tendances actuelles du marché.
Utilisez les bons outils et technologies
Trouver les bons instruments et outils pour organiser et traiter davantage vos données est très important. Fournissez des lacs de données, des entrepôts de données et des plates-formes d'IA suffisamment évolutives pour traiter toutes les données entrantes. Ces services, tels qu'Azure, AWS et Google Cloud, disposent de solutions performantes pour le stockage MCS, le traitement MCP et MCAnalysis.
C’est une situation similaire à celle de recevoir des ustensiles de cuisine flambant neufs et multifonctionnels qui facilitent mieux le processus de cuisson.
Lors du choix des outils, l’utilisation de caractéristiques telles que la polyvalence, l’incorporabilité et le coût sera essentielle. Actuellement, les lacs de données vous aident à stocker des données brutes sans altérer leur structure, ce qui peut être pratique pour une utilisation future.
Alors que les datamarts sont des référentiels de données brutes qui ont été collectées et transmises à l'organisation et peuvent être non structurées dans certains cas, les entrepôts de données contiennent des données propres qui ont fait l'objet d'un traitement et d'une structuration pour être interrogées et utilisées à des fins de reporting.
Les plates-formes d'IA sont des systèmes sur mesure qui fournissent des modèles et des cadres prêts à l'emploi qui peuvent aider au développement ainsi qu'à la mise en œuvre de solutions d'IA. Évaluez un fournisseur par rapport à un autre en fonction des caractéristiques des services qu'ils proposent, de leurs systèmes de support et des témoignages réels des clients.
Amélioration continue et surveillance
C’est aussi fou d’avoir une stratégie data qui n’évolue pas. Révisez-le et mettez-le régulièrement à jour en développant de nouvelles compétences et connaissances sur l’entreprise et le secteur. Prenez les mesures nécessaires pour examiner les performances de vos modèles d’IA générative, et si des améliorations doivent être apportées, apportez-les.
Tout comme vous gérez vos aliments et continuez à les goûter pour obtenir le meilleur goût, c'est ainsi que le marché fonctionne avec un échantillonnage continu de l'environnement du marché. Demandez et collectez des avis et des avis sur les résultats de votre IA, et efforcez-vous également d'améliorer votre méthode pour obtenir constamment les meilleurs résultats.
Grâce à l'intégration de l'idée d'amélioration continue, il faut établir un système de feedback qui permettrait d'évaluer l'expérience de l'IA, d'identifier tout écart potentiel par rapport au résultat souhaité et de créer des entreprises si nécessaire. L'évaluation des modèles doit être effectuée à l'aide de critères précis tels que l'exactitude, la pertinence et la satisfaction des utilisateurs.
Utilisez les tests A/B pour comparer les versions des résultats de votre IA les unes aux autres. Mettez toujours à jour les modèles avec de nouvelles données afin que les résultats soient assez précis pour résoudre les problèmes. Assurez-vous de suivre de près les progrès dans l’utilisation de l’IA et de la gestion des données pour utiliser toutes les meilleures pratiques existantes.
Favoriser une culture axée sur les données
Enfin, intégrez une culture qui soutient la bonne utilisation des données dans votre organisation. Faites-en une bonne pratique de gestion qui incite votre équipe à exploiter la puissance des informations sur les données et à rechercher des opportunités sur la manière dont l'organisation peut en tirer davantage de valeur. Calme et efficacité d'une cuisine paisible où tous accueillent les produits de qualité et la bonne cuisine.
Oui, la culture des données est un processus descendant, ce qui signifie qu’elle doit être introduite au niveau managérial. L’utilisation des données pour prendre des décisions doit être encouragée par les dirigeants, et des ressources appropriées doivent être affectées au soutien des projets de données.
Éduquer les travailleurs ; les doter de connaissances et de matériels qui pourraient aider à améliorer les compétences relatives en matière de données. En faisant cela, on sera en bonne position pour guider ses subordonnés, compléter leurs succès par des célébrations et apprendre de leurs échecs pour progresser régulièrement dans la construction d'une culture positive.
Promouvez la communication interfonctionnelle pour partager les résultats d’analyse et les progrès de l’initiative en tant qu’équipe unique.
Conclusion
L’intégration de l’IA générative dans votre entreprise peut changer la donne, mais cela nécessite une stratégie de données solide. En comprenant vos objectifs, en identifiant et en garantissant la qualité des données, en établissant une gouvernance des données, en sécurisant vos données, en utilisant les bons outils, en vous améliorant continuellement et en favorisant une culture axée sur les données, vous préparerez le terrain pour le succès de l'IA.
N'oubliez pas que la qualité de votre IA dépend des données qu'elle alimente. Considérez donc votre stratégie de données comme la recette secrète du succès de votre IA. Prêt à commencer ? Préparons quelque chose d'incroyable avec l'IA générative !
