L’IA ne fait pas de miracles. Elle se base sur des données de qualité pour être efficace. Vous ne pouvez pas lancer de projet IA sans cadre de qualité. Autrement dit, si les données sur lesquelles ce projet repose sont erronées, incomplètes ou mal structurées, les résultats seront tout, sauf intelligents.
Le lancement d’un projet IA impose un audit de qualité des données afin qu’il soit efficace. Qu’il s’agisse d’un moteur de recommandation, d’un score prédictif ou d’une automatisation de traitement, ne négligez pas cette étape, car elle déterminera votre succès à long terme.
Pourquoi auditer vos données avant un projet IA ?
Le principe de l’intelligence artificielle est simple : plus les données d’apprentissage sont fiables, plus les résultats sont pertinents et prometteurs. Paradoxalement, lorsque les données sont biaisées ou incomplètes, elles peuvent probablement fausser les prédictions, les recommandations ou les décisions automatisées.
Or, de nombreuses entreprises se lancent dans des projets intelligence artificielle ambitieux sans s’assurer que les données d’entrée sont efficaces. Résultat : 70 à 80% échouent à cause de la qualité des données.
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Quels sont les risques d’un projet IA sans audit préalable ?
Les risques sont multiples lorsque vous lancez un projet IA sans audit en amont :
- Faux résultats : les algorithmes s’entrainent sur des données erronées et reproduisent leurs biais et leurs défauts
- Modèles instables : lorsque les données sont mal nettoyées, elles conduisent à des performances incohérentes
- Automatisations inefficaces : les workflows se déclenchent sur des mauvais critères et provoquent des erreurs de traitement
- Décisions non traçables : il est difficile de justifier un choix automatisé en cas de litige ou d’audit réglementaire
- Temps et budgets gaspillés : sans diagnostic initial, la résolution des problèmes survient trop tard, quand les modèles sont déjà en production.
Quel est le point de départ d’un projet IA réussi ?
Les projets intelligence artificielle se multiplient dans tous les secteurs (finance, marketing, RH, santé, …). L’audit de qualité est un investissement de départ qui sécurise la suite du projet.
Comment auditer la qualité de vos données avant un projet IA ?
Auditer la qualité des données, ce n’est pas juste repérer quelques doublons dans un fichier Excel. C’est un processus structuré, collaboratif et méthodique. Ce processus permet d’identifier les failles invisibles dans votre système et de sécuriser toute la chaine de traitement avant de lancer votre projet IA.
Voici 5 étapes clés pour réussir cet audit de manière efficace.
1. Cadrez l’audit selon le projet IA visé
Vous devez cibler l’audit sur le périmètre utile au modèle IA que vous souhaitez développer. En effet, il ne consiste pas à mettre en revue toutes les données de l’entreprise.
Posez-vous les bonnes questions :
- Quel est le cas d’usage IA ?
- Quelles données vont alimenter ce modèle ?
- Sur quelle période ? Quelle volumétrie ?
- Quelles données obligatoires ? Quelles données accessoires ?
Conseil : partez toujours de la finalité métier pour identifier les jeux de données réellement critiques.
2. Evaluez la qualité selon 5 dimensions fondamentales
- Exactitude : les données sont correctes ? Reflètent-elles la réalité ?
- Complétude : avez-vous renseigné les champs critiques ?
- Fraicheur : les données sont-elles à jour ? Quelle est leur fréquence de mise à jour ?
- Cohérence : sont-elles uniformes entre systèmes ou tables ?
- Accessibilité : sont-elles disponibles, lisibles, exploitables rapidement ?
3. Identifiez les risques pour le modèle IA
L’audit doit mettre en évidence les impacts concrets sur le projet IA. Il ne doit pas être un exercice abstrait.
A analyser :
- Variables manquantes : le modèle pourra-t-il s’entrainer ? Faut-il imputer les valeurs ?
- Biais de représentativité : certains profils ou événements sont-ils sous-représentés ?
- Corrélations utiles ou dangereuses : les données inutiles peuvent créer des apprentissages absurdes
- Effets de saisonnalité ou de dérive : les données évoluent-elles dans le temps ?
4. Impliquez les bons rôles dans l’analyse
Un audit performant repose sur une vision croisée entre technique et métier. Impliquez :
- Les data owners : pour valider la valeur métier des données et identifier les règles associées
- Les data stewards : garant de la qualité et de la documentation
- Les équipes data/IA : pour anticiper les impacts algorithmiques
- Les utilisateurs finaux ou métiers : pour valider l’interprétabilité et la compréhension des données.
5. Mesurez et suivez les KPIs de qualité
Votre audit doit être évalué sur la base des indicateurs mesurables afin de suivre les progrès, anticiper les dérives et justifier les arbitrages.
Ces KPIs peuvent alimenter un dashboard de pilotage de la gouvernance des données.
