{"id":9644,"date":"2021-11-23T13:35:00","date_gmt":"2021-11-23T12:35:00","guid":{"rendered":"https:\/\/golem.ai\/?p=9644"},"modified":"2022-07-26T15:56:24","modified_gmt":"2022-07-26T13:56:24","slug":"interfaces-ia-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/miralia.ai\/en\/blog\/relation-client\/interfaces-ia-data","title":{"rendered":"Interfaces : pour une exploitation intensive et responsable des donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"

Mick Levy, directeur de l\u2019innovation business chez Business & Decision, et sp\u00e9cialiste de la donn\u00e9e, vient de publier l\u2019ouvrage \u201cSortez vos donn\u00e9es du frigo\u201d \u00e9dit\u00e9 par Dunod<\/a> et pr\u00e9fac\u00e9 par Gilles Babinet… De nombreuses bonnes raisons pour entamer une conversation avec lui dans le cadre de notre s\u00e9rie Interfaces.<\/h3>\n\n\n\n

Jean-Denis Garo : Pourquoi un ouvrage de plus sur l’IA ?<\/h3>\n\n\n\n

Mick Levy : Le partage ! Voil\u00e0 20 ans que je travaille dans le domaine de la data en conseillant et en accompagnant les entreprises dans leur strat\u00e9gie de valorisation de donn\u00e9es<\/strong>. J\u2019adore partager mon exp\u00e9rience, c\u2019est d\u2019ailleurs ce qui me conduit \u00e0 animer des formations, conf\u00e9rences, webinars ou encore \u00e0 \u00e9crire des articles de blog\u2026 alors pourquoi ne pas pr\u00e9senter tout cela dans un livre ?<\/p>\n\n\n\n

D\u00e8s le d\u00e9but de ce projet, mon objectif \u00e9tait clair : donner une vision \u00e0 360\u00b0 du sujet. Alors que beaucoup d\u2019ouvrages se concentrent sur le volet technologique, \u00ab Sortez vos donn\u00e9es du frigo \u00bb pr\u00e9sente les points-cl\u00e9s pour la compr\u00e9hension technologique, mais traite avant tout du sujet de la transformation des organisations<\/strong>. Parmi les th\u00e8mes-cl\u00e9s : strat\u00e9gie Data, nouveaux m\u00e9tiers (avec des fiches de poste), cas d\u2019usage (avec un catalogue de 101 usages), m\u00e9thodologie\u2026 Bref, c\u2019est un v\u00e9ritable manifeste pour une exploitation intensive et<\/strong> responsable des donn\u00e9es et de l’IA<\/strong>. <\/p>\n\n\n\n

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Vous entamez votre ouvrage par la probl\u00e9matique des donn\u00e9es disponibles, mais non exploit\u00e9es. Finalement ces donn\u00e9es sont-elles un actif sous exploit\u00e9 ou une plaie pour les entreprises qui semblent d\u00e9munies quant \u00e0 la mani\u00e8re de les exploiter ?<\/h3>\n\n\n\n

C\u2019est clairement une opportunit\u00e9<\/strong> pour toutes les entreprises ! Il faut s\u2019en saisir pour cr\u00e9er de la valeur et transformer l\u2019organisation. Cette question est amusante, car elle illustre \u00e0 elle seule le paradoxe auquel les organisations font face avec leurs donn\u00e9es. L\u2019entreprise Gartner estime que l\u2019exploitation des donn\u00e9es avec l\u2019IA va d\u00e9gager 2,9 trilliards de dollars<\/strong> de valeur dans les ann\u00e9es \u00e0 venir, Accenture indique que les entreprises vont voir leur rentabilit\u00e9 augmenter<\/strong> de 38 %… Et face \u00e0 cela, seulement 32 % des donn\u00e9es sont exploit\u00e9es par les entreprises selon IDC. <\/p>\n\n\n\n

Toutes les entreprises ont des donn\u00e9es. Il faut maintenant les consid\u00e9rer comme un actif<\/strong> \u00e0 part enti\u00e8re et se remonter les manches pour les faire fructifier !<\/p>\n\n\n\n

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Qu’est ce qui d\u00e9finit une entreprise data centric ?<\/h3>\n\n\n\n

Je ne suis pas tr\u00e8s fan de ce type de jargon. Il y a de grands d\u00e9bats qui agitent la communaut\u00e9 data sur la diff\u00e9rence entre une entreprise data centric et une entreprise data driven en ce moment. On s\u2019en fout ! Ce n\u2019est pas une fin en soi. <\/p>\n\n\n\n

Mais bon, je vais quand m\u00eame tenter une explication. On l\u2019a dit, le sujet-cl\u00e9 pour l\u2019entreprise est d\u2019exploiter<\/strong> la data au m\u00eame titre que n\u2019importe lequel de ses autres actifs. Celles qui l\u2019exploiteront le plus pour la placer au c\u0153ur du fonctionnement de l\u2019organisation seront qualifi\u00e9es de \u00ab data-centric \u00bb. Dans ces entreprises, les donn\u00e9es irriguent chaque d\u00e9partement et service pour optimiser la prise de d\u00e9cision<\/strong>. Les entreprises data-centric s\u2019emploient aussi \u00e0 cr\u00e9er de nouveaux produits qui sont directement bas\u00e9es sur les donn\u00e9es (ce qu\u2019on appelle impudiquement la mon\u00e9tisation des donn\u00e9es). Enfin, ces entreprises travaillent en mode \u00ab \u00e9cosyst\u00e8me \u00bb pour exploiter des donn\u00e9es externes et \u00e9changer des donn\u00e9es avec leurs partenaires, leurs clients, leurs fournisseurs, voire m\u00eame leurs concurrents. <\/p>\n\n\n\n

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The contr\u00f4le de la conformit\u00e9 <\/a>est l’un des cas concrets que vous d\u00e9taillez. Pensez-vous que le secteur financier (banque et assurance) est pr\u00eat pour un usage intensif de l’IA ?<\/h3>\n\n\n\n

La situation de ce secteur est assez particuli\u00e8re. D\u2019un c\u00f4t\u00e9, c\u2019est le secteur le mieux arm\u00e9 pour exploiter ses donn\u00e9es, qui sont historiquement au c\u0153ur de son mod\u00e8le d’affaires. Ainsi, dans les banques et assurances, les donn\u00e9es sont disponibles \u00e0 foison et il y a beaucoup de comp\u00e9tences technologiques pour les valoriser. De plus, les multiples r\u00e9glementations prudentielles (notamment BCBS 239 pour la banque et Solvabilit\u00e9 2 pour l\u2019assurance) ont oblig\u00e9 ces entreprises \u00e0 structurer<\/strong> et exploiter <\/strong>leurs donn\u00e9es pour ma\u00eetriser les risques financiers. <\/p>\n\n\n\n

Pour autant, le secteur est frein\u00e9 justement par son contexte r\u00e9glementaire tr\u00e8s protecteur des droits des personnes (l\u2019incontournable RGPD est doubl\u00e9 de r\u00e8glements sectoriels sp\u00e9cifiques) ainsi que par une certaine forme d\u2019immobilisme historique. Les banques et assurances ne sont ainsi pas port\u00e9es \u00e0 innover, car la client\u00e8le est tr\u00e8s captive et la r\u00e9glementation (encore !) laisse peu de place \u00e0 de nouveaux entrants v\u00e9ritablement mena\u00e7ants.<\/p>\n\n\n\n

Le secteur financier doit ainsi acc\u00e9l\u00e9rer sa transformation<\/strong>. Tout est l\u00e0 pour que ce secteur se transforme en profondeur par la data et l\u2019IA, il faut maintenant d\u00e9finir une strat\u00e9gie, imaginer les meilleurs cas d\u2019usage et se lancer avec ambition.<\/p>\n\n\n\n

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Vous traitez, aussi, du sujet de l’customer experience<\/a>. Selon une \u00e9tude r\u00e9cente men\u00e9e par Axys Consultants<\/a>, l’email reste le canal privil\u00e9gi\u00e9 de la relation client, encore une source de donn\u00e9es non structur\u00e9es \u00e0 exploiter ? <\/h3>\n\n\n\n

C\u2019est clair ! Quand j\u2019\u00e9voquais le fait que seulement 32 % des donn\u00e9es sont exploit\u00e9es<\/strong> par les entreprises, cela laisse 68 % de donn\u00e9es \u00e0 explorer et valoriser<\/strong>\u2026 et celles-ci sont tr\u00e8s majoritairement des donn\u00e9es dites non structur\u00e9es (du texte, du son, des images, de la vid\u00e9o).<\/p>\n\n\n\n

Les entreprises ne s\u2019y sont pas attaqu\u00e9es en priorit\u00e9 car ces donn\u00e9es sont complexes \u00e0 valoriser et les technologies n\u2019\u00e9taient pas encore matures. Mais les choses \u00e9voluent rapidement et les cas d\u2019usage bas\u00e9s sur de la voix ou du texte se multiplient et d\u00e9gagent \u00e9norm\u00e9ment de valeur. Parmi les projets que j\u2019ai suivis r\u00e9cemment, il y en avait un dans le domaine de l\u2019assurance o\u00f9 on avait exploit\u00e9 des centaines de milliers de rapports d\u2019expertise (sous Word) pour trouver des corr\u00e9lations. Cette application a permis de transformer en profondeur les actions de pr\u00e9vention de l\u2019assureur. Ou encore un assistant intelligent pour les conseillers techniques d\u2019un centre de relation client apr\u00e8s-vente. Leur productivit\u00e9 avait augment\u00e9 de 20 % tout en augmentant la satisfaction des clients\u2026 et des conseillers eux-m\u00eames !<\/p>\n\n\n\n

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Le sujet de l’\u00e9thique de l’IA nous renvoie aux probl\u00e9matiques d’explicabilit\u00e9<\/a>, transparence, protection des donn\u00e9es personnelles<\/a>, souverainet\u00e9… Quelles sont pour vous les caract\u00e9ristiques d’une IA \u00e9thique ? <\/h3>\n\n\n\n

Le sujet est vaste ! Je vais partager quelques rep\u00e8res mais on pourrait en \u00e9crire plusieurs livres\u2026 et le sujet occupe un chapitre complet dans \u00ab Sortez vos donn\u00e9es du frigo \u00bb. <\/p>\n\n\n\n

Reprenons les bases\u2026 Le socle de toute approche ethics<\/strong> pour l’IA, c\u2019est la protection<\/strong> des donn\u00e9es. Elle est r\u00e9gie par le fameux RGPD qu\u2019il faut appliquer avec le plus grand s\u00e9rieux. Sur ce socle, il faut ensuite traiter ce que j\u2019appelle les trois plaies de l\u2019IA, ces trois probl\u00e8mes structurels \u00e0 l\u2019apprentissage automatique : <\/p>\n\n\n\n