L’essor de l’intelligence d’entreprise s’accélère et les leaders du secteur font état de gains d’efficacité considérables grâce à l’IA. Mais d’autres organisations sont confrontées à des défis de gestion des données. Selon McKinsey, 70 % des entreprises sont confrontées à des défis critiques en matière de données qui entravent le succès de l’IA et Gartner prévoit un taux d’échec de 30 % pour les initiatives d’IA générative.
L’un des facteurs de différenciation essentiels réside dans la mise en place d’une infrastructure et d’une structure de données adaptées pour répondre aux exigences complexes de l’IA d’entreprise. Le cycle de vie des données d’IA commence par la collecte des données et un plan de conservation des données sur plusieurs années. Que la source des données soit un appareil IOT ou un mainframe IBM, une fois collectées, les données doivent d’abord être classées, puis mises en vedette ou préparées d’une autre manière pour être utilisées avant de pouvoir être acheminées vers un entrepôt de données en aval ou une application d’IA. Au fur et à mesure que les données transitent par cette structure de données complexe, les ensembles de données subissent souvent des transformations multimodales, pouvant passer de fichiers et de tables dans un format à des vecteurs d’index dans un autre, mais la gouvernance des données et les contrôles de conformité doivent toujours être maintenus.
John Ottman, président exécutif de Solix, explore les défis et les opportunités de l'IA d'entreprise dans cette revue de solutions pratiques.
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About the Author:
John Ottman possède plus de 30 ans d'expérience dans les applications d'entreprise et l'infrastructure cloud. Il est actuellement Président exécutif de Solix Technologies, Inc. et cofondateur et président de Minds Inc.
