Si l’intelligence artificielle domine les ordres du jour des conseils d’administration, de nombreuses entreprises découvrent que le principal obstacle à son adoption significative réside dans l’état de leurs données. Les outils d’IA grand public ont séduit par leur rapidité et leur simplicité, mais les dirigeants d’entreprise constatent que le déploiement de l’IA à grande échelle exige une préparation moins spectaculaire mais bien plus cruciale : la gestion des données.
La complexité de la mise en place d’une infrastructure de données robuste pour l’IA est souvent sous-estimée. Les systèmes actuels, conçus pour des usages plus traditionnels, peinent à répondre aux exigences de volume, de vélocité et de variété des données nécessaires à l’entraînement et au fonctionnement des modèles d’IA performants.
Reconstruire cette « pile de données » (data stack) implique une refonte des architectures, des processus de collecte, de nettoyage et de gouvernance des informations. Cet effort, bien que moins médiatisé que les avancées algorithmiques, est indispensable pour passer de la démonstration à l’exploitation concrète de l’IA.
Source : MIT Tech Review AI