Votre IA est-elle vraiment alimentée par une donnée prête à l'emploi ?
Découvrez l'analyse de Gartner sur la construction d'une pratique data prête pour l'IA, et les recommandations concrètes pour sécuriser vos initiatives IA, du prototype à la production.
La plupart des entreprises investissent dans l'IA. Peu d'entre elles ont structuré leur donnée pour en tirer un bénéfice durable.
Cet article Gartner s'adresse directement aux Directions Data, IA et Digitales confrontées à une question simple : comment transformer une donnée disponible en donnée réellement exploitable par l'IA, sans multiplier les risques ni les coûts cachés ?
Vous y trouverez :
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une définition claire de ce qu'est une donnée "prête pour l'IA"
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les trois piliers à sécuriser en priorité : fondations, pratiques avancées, industrialisation
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les risques concrets d'un retard d'action sur la gouvernance et les métadonnées
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des recommandations actionnables pour construire des équipes pluridisciplinaires efficaces
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les indicateurs de succès à suivre pour mesurer votre progression.
JEMS accompagne les entreprises dans la construction d'une trajectoire data-IA orchestrée, du socle data jusqu'à l'usage métier concret.
En téléchargeant cet article, vous accédez à une analyse de référence du marché, à compléter par le regard opérationnel de JEMS sur la façon de la mettre en œuvre concrètement dans votre organisation, à l'occasion d'un rendez-vous exploratoire.
- Data Platform : des fondations data solides, évolutives et gouvernées.
- IA & GenAI : des cas d'usage IA industrialisés, du prototype à la production.
- IA utile en entreprise : une IA connectée aux enjeux métiers, mesurée en résultats business.
FAQ
Qu'est-ce qu'une donnée "prête pour l'IA" ?
C'est une donnée contextuelle, fiable et adaptable, évaluée par rapport au cas d'usage IA qu'elle doit servir. Elle est documentée, tracée, surveillée en continu, et réutilisable sur plusieurs projets sans retraitement complet.
Avoir un data warehouse ou un lakehouse suffit-il pour être prêt pour l'IA ?
Non. Ces infrastructures sont indispensables pour identifier et centraliser les données disponibles, mais elles ne garantissent pas à elles seules que ces données soient représentatives et exploitables pour un cas d'usage IA donné.
Quels sont les risques si nous n'agissons pas maintenant ?
Un retard sur la gouvernance et les métadonnées ralentit la mise en production des projets IA, augmente les risques de conformité, et crée une dette technique qui limite la capacité à passer à l'échelle.
À propos de JEMS
Notre métier est simple : permettre aux entreprises de débloquer le plein potentiel de leurs données. Nous sommes les experts dans la création, la gestion et l’exploitation de plateformes data pour valoriser le patrimoine de données de nos clients et en faire un véritable levier de performance.
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