Le constat : 8 projets IA sur 10 n’atteignent pas leurs objectifs
Les rapports d’échec des projets d’intelligence artificielle s’accumulent. La première réaction est souvent de blâmer la technologie : l’algorithme serait trop complexe ou pas assez performant. Pourtant, le vrai coupable se situe en amont : la qualité et la gouvernance des données.
L’analogie carburant-moteur
Une voiture de course avec du carburant contaminé n’ira pas loin. De même, un algorithme d’IA alimenté par des données dispersées, non structurées ou de mauvaise qualité ne produira pas de valeur. L’algorithme est le moteur ; les données sont le carburant. Or, les entreprises investissent massivement dans la puissance du moteur sans toujours vérifier la qualité du carburant.
Des experts en Data & AI pour les opérations constatent chaque jour que la performance des meilleurs moteurs de prédiction est directement limitée par la difficulté d’extraire des données depuis des fichiers Excel dispersés ou d’autres sources non structurées.
Le paradoxe français
La France forme des experts de haut niveau via des programmes comme la Paris School of AI. Nous disposons des pilotes, mais les entreprises n’ont pas toujours préparé le carburant nécessaire.
Résultat : des data scientists brillants passent 80 % de leur temps à nettoyer des données au lieu d’innover et de créer de la valeur.
Comment passer de la théorie à la croissance
Pour transformer l'investissement en IA en croissance réelle, une approche structurée centrée sur la donnée est indispensable. Voici les étapes clés :
1. Définir le problème métier avant de choisir l’outil
Quelle décision stratégique voulez-vous améliorer ? Quel indicateur clé de performance (KPI) souhaitez-vous impacter ? L'IA doit répondre à un besoin précis, et non l'inverse.
2. Auditer la donnée
Centralisation, fiabilité, accessibilité, responsabilités : posez les bonnes questions dès le départ. Une évaluation rigoureuse de l'état actuel de vos données est cruciale.
3. Construire une stratégie de gouvernance partagée
Les fondations des données relèvent d’un projet d’entreprise global, et non d’un simple projet IT isolé. Il est essentiel d'établir un langage commun et des règles claires, impliquant tous les départements concernés.
4. Démarrer avec un cas d’usage ciblé
Choisissez un cas d'usage avec un fort impact potentiel et un périmètre de données maîtrisé. Un premier succès crédibilise l’approche, démontre la valeur rapidement et crée l'élan nécessaire pour les projets futurs.
Conclusion
Comme le rappellent les cursus en Data Analytics & Artificial Intelligence, l’IA reste fondamentalement une affaire de statistiques et de données. Sans données de qualité, même le meilleur algorithme ne produira que des résultats médiocres.
Avant de lancer votre prochain projet IA, posez-vous la question stratégique : votre carburant est-il prêt ?
