Comment entreprises et startups peuvent maîtriser l'IA grâce à une gestion plus intelligente des données

Une IA efficace repose sur des données ciblées, choisies avec soin. En alliant expertise métier et tech, les entreprises transforment l'IA en levier stratégique et sécurisé.

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle (IA) est devenue essentielle pour transformer les données en actions stratégiques et en résultats fiables. Tout comme un jardin nécessite un arrosage précis pour produire de bons fruits, une IA performante dépend directement de données de qualité, choisies avec soin. Ce que beaucoup réalisent moins, c’est que sélectionner et fournir ces données efficacement représente un vrai défi.

La complexité des données en entreprise

Les défis en entreprise sont très différents de ceux des grands acteurs de l’IA grand public. Ces derniers disposent d’immenses volumes de données facilement accessibles, issues notamment du web, et générant également des données artificiellement grâce à un apprentissage supervisé par des humains pour améliorer continuellement leurs systèmes.

En revanche, les entreprises doivent gérer des données souvent dispersées, cloisonnées et complexes à exploiter. Ces données proviennent de sources multiples comme d’anciens systèmes opérationnels, des archives accumulées sur plusieurs années, ou des plateformes variées de gestion financière, ressources humaines, supply chain et relation client. De plus, les contraintes réglementaires strictes encadrant l’usage des données personnelles imposent une gouvernance rigoureuse pour garantir la confidentialité et la conformité.

L’importance de bien choisir ses données

La qualité des résultats obtenus par l’IA dépend directement des données utilisées. Plutôt que de submerger l’IA avec une quantité excessive de données, il est essentiel d’adopter une approche ciblée et stratégique. Ce « minimalisme des données » permet de simplifier leur traitement, d’accélérer les réponses de l’IA et d’améliorer son efficacité globale. Il s’agit aussi d’une nécessité pour respecter les réglementations et assurer la pertinence des modèles développés.

Associer l’expertise métier aux compétences technologiques

Une IA performante exige plus qu’une technologie avancée : elle nécessite une collaboration étroite entre les équipes métier, qui connaissent les enjeux stratégiques réels de l'entreprise, et les équipes technologiques, qui maîtrisent la structuration et l’analyse des données. Ensemble, elles identifient les processus à améliorer, choisissent précisément les données utiles et déterminent la meilleure architecture pour leurs modèles d’IA, comme par exemple un modèle basé sur la génération augmentée par récupération (RAG) ou l’amélioration d’un modèle existant.

Exemple concret : améliorer la détection des fraudes

Prenons le cas d’une entreprise financière souhaitant améliorer sa détection des fraudes. Ses algorithmes génèrent des alertes utiles mais souvent trop complexes à interpréter directement. En associant un expert métier à un ingénieur data, l’entreprise peut affiner un modèle de traitement du langage naturel (LLM) pour transformer ces alertes techniques en explications claires et facilement exploitables. Le modèle est entraîné sur un ensemble précis de données sélectionnées, assurant ainsi conformité réglementaire et pertinence opérationnelle. L’expert métier valide progressivement les résultats pour garantir leur précision.

Grâce à cette approche collaborative, l’entreprise bénéficie d’une IA sur mesure, parfaitement adaptée à ses besoins spécifiques, tout en gardant le contrôle total de ses données et en respectant les règles en vigueur. Contrairement aux modèles d’IA grand public, cette solution ciblée et sécurisée améliore significativement l’efficacité des analystes.

Vers une IA maîtrisée et pragmatique

Maîtriser l’IA ne signifie donc pas uniquement adopter les modèles toujours plus performants, mais avant tout comprendre comment exploiter ses propres données de manière efficace. En structurant l’information de façon ciblée et en combinant expertise métier et savoir-faire technologique, les entreprises peuvent transformer l’IA en un véritable levier stratégique. Une approche pragmatique et réfléchie permet non seulement d’améliorer la performance des modèles, mais aussi de garantir des résultats fiables, exploitables et alignés avec les besoins réels des équipes.