Le mythe de l'IA autonome
L'Intelligence Artificielle n'est plus une promesse lointaine. Elle est l'impératif de compétitivité de demain. De l'automatisation des processus à la personnalisation de l'expérience client, les PME et ETI investissent massivement.
Cependant, trop souvent, les projets d'IA butent sur le même obstacle : la qualité et l'organisation des données. Comme le dit l'adage en IA : "Garbage In, Garbage Out". Des données de mauvaise qualité produisent des résultats inutilisables, voire dangereux.
Chez Naria Conseil, notre expérience montre que le succès d'un projet d'IA repose à 80 % sur la gouvernance et la gestion des données.
Les 3 pièges d'une mauvaise gouvernance dans un projet d'IA
Le biais des données
Si vos données d'entraînement ne représentent qu'une partie de vos clients ou de vos cas d'usage, l'IA ne fonctionnera pas correctement pour les autres. La gouvernance assure la représentativité et la qualité des données utilisées pour entraîner et alimenter les modèles.
Le coût caché du nettoyage
Sans gouvernance en amont, 70 % du temps d'un data scientist est consacré au nettoyage et à la normalisation des données. Ce coût caché retarde indéfiniment le retour sur investissement de l'IA et frustre les équipes qui peinent à produire des résultats.
Le risque de non-conformité RGPD
L'IA utilise potentiellement des millions de données personnelles. Une mauvaise gouvernance — absence de traçabilité, de gestion du consentement, de limitation des finalités — peut transformer un projet innovant en risque légal majeur. La CNIL a déjà sanctionné des entreprises pour des usages d'IA non conformes au RGPD.
Microsoft 365 Copilot : l'IA qui expose vos données mal gouvernées
L'arrivée de Microsoft 365 Copilot a mis en lumière un problème que beaucoup d'entreprises ignoraient : leurs données M365 sont mal gouvernées.
Copilot accède à toutes les données auxquelles l'utilisateur a accès dans M365. Si un collaborateur a accès à des documents confidentiels auxquels il ne devrait pas avoir accès (parce que les permissions SharePoint n'ont jamais été nettoyées), Copilot lui permettra d'y accéder encore plus facilement.
Avant de déployer Copilot, il est impératif de faire un audit des permissions et de la gouvernance de votre tenant M365. C'est précisément ce que nous proposons avec notre Audit Tenant M365.
Les 4 piliers de la gouvernance des données pour l'IA
1\. La qualité des données
Mettre en place des processus de validation, de déduplication et de normalisation des données. S'assurer que les données sont complètes, cohérentes et à jour. Microsoft Purview permet d'automatiser une partie de ce travail dans l'environnement M365.
2\. La traçabilité et la lignée des données
Savoir d'où viennent les données, comment elles ont été transformées et où elles vont. Cette traçabilité est indispensable pour auditer les décisions de l'IA et démontrer la conformité réglementaire.
3\. La gestion des accès et de la confidentialité
Définir précisément qui peut accéder à quelles données pour quels usages. Mettre en place des contrôles d'accès basés sur les rôles (RBAC) et des politiques de classification des données sensibles. AvePoint Policies & Insights automatise cette gouvernance dans M365.
4\. La conformité réglementaire
S'assurer que les données utilisées pour l'IA respectent le RGPD : consentement des personnes, limitation des finalités, durées de conservation, droits des personnes. Documenter ces choix dans le registre des traitements.
Conclusion : la gouvernance des données, prérequis de l'IA
L'IA est une opportunité extraordinaire pour les PME et ETI. Mais elle amplifie à la fois les bonnes et les mauvaises pratiques en matière de gestion des données. Les entreprises qui ont investi dans la gouvernance de leurs données avant de lancer leurs projets d'IA obtiennent des résultats bien supérieurs, plus rapidement et avec moins de risques.
La gouvernance des données n'est pas un frein à l'IA. C'est son carburant.