Avec l’accessibilité croissante de l’intelligence artificielle (IA), l’importance de ces données a considérablement augmenté.
Cependant, l’adoption réussie de l’IA exige des efforts substantiels dans la collecte, la conservation et le traitement des données, tout en prenant en compte des enjeux cruciaux tels que la gouvernance, la conformité et la sécurité des informations.
Dans une discussion avec Henrique Lemes d’IBM, il a été souligné que moins de 1 % des données d’entreprise sont utilisées par l’IA générative, la majorité étant non structurées et souvent sous-exploitée.
Pour maximiser la valeur des données, il est essentiel d’automatiser l’ingestion, d’assurer une gouvernance appropriée, et de rendre celles-ci accessibles pour des applications IA.
IBM fournit une approche unifiée qui aide les entreprises à transformer leurs données en actifs prêts pour l’IA, tout en respectant les normes réglementaires.
En résumé, un processus de données flexible et évolutif est nécessaire pour tirer parti pleinement des opportunités que présentent ces informations.
