9altitudes à la réunion annuelle 2026 du Forum économique mondial (WEF)
Van Dorp apporte son point de vue sur l'industrie numérique en matière de productivité, de résilience et de durabilité grâce à des opérations intégrées et à l'IA.
Le vrai talon d’Achille de votre IA ? Vos données.
Comment le manque de fiabilité des données nuit aux résultats de l'IA, et ce que vous pouvez faire pour y remédier
De plus en plus d'organisations sont impatientes de commencer à utiliser l'IA. Mais en y regardant de plus près, on s'aperçoit souvent que ce n'est pas la technologie qui est à l'origine de l'échec des modèles d'IA. Ce sont les données sur lesquelles ils s'appuient.
Vous voulez prévoir les ventes, planifier plus efficacement et garder une longueur d'avance sur la concurrence. Les outils existent. Les modèles aussi. Et pourtant, les résultats ne sont pas toujours à la hauteur. Pourquoi ?
Parce que la qualité de vos données n'est pas suffisante.
Dans cet article, nous verrons pourquoi la qualité des données est le fondement de toute initiative d'IA, où les choses tournent généralement mal et comment une évaluation de la qualité des données peut contribuer à empêcher votre projet d'IA d'échouer avant même qu'il ne commence.
Rik Smink
AI consultant
Les pièges courants qui font dérailler votre modèle d'IA
Dans un environnement de veille stratégique, vous pouvez faire beaucoup de choses. Vous pouvez nettoyer les choses dans le modèle, appliquer des filtres ou ajouter du contexte manuellement. Mais l'IA ne vous offre pas cette flexibilité. Un modèle apprend à partir des données telles qu'elles sont. Et si ces données sont incomplètes, incohérentes ou floues, vos prédictions seront tout aussi peu fiables.
Voici quelques-uns des problèmes que nous rencontrons souvent lors des évaluations de la qualité des données :
- Enregistrements de clients ou de fournisseurs avec plusieurs orthographes du même nom
- Adresse incorrecte ou périmée
- Adresses électroniques non valides
- Codes postaux liés au mauvais pays
- les entrées de produits en double en raison de différences de dénomination ou de catégorisation (par exemple, le même article répertorié à la fois sous "Accessoires" et sous "Périphériques")
- Champs d'état remplis avec des valeurs vagues ou incohérentes
- Combinaisons illogiques, comme le mélange de la date d'installation et de l'année de fabrication.
- Entrées de déchets de production avec des raisons manquantes ou des explications floues en texte libre.
Des données propres et fiables ne sont pas seulement un avantage. C'est la base de tout projet d'IA qui apporte réellement de la valeur.
Comment un audit de la qualité des données révèle ce qui freine votre IA
Un audit de la qualité des données ne se contente pas d'effleurer la surface. L'idée est d'examiner de près et de manière pratique l'état de vos données et la manière dont elles peuvent affecter vos initiatives en matière d'IA.
Quelques-unes des questions que nous nous posons :
- Combien de champs sont vides, mal remplis ou contiennent des valeurs aberrantes irréalistes ?
- Y a-t-il des doublons ou des enregistrements contradictoires ? La structure et la hiérarchie sont-elles claires ?
- Les données sont-elles classées de manière cohérente ou les conventions d'appellation sont-elles disparates ?
- Les données sont-elles classées de manière cohérente ou les conventions de dénomination sont-elles disparates ? - Y a-t-il des modèles ou des valeurs irréguliers qui pourraient perturber un modèle d'IA ?
Nous mettons le doigt sur les points faibles et offrons des conseils concrets et réalisables : ce que vous pouvez améliorer dès maintenant, ce qui est techniquement possible, et comment préparer vos données - et votre organisation - à une IA fiable.
L'étape que la plupart des équipes sautent avant de se lancer dans l'IA
Alors que les outils d'IA deviennent plus faciles d'accès, de nombreuses organisations se précipitent sans avoir préparé le terrain. La qualité des données est négligée. Le résultat ? Un modèle qui se comporte de manière imprévisible et fournit des résultats peu fiables.
Un audit de la qualité de vos données vous aide à éviter cela. Cela vous donne la clarté nécessaire pour prendre les bonnes décisions, basées sur des données auxquelles vous pouvez réellement faire confiance.
L'IA commence par les données. Et cela commence par le contrôle de leur qualité.
L'avenir des PME dans l'industrie 5.0
Pour les PME, la transition de l'industrie 4.0 à l'industrie 5.0 représente à la fois un défi et une opportunité. À mesure que les coûts initiaux de mise en œuvre des systèmes Smart Factory deviennent plus gérables et que les nouvelles technologies permettent une plus grande flexibilité, les PME seront mieux positionnées pour adopter ces innovations. Chez 9altitudes, nous comprenons que l'aventure ne s'arrête pas avec l'Industrie 4.0 - et nous sommes là pour veiller à ce que nos clients soient préparés pour la suite.
Notre fil rouge numérique relie les solutions et les systèmes d'aujourd'hui aux opportunités de demain, en intégrant la durabilité, la créativité humaine et les technologies de pointe dans un écosystème de fabrication homogène.
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