Data gouvernance | Eleven

Data gouvernance

Parmi les nombreux défis que posent l’exploitation de l’Intelligence Artificielle (IA) pour les entreprises, ceux liés à la gouvernance des données et des algorithmes sont parmi les plus importants. Les données sont, en effet, le carburant de l’IA, tandis que les algorithmes en sont le moteur. Ces défis peuvent être résumés en trois points principaux : la gestion des données, le maintien des modèles et des algorithmes dans le temps et la transparence des algorithmes.

Gestion des données

Les entreprises sont confrontées à trois principaux types de problèmes concernant la gestion des données :

  • La collecte des données qui se traduit par un manque de profondeur des données
  • L’ingénierie des données avec comme problème principale des données éparpillées
  • La qualité des données avec pour conséquence des données peu voire pas exploitables

Maintien des modèles et des algorithmes dans le temps

Les modèles d’IA sont dit auto apprenant et, par conséquent, se construisent à partir des données passées mais également avec l’intégration de nouveaux flux d’informations qui peuvent modifier les prédictions réalisées. Pour éviter la dégradation des performances des modèles au fil du temps il faut être capable de le corriger régulièrement.

Traiter la question de la partialité, de la confiance et de la transparence

Il est essentiel de veiller à ce que les recommandations ou les décisions en matière d’IA soient impartiales, entièrement explicables et traçables. Cela permet une meilleure adoption par les experts des entreprises mais également de se protéger contre tout biais qui pourrait exister dans le modèle.

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