Les trois écueils de la transformation Data & les clefs pour les éviter

La donnée : un asset majeur de l’entreprise sous-estimé

Les entreprises doivent repenser et faire évoluer leurs stratégies de données pour s’adapter à un monde où l’IA transforme notre façon d’interagir avec les données. Au delà du contexte de renforcement des contraintes réglementaires (RGPD, CSRD, NIS2, etc.), la gestion des données devient un impératif non seulement pour la performance, mais aussi pour le développement de l’innovation.

Dans tous les secteurs et de plus de façons que nous ne pouvons le compter, les entreprises se sont efforcées de créer des pratiques axées sur les données. Il est crucial de considérer la data comme un actif essentiel de l'entreprise, à nourrir et à protéger au même titre que tout autre bien précieux.

Ce changement de paradigme nécessite une transformation profonde des compétences au sein des équipes. L'exploitation efficace de la donnée et des outils d'IA générative requiert de nouvelles expertises en data science, data engineering, analyse prédictive, etc.

• Demande croissante d’IA : Les dirigeants apprécient de plus en plus l’impact de l’IA générative sur leurs entreprises, comme le montre l’augmentation par six du nombre de mentions de l’IA lors des appels sur les bénéfices depuis la sortie de ChatGPT en novembre 2022. 95 % des dirigeants s’accordent à dire que rendre la technologie plus humaine augmentera considérablement les opportunités de chaque secteur.

• Passage d’une recherche de données à une demande de données : Les chatbots d’IA générative transforment les activités de recherche d’aujourd’hui et l’avenir des entreprises axées sur les données. Au lieu d’effectuer une recherche pour organiser les résultats, les gens commencent à demander des réponses aux chatbots.

• Valeur commerciale de l’IA : Les IA Generatives et autres Chatbots peuvent synthétiser de grandes quantités d’informations pour fournir des réponses et des conseils, utiliser différentes modalités de données, mémoriser des conversations antérieures et même suggérer quoi demander ensuite ; ils perturbent le courant sous-jacent des données qui façonnent les entreprises numériques d’aujourd’hui.

• Impacts de l’IA générative sur les logiciels : La perturbation se situe non seulement dans la façon dont nous accédons aux données, mais aussi dans la transformation potentielle de l’ensemble du marché des logiciels. L’interface de chaque application et plateforme numérique pourrait-elle devenir un chatbot d’IA générative ?

• Libérer la valeur des données : Mettre à la disposition de chaque employé un conseiller en matière de LLM avec l’étendue des connaissances de l’entreprise pourrait libérer la valeur latente des données et enfin permettre aux entreprises de tirer parti de la promesse des entreprises axées sur les données

Les 3 écueils à éviter :

1. Séparer le SI de la data

2. Penser d’abord solution

3. Le sujet DATA se traite en mode projet uniquement

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