Les avantages de l'IA dépendent moins de la technologie que de la qualité et de la disponibilité des données de l'entreprise.
De nombreuses PME peuvent déjà générer une forte valeur ajoutée grâce à des données correctement préparées, des tableaux de bord et des rapports.
Les projets de données couronnés de succès partent de problèmes métier concrets – et non de la question de savoir quel outil d’IA utiliser.
La qualité des données doit être adaptée à l’objectif commercial visé : ce n’est pas la perfection, mais une fiabilité suffisante qui est déterminante.
En développant la qualité des données, la maîtrise des données et en définissant clairement les responsabilités, on pose les bases d’applications d’IA réussies et de meilleures décisions.
Dans le quatrième volet de la série « La Suisse, pôle d'innovation », Sandro Saitta explique pourquoi les données constituent le véritable moteur de l'IA. Cet article explique pourquoi les entreprises devraient d'abord définir leur défi commercial avant de décider si l'IA est réellement la solution appropriée.
Il montre également comment les PME peuvent se lancer de manière pragmatique à partir des données dont elles disposent déjà, pourquoi une bonne culture des données et une répartition claire des rôles sont importantes, et pourquoi même des solutions simples telles que le reporting, les tableaux de bord ou le traitement automatisé des données apportent souvent déjà des avantages considérables.
Cet article publié dans le magazine « KMU-Magazin » fait partie de la série « La Suisse, pôle d’innovation », qui a vu le jour dans le prolongement de la publication de la SATW intitulée « Orientation IA : défis et opportunités pour les PME suisses ».
Son contenu a été élaboré en collaboration avec des acteurs et actrices du réseau SAIROP (Swiss AI Research Overview Platform) et du réseau d’experts de la SATW. SAIROP encourage la collaboration entre la recherche, l’industrie et l’administration et favorise le transfert de connaissances au sein de l’écosystème suisse de l’IA.
Presque toutes les applications basées sur les données – des tableaux de bord et prévisions à l'IA générative et aux agents IA – reposent sur des données fiables. Sans une base de données adaptée, même les outils d'IA les plus avancés ne peuvent déployer tout leur potentiel.
Pas nécessairement. Dans de nombreuses PME, des données mieux préparées, des rapports structurés, des tableaux de bord clairs ou un traitement automatisé des données apportent déjà une grande valeur ajoutée. Le défi commercial doit donc primer sur le choix de la technologie.
Les données n'ont pas besoin d'être parfaites. L'essentiel est qu'elles soient suffisamment fiables pour l'usage commercial auquel elles sont destinées. Plus une application est critique, plus les exigences en matière de qualité et de cohérence sont élevées.
Il faut commencer par identifier un problème métier concret : quel processus doit être amélioré ? Quelle décision nécessite des informations plus précises ? Ce n’est qu’ensuite qu’il convient d’examiner quelles données sont disponibles et si l’IA est réellement nécessaire.
La transformation axée sur les données n'est pas uniquement une question de technologie. Les entreprises ont besoin de responsabilités clairement définies et d'une compréhension commune des raisons pour lesquelles les données sont importantes, de la manière dont les visualisations doivent être interprétées, ainsi que des possibilités et des limites de l'IA.
| Rôle | Titre + Nom |
|---|---|
| Texte par | Sandro Saitta |
