Les modèles progressent vite et les outils se multiplient. Pourtant, dans la pratique, la plupart des difficultés des projets data et IA ne viennent pas de l’algorithme : elles viennent des données.
Des données dispersées, rarement comparables
Dans beaucoup d’entreprises, la même information existe en plusieurs versions, dans plusieurs systèmes, avec des définitions différentes. Avant de bâtir un tableau de bord ou un modèle, il faut déjà s’accorder sur ce que l’on mesure.
Ce que recouvre la qualité des données
- L’exactitude : les valeurs reflètent la réalité.
- La complétude : les informations nécessaires sont bien renseignées.
- La cohérence : les mêmes règles s’appliquent d’un système à l’autre.
- La fraîcheur : les données sont à jour au moment où on en a besoin.
La gouvernance, un travail d’organisation avant d’être technique
Qui est responsable d’une donnée ? Qui peut la modifier ? Comment est-elle documentée ? Sans réponses claires, les meilleures plateformes se dégradent avec le temps. Une gouvernance simple, portée par les métiers, vaut mieux qu’un dispositif complexe que personne n’applique.
Par où commencer ?
- Identifier les quelques jeux de données qui comptent vraiment pour vos décisions.
- Désigner un responsable pour chacun.
- Mettre en place des contrôles automatiques de qualité.
- Documenter, pour que chacun comprenne ce qu’il utilise.
En résumé. Investir dans la qualité et la gouvernance des données est rarement spectaculaire, mais c’est ce qui rend possibles tous les projets d’analyse et d’intelligence artificielle.