Alors que la masse de données continue de proliférer, les entreprises sont confrontées à un défi de plus en plus complexe : inverser la situation où la richesse des données devient la pauvreté de l’information. Les dirigeants n’ont jamais eu besoin de plus de données en temps réel pour les aider à prendre des décisions, c’est pourquoi des analyses et une IA plus efficaces et automatisées sont nécessaires. Selon une étude d’IDC pour Alteryx publiée en février 2022, 62 % des experts et 75 % des cadres intermédiaires et supérieurs doivent désormais prendre des décisions agiles et évolutives basées sur les données.
Alors que la prise de décision basée sur les données crée des résultats plus rentables, de nombreuses entreprises ont encore du mal à faire de ce type de décisions une réalité… et c’est probablement avec le volume important et croissant de données collectées chaque jour. monde. D’ici 2025, le volume de données quotidiennes générées devrait atteindre plus de 180 zettaoctets. Et tandis que les entreprises luttent contre cette hausse, seulement 2 % de ces données sont stockées.
En bref, si seules les données d’entrée sont sélectionnées dans un cadre bien défini, le biais inconscient de la personne effectuant la sélection soulève des questions importantes et constitue un obstacle majeur à la qualité des résultats. Une stratégie basée sur seulement 2% des données suffit.
Des données éthiques grâce à l’IA
Les entreprises qui mettaient autrefois des jours et des semaines à répéter manuellement des processus fastidieux et chronophages se tournent désormais vers des algorithmes basés sur l’IA pour limiter le temps et les compétences nécessaires pour prendre des décisions critiques. De la détection précoce du cancer à la vérification des documents juridiques ou à la demande de crédit ou d’assurance, l’IA peut aider dans tous les aspects de notre vie quotidienne. Bien que l’IA puisse analyser rapidement de grands volumes de données disparates pour prendre des décisions d’experts, elle ne peut pas remplacer le jugement humain.
La production d’informations éthiques à partir de données est un problème vieux de plusieurs décennies, avec des ensembles de données fortement biaisés – codés par des échantillons représentatifs et des conclusions erronées – actuellement référencés. Il y a eu de nombreux cas d’algorithmes d’embauche contre les femmes et les minorités ; un exemple récent est un logiciel de reconnaissance faciale qui ne parvient pas à identifier les personnes de couleur. Les enseignements éthiques de l’IA nous permettent de briser cette chaîne aujourd’hui et de construire une base solide d’informations et de données de qualité pour l’avenir. Cependant, à mesure que la prévalence de ces décisions augmente, la nécessité d’un leadership en matière d’éthique de l’IA et d’une culture des données éthiques devient de plus en plus évidente.
Les entreprises doivent-elles se doter d’un responsable de l’éthique ?
Les entreprises doivent rendre compte de leurs décisions en matière d’IA et démontrer leur auditabilité en termes de traçabilité des données. Après tout, si une entreprise envisage d’adopter l’IA pour une meilleure prise de décision, il est crucial de préserver l’humain et l’éthique au centre de cette innovation. Reconnaître la nécessité d’une gouvernance proactive et d’une planification éthique, et prendre des mesures pour identifier et atténuer les biais potentiels, aidera à maintenir l’IA responsable et éthique au premier plan des décisions commerciales.
Selon un rapport de Gartner, la maturité de la gestion et de l’analyse des données est un facteur de succès essentiel pour toute mise en œuvre de l’IA, en raison de la forte dépendance à l’égard de données fiables et de qualité. Or, selon une étude d’Alteryx, 47% des data workers en France ne considèrent pas l’éthique des données pertinente pour leur rôle, ce qui jette une ombre sur les futurs projets data-driven. Il est donc essentiel d’intégrer une composante humaine et une culture de la donnée dans toute stratégie future afin de réduire les risques de biais.
Facteur humain : combiner l’efficacité de l’IA avec l’intuition humaine
Aujourd’hui, toutes les entreprises sont confrontées à des variations inconnues du marché, à de gros volumes de données et à un besoin accru de rapidité. La vitesse à laquelle ces facteurs évoluent et la pression pour prendre ces décisions ont changé.
Avec une production de données sans précédent, les entreprises ne peuvent plus ralentir leurs analyses et leurs connaissances avec des processus manuels répétitifs. La science des données et l’IA sont de solides atouts concurrentiels, mais l’IA éthique offre des avantages et un niveau de précision fondamental qui, avec le bon leadership et la bonne stratégie, seront gagnants à court et à long terme.
Alors, comment protégez-vous vos modèles et atténuez-vous les problèmes de biais ? S’assurer que les spécialistes sont formés à la culture de la donnée. Les approches basées sur l’IA ont permis aux entreprises d’attribuer des responsabilités aux employés les plus touchés par ces défis. On parle ici de « démocratisation du savoir ». Il s’agit d’un moyen fondamental de réduire les préjugés en faisant appel à des personnes ayant une connaissance directe du sujet pour aider à prendre de meilleures décisions.
Cette approche, ainsi que l’établissement d’un cadre de gouvernance des données, fournit un modèle de transparence, de responsabilité et d’intégrité dans la collecte et la collecte des données. Tout cela est facilement réalisé grâce aux capacités d’IA et d’apprentissage automatique, permettant à quiconque de développer des modèles en utilisant des approches semi-guidées et entièrement automatisées pour la formation et le développement de l’IA.
Aujourd’hui, les données sont synonymes de connaissances et les connaissances sont synonymes de pouvoir. Nous constatons cette tendance dans de nombreuses entreprises, car les décisions basées sur les données produisent systématiquement des résultats. Des données d’IA accessibles, reproductibles et éthiques ouvrent de nombreuses opportunités pour surmonter le battage médiatique de l’IA et mettre en œuvre une intelligence responsable, l’épine dorsale d’une intelligence décisionnelle fiable et rapide.