Si l’on se réfère à un rapport publié par le cabinet McKinsey à la fin de l’année 2022, 50% des organisations auraient déjà intégré l’usage de l’Intelligence artificielle tant pour optimiser les opérations de service que pour créer de nouveaux produits. Le développement de l’IA et du machine learning dans le quotidien des entreprises traduit le rôle éminent de la donnée dans les stratégies de développement des dirigeants. Pour fonctionner efficacement, l’IA dépend de vastes ensembles de données qui doivent faire l’objet d’une gouvernance méthodique et rigoureuse.
Derrière le concept de data governance, on trouve l’ensemble des processus, des politiques et des normes qui régissent la collecte, le stockage, la gestion, la qualité et l’accès aux données au sein d’une organisation. Le rôle de la gouvernance de données ? Garantir que les données sont précises, sécurisées, accessibles et conformes aux réglementations en vigueur. La relation entre l’IA et la gouvernance des données est étroite. En effet, les modèles d’IA apprennent à partir des données, et des données de mauvaise qualité ou biaisées peuvent entraîner des décisions erronées ou discriminatoires.
Vous souhaitez garantir que les données utilisées par les systèmes d’IA et leurs algorithmes sont fiables, éthiques et conformes au respect de la vie privée ? Alors l’enjeu de la gouvernance de données s’impose à vous comme un prérequis indispensable. En avançant de front sur un double projet d’IA et de data governance, vous créez une boucle vertueuse. En effet, l’IA peut elle-même être utilisée pour améliorer la gouvernance des données, en automatisant des tâches telles que la détection des anomalies ou la classification des données.
Retour sur les avantages (nombreux !) d’une gouvernance des données renforcée par l’IA.
Quels sont les avantages de l’IA pour une gouvernance data ?
Amélioration de la qualité de vos données
La qualité des données doit être le socle de toute stratégie data. Plus les données sont fiables, plus les enseignements, les choix et les orientations qui s’en dégagent gagnent en pertinence. Or, l’IA contribue à améliorer la qualité des données grâce à plusieurs mécanismes. Les algorithmes d’IA peuvent notamment automatiser la détection et la correction des erreurs dans les ensembles de données, réduisant d’autant les incohérences et les inexactitudes.
De plus, l’IA peut aider à normaliser les données en les structurant de manière cohérente, afin de fluidifier et fiabiliser leur exploitation, leur comparaison, leur mise en perspective. Avec l’apprentissage automatique (machine learning), il est également possible d’identifier des tendances et des modèles cachés dans les données, permettant ainsi de découvrir des erreurs ou des datas manquantes.
Automatisation de la mise en conformité de vos données
Alors que la cybermenace explose littéralement, l’enjeu de la conformité des données doit être une priorité dans votre entreprise. Mais garantir cette conformité suppose une vigilance de tous les instants qui ne peut être portée exclusivement par l’intelligence humaine. D’autant que l’IA peut surveiller de manière proactive les violations potentielles des réglementations en matière de données. Comment ? En effectuant une analyse en temps réel de l’ensemble des flux pour détecter toute anomalie ou tout accès non autorisé, et en déclenchant des alertes automatiques et effectuant même des préconisations pour corriger les problèmes éventuels. De plus, l’IA facilite la classification et l’étiquetage des données sensibles, garantissant leur traitement approprié. Enfin, les systèmes d’IA peuvent générer des rapports de conformité automatiques, réduisant la charge de travail administrative.
Renforcer la sécurité de vos datas
Par sa capacité à détecter les menaces de manière proactive en analysant en temps réel les modèles d’accès aux données, l’IA peut alerter sur des comportements suspects, tels que des tentatives d’intrusion ou d’accès non autorisé. Pour aller encore plus loin au service de la gouvernance des données, l’IA exploite des systèmes de détection des logiciels malveillants basés sur l’apprentissage automatique. Ces systèmes sont capables d’identifier des signatures de logiciels malveillants connus et détecter des variantes inconnues en analysant les comportements. Enfin, elle contribue à la sécurité en automatisant la gestion des correctifs de sécurité et en surveillant la conformité aux politiques de sécurité.
Démocratisation des données
Le cœur de votre stratégie data repose sur un objectif : encourager vos collaborateurs à utiliser les données à chaque fois que cela est possible. Ainsi, vous favorisez le développement d’une culture de la donnée au sein de votre organisation. La clé pour y parvenir consiste à faciliter l’accès à la data en simplifiant la recherche et l’analyse de données complexes. Les moteurs de recherche IA peuvent extraire rapidement des informations pertinentes à partir de vastes ensembles de données, permettant aux employés de trouver rapidement ce dont ils ont besoin. De plus, l’IA peut automatiser l’agrégation et la présentation de données sous forme de tableaux de bord interactifs, ce qui rend les informations toujours plus accessibles et faciles à partager !
Quel sera le futur de la gouvernance des données ?
Toujours plus de données, toujours plus d’analyses, toujours plus de prédictibilité. Tel est le sens de l’histoire. Ce faisant, les entreprises adopteront des approches plus holistiques de leurs enjeux. Prise de hauteur, prise de distance pour toujours plus de proximité avec leurs marchés. Pour relever le défi, il est capital d’intégrer la gouvernance des données dans les stratégies globales. Dans ce contexte, l’automatisation sera essentielle et reposera en grande partie sur des outils d’intelligence artificielle et de machine learning pour détecter, classer et sécuriser les données de manière proactive.
L’avenir s’écrira sous le prisme d’une plus grande collaboration entre les équipes IT, juridiques et métiers, essentielle pour garantir le succès de la gouvernance des données et maintenir la confiance de l’ensemble des parties prenantes.
