Pour répondre à l'IA Act, Dataiku renforce la traçabilité des données.

Autour de la donnée non structurée, l’IA générative est venue dépoussière une manne d’importance et très peu exploitée par les entreprises. “Les gens n’en traitaient que très peu”, indique Sophie Dionet, vice-présidente produit et business solutions de Dataiku, entreprise française spécialisée dans l’analyse des données et le déploiement d’intelligence artificielle (IA). Cette donnée non structurée, souvent documentaire, ouvre un champ des possibles important pour se diriger vers une approche conversationnelle, grâce à de la description par l’IA générative.

Une priorité pour les entreprises

DataIku fait de l’utilisation de cette technologie par ses clients, une priorité. “Elle est un facteur de productivité important”, juge Sophie Dionet. Ainsi, l’IA générative s’invite sur la plateforme de gestion de donnée de l’entreprise, en nombre. “On veut permettre aux clients de répondre à leurs cas d’usage”, poursuit-elle. Pour cela, la start-up française permet également aux entreprises de se greffer sur les LLM (Large Language Model) qu’ils souhaitent, grâce à des couches d’infrastructure agnostique conçues spécifiquement.

Plus aucune entreprise n’épingle plus cette technologie dans la liste de ses priorités. Selon Sophie Dionet, “elle est présente dans toutes les stratégies. Lorsqu’on leur demande sur une échelle allant de 1 à 5, à quel niveau se situe la priorité sur l’IA générative, la réponse est toujours au-dessus de 3”. Malgré tout, il existe aux Etats-Unis, un déploiment bien plus rapide lié à une considération bien moindre sur les aspects de data privacy, donc un choix plus simple quant aux LLM.

Inutile d’attendre une gouvernance parfaite

Face à cette manne que représente la data, et particulièrement sa version déstructurée : “Il est fondamental de réfléchir à une gouvernance pour passer à l’échelle”, estime la vice-présidente produit et business solutions de Dataiku. Pour autant, certains acteurs souhaient une organisation parfaite avant de se lancer sur l’IA générative. “C’est une source de décalage énorme”, assure-t-elle, ajoutant : “Les projets de gouvernance de les données n’arrivent jamais à un point final”.

Au contraire, commencer à appliquer des cas d’usages permet de comprendre la nécessité de travailler la qualité de la donnée. “Il est très difficile de qualifier de la donnée sans en connaître l’utilisation derrière”, souligne-t-elle. “Se forcer à faire de l’analytique revient à définir des règles de prise de décision et une gestion de la donnée en découle”.

Grâce à une plateforme conçue par Dataiku, ses clients disposeront d’une plateforme de centralisation de la donnée permettant de suivre quelle a été son utilisation et pour quelle raison. “On travaille sur l’exploitation et la traçabilité pour faciliter la partie réglementaire qui va devenir une priorité des entreprises”, explique Sophie Dionet. Cela vise à répondre à la mise en œuvre de l’IA Act européen, avec des dispositions spécifiques sur l’IA générative, entré en vigueur le 1er août dernier.