L’assurance d’une qualité de données optimale, communément appelée data quality, constitue un ensemble de métriques essentielles pour évaluer la pertinence et l’utilisabilité des données. Ces critères, tels que l’exactitude, la complétude, l’intégrité et l’actualité des données, sont incontournables pour toute organisation cherchant à exceller dans la gestion de données.
Historiquement cruciale pour les entreprises, la qualité des données se trouve à un carrefour stratégique avec l’avènement de l’IA. Lorsque l’on imagine les systèmes avancés de Machine Learning et de Deep Learning, qui explorent d’immenses ensembles de données pour leur formation et leurs tests, la qualité des données se révèle être le pivot sur lequel repose le succès du comportement de ces systèmes. En effet, l’utilisation de données de qualité inférieure ou non pertinentes pourrait compromettre sérieusement le rendement du modèle.
Parmi les missions chronophages des Data Scientists, détecter toutes les erreurs, même avec des efforts exceptionnels, demeure un défi.
L’Intelligence Artificielle, opérant à la fois en tant que contributeur améliorant la qualité des données par la détection d’anomalies, et en tant qu’utilisateur dépendant de données de premier ordre pour générer des informations essentielles, occupe une position centrale dans le processus de transformation des entreprises vers une orientation complète des données.
Pour garantir la qualité des données dans un environnement alimenté par l’IA, il est essentiel de mettre en place des règles de contrôle automatisé et régulier. Cela permet de repérer et corriger les erreurs avant qu’elles n’affectent la prise de décision. La qualité des données peut être influencée non seulement par les erreurs de saisie humaine mais aussi par des « mauvais encodages » ou des transcriptions incorrectes.
Des solutions modernes d’intelligence artificielle peuvent détecter, corriger, normaliser et dédoublonner de manière efficace. Par ailleurs, la combinaison de contrôles automatisés, d’intelligence artificielle, et d’une collaboration entre les équipes métier et informatiques devient cruciale pour maintenir des données de haute qualité.
Dans cet univers de la qualité de la donnée, où différents types d’outils coexistent, des ETL aux outils classiques de détection de la qualité de la donnée, chaque outil joue un rôle crucial. Ces outils, bien que variés dans leur sophistication, contribuent tous à la préservation d’une qualité de données impeccable.
En résumé, la recherche incessante de la qualité des données s’affirme comme le fondement solide des entreprises axées sur les données, surtout dans le contexte dynamique des projets d’Intelligence Artificielle. En fusionnant judicieusement des pratiques éprouvées avec des solutions d’intelligence artificielle novatrices, les organisations tracent leur route vers une excellence pérenne. La professionnalisation des processus, la collaboration interdisciplinaire et l’adoption graduelle de technologies de pointe émergent comme les piliers d’une transition réussie vers un avenir où la qualité des données reste une préoccupation centrale.
