Ces dernières années, de nombreuses organisations ont investi dans des plateformes de données, telles que Databricks, Snowflake ou Microsoft Fabric. Ces solutions leur permettent de centraliser, de combiner et de mettre leurs données à disposition à des fins d’analyse et d’intelligence artificielle. Alors que l’IA s’intègre de plus en plus aux processus métiers quotidiens, l’attention se porte désormais sur le contenu des données : disposent-elles du contexte nécessaire pour fournir des réponses pertinentes ?
C’est là qu’interviennent les données AI-ready. Elles viennent compléter votre plateforme de données et permettent de relier les informations disponibles à la réalité des entreprises.
Votre plateforme de données est en place. Quelle est la prochaine étape ?
Un data lake (lac de données) moderne ou un lakehouse moderne offre évolutivité, gouvernance et possibilités d’apprentissage automatique et d’IA générative. Il constitue ainsi la base technique nécessaire pour exploiter les données à grande échelle. Cependant, la plateforme ne garantit pas à elle seule que les données sont complètes et à jour ni qu’elles reflètent les liens entre les entreprises.
Cette différence devient évidente lorsque vous posez à l’IA des questions qui vont au-delà d’un simple enregistrement. Par exemple :
- Quels clients appartiennent au même groupe d’entreprises ?
- Quels fournisseurs relèvent de la même société mère ?
- Quels sont les risques communs au sein de votre réseau de fournisseurs ?
- Quelles opportunités commerciales existent au sein d’un groupe d’entreprises plus large ?
Pour répondre à ces questions, il est indispensable de connaître les relations entre les organisations. Sans ce contexte , une application peut récupérer des informations, mais passer à côté de liens pertinents.
Les données AI-ready donnent du sens à vos informations
données AI-ready : des données suffisamment fiables, à jour et riches en contexte pour être exploitées par une application d’IA. Pour les données d’entreprise, les caractéristiques principales sont les suivantes :
- Identification unique : chaque enregistrement est associé à la bonne organisation.
- Relations documentées : les structures de groupe et les relations de propriété sont claires.
- Données à jour et validées : les informations sont régulièrement contrôlées et actualisées.
- Traçabilité des sources : il est possible de vérifier la provenance des données.
- Définitions et gouvernance cohérentes : la signification des données, leur utilisation et les responsabilités associées sont clairement définies.
Imaginez que vous demandiez à un assistant IA quel chiffre d’affaires vous réalisez auprès d’un groupe d’entreprises. Votre plateforme de données contient les transactions, mais, pour obtenir une vue d’ensemble, l’application doit également savoir quels clients appartiennent à ce groupe. C’est précisément cette combinaison de données internes et de contexte d’entreprise qui permet de réaliser des analyses plus complètes.
Lisez aussi : Une expérience menée avec l’IA montre pourquoi des données d’entreprise fiables font toute la différence
Du data lake à une couche de contexte métier
En enrichissant vos données internes avec des informations d’entreprise externes, vous ajoutez une couche de contexte métier à votre plateforme de données. Il peut s’agir de structures organisationnelles, de relations de propriété, d’informations sur les marchés ou encore de données relatives aux risques. Vous pouvez ainsi relier des enregistrements clients et fournisseurs individuels à une vision plus globale des entreprises.
Un identifiant unique, tel que le numéro D U N S®, permet de regrouper les informations relatives à une même organisation. Les données sur les groupes d’entreprises permettent ensuite d’identifier les relations avec d’autres entreprises. Altares Dun & Bradstreet fournit les informations d’entreprise nécessaires pour enrichir vos données avec ce contexte et le maintenir à jour.
Cette approche est particulièrement importante pour les agents d’IA chargés d’exécuter des tâches liées aux clients, aux fournisseurs, aux risques et aux opportunités commerciales. En plus des transactions et des enregistrements présents dans vos propres systèmes, ces agents doivent pouvoir accéder aux bonnes entités et comprendre les relations qui les unissent.
Lisez aussi : De données AI-ready à agent-ready : vos données sont-elles prêtes à passer à l’action avec l’IA agentique ?
Deux piliers complémentaires qui se renforcent mutuellement
Une plateforme de données évolutive et des données AI-ready jouent chacune leur propre rôle. Databricks, Snowflake et les plateformes similaires permettent de traiter les données et de les rendre disponibles. Les données d’entreprise fiables apportent, quant à elles, le contexte nécessaire pour mieux interpréter ces informations.
La prochaine étape consiste donc à enrichir votre plateforme existante avec les informations dont vos applications ont besoin. Vous valorisez ainsi vos investissements tout en offrant à vos collaborateurs et à vos systèmes d’IA une vision plus complète des entreprises avec lesquelles vous travaillez.
Votre plateforme de données est en place. Et si vous exploitiez tout son potentiel grâce à l’IA ? Nos experts sont à votre disposition pour vous aider à identifier les données d’entreprise et le contexte dont vos agents d’IA ont besoin.
