Qu’est-ce qu’une donnée ?

Les entreprises collectent des données auprès de différentes sources et dans différents formats, comme les données qualitatives non numériques (par exemple, les avis clients) et les données quantitatives numériques (par exemple, les chiffres de vente). Parmi les autres exemples de données, citons les données publiques telles que les statistiques nationales et les recensements, ou encore les données privées telles que l’historique des achats d’un client ou le dossier médical d’une personne.

Au cours de la dernière décennie, le big data, des ensembles de données complexes et volumineux provenant de sources telles que les médias sociaux, le commerce électronique et les transactions financières, a été le moteur de la transformation numérique dans tous les secteurs d’activité. De fait, le big data a gagné le surnom de « nouveau pétrole » en raison de sa valeur en tant que moteur de la croissance et de l’innovation des entreprises.

Ces dernières années, avec l’essor de l’intelligence artificielle (IA), les données ont vu leur importance augmenter. Les entreprises ont besoin de données pour entraîner les modèles de machine learning (ML) et affiner les algorithmes prédictifs. Plus ces systèmes d’IA analysent de données de qualité, plus ils deviennent précis et efficaces.

À mesure que le volume, la complexité et l’importance des données augmentent, les entreprises doivent se doter de processus de gestion des données efficaces, afin de garantir que les informations restent organisées et accessibles à des fins d’analyse.

Dans le même temps, les préoccupations croissantes concernant la sécurité et la confidentialité des données, tant de la part des utilisateurs que des régulateurs, ont mis l’accent sur la protection des données et le respect des lois telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et le California Consumer Privacy Act (CCPA).

Les données se présentent sous différentes formes, chacune avec ses propres caractéristiques, sources et formats. Comprendre ces distinctions permet une organisation et une analyse des données plus efficaces, car les cas d’utilisation varient selon le type de données.

En outre, un même point ou jeu de données peut relever de plusieurs categories. Par exemple, il peut être structuré et quantitatif, non structuré, qualitatif, etc.

Voici les types de données les plus courants :

• Données quantitatives

• Données qualitatives

• Données structurées

• Données non structurées

• Données semi-structurées

• Métadonnées

• Big Data

Les données quantitatives sont des valeurs qui peuvent être mesurées numériquement. Parmi les exemples de données quantitatives, citons les données discrètes (comme le nombre de produits vendus) et les données continues (comme les températures ou les chiffres d’affaires).

Les données quantitatives sont souvent structurées, ce qui facilite leur analyse à l’aide d’outils mathématiques et d’algorithmes.

Parmi les cas d’utilisation des données quantitatives les plus courants, citons la prévision des tendances, l’analyse statistique, la planification budgétaire, l’identification des schémas et l’évaluation de la performance.

Descriptives et non numériques, les données qualitatives englobent des caractéristiques, des notions ou des expériences que les chiffres ne peuvent pas mesurer. Parmi les exemples, citons les retours client, les avis sur les produits et les commentaires sur les réseaux sociaux.

Les données qualitatives peuvent être structurées (comme les réponses codées aux enquêtes), ou non structurées (comme les réponses en texte libre ou les transcriptions d’entretiens).

Les données qualitatives permettent principalement de mieux comprendre le comportement des clients, les tendances du marché et l’expérience utilisateur.

Les données structurées sont organisées dans un format clair et défini, et généralement stockées dans une base de données relationnelle ou des feuilles de calcul. Il peut s’agir de données quantitatives (comme les chiffres de vente) et qualitatives (par exemple, les étiquettes catégorielles de type « oui ou non »).

Parmi les exemples de données structurées, citons les dossiers clients et les rapports financiers, qui comportent des lignes, des colonnes et des champs prédéfinis pour afficher les données.

Rigoureusement organisées, les données structurées permettent d’accélérer l’interrogation et l’analyse des données, ce qui les rend utiles pour les systèmes de Business Intelligence et la production de rapports.

Les données non structurées n’ont pas de format strictement défini. Elles se présentent souvent sous des formes complexes telles que des documents texte, des images et des vidéos. Les données non structurées peuvent inclure à la fois des informations qualitatives (telles que les commentaires des clients) et des éléments quantitatifs (tels que des valeurs numériques intégrées au texte).

Parmi les données non structurées, citons les e-mails, le contenu des réseaux sociaux et les fichiers multimédia.

Les données non structurées étant plus difficiles à intégrer aux bases de données relationnelles traditionnelles, les entreprises emploient souvent des techniques comme le traitement automatique du langage naturel (TAL) et le machine learning pour rationaliser leur analyse.

Les données non structurées jouent généralement un rôle clé dans l’analyse des sentiments, la reconnaissance des schémas complexes et d’autres projets d’analytique avancée.

Les données semi-structurées mélangent des éléments de données structurées et non structurées. Elles ne suivent pas un format rigide, mais peuvent inclure des étiquettes ou des marqueurs qui facilitent l’organisation et l’analyse. Parmi les exemples de données semi-structurées, citons les fichiers XML et les objets JSON.

Les données semi-structurées sont largement utilisées dans des scénarios tels que le Web scraping et les projets d’intégration des données, car elles favorisent la flexibilité tout en conservant une certaine structure pour la recherche et l’analyse.

Les métadonnées sont des données sur les données. En d’autres termes, il s’agit d’informations sur les attributs d’un point ou jeu de données : nom du fichier, auteur, date de création, type de données, etc.

Les métadonnées améliorent l’organisation, la recherche et la gestion des données. Essentielles pour les systèmes tels que les bases de données, les bibliothèques numériques et les plateformes de gestion de contenu, elles permettent aux utilisateurs de trier et de trouver plus facilement les données dont ils ont besoin.

Le big data (ou mégadonnées) fait référence à des jeux de données massifs et complexes que les systèmes traditionnels ne peuvent pas traiter. Il s’agit de données structurées et non structurées provenant de sources telles que les capteurs, les médias sociaux et les transactions.

L’analyse des big data permet aux entreprises de traiter et d’analyser ces grands jeux de données pour en extraire systématiquement des informations précieuses. Elle nécessite souvent des outils avancés tels que le machine learning.

Parmi les cas d’utilisation courants des big data, citons l’analyse du comportement des clients, la détection des fraudes et la maintenance prédictive.

Les données permettent aux organisations de transformer des informations brutes en informations exploitables, qui sont utilisées pour prédire le comportement des clients, optimiser les chaînes d’approvisionnement et stimuler l’innovation.

Le terme « données » vient du pluriel de « data », un mot latin signifiant « quelque chose donné », une définition qui reste tout aussi pertinente aujourd’hui. Chaque jour, des millions de personnes fournissent des données aux entreprises par le biais d’interactions telles que les impressions, les clics, les transactions, les relevés de capteurs ou même la navigation en ligne. 

Quel que soit leur secteur d’activité, les entreprises peuvent ensuite utiliser ce flux constant d’informations pour stimuler la croissance et l’innovation. Par exemple, les détaillants en ligne s’appuient sur d’immenses jeux de données et sur l’analyse de ces dernières pour prévoir la demande et avoir en stock les bons produits au bon moment.

De même, les plateformes de streaming axées sur les données utilisent des algorithmes de machine learning non seulement pour recommander des contenus, mais aussi pour les optimiser, notamment en analysant les scènes de contenus vidéo qui suscitent le plus d’intérêt chez les téléspectateurs afin d’éclairer les décisions de production futures.

Les données jouent également un rôle de plus en plus important dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA), où de grands jeux de données de qualité sont nécessaires pour entraîner les modèles de machine learning (voir « Le rôle des données dans l'intelligence artificielle (IA) » pour en savoir plus).

En outre, la capacité de traitement de données en temps réel de l’IA est critique dans des domaines tels que la cybersécurité, où l’analyse rapide des données permet d’identifier les menaces avant qu’elles ne prennent de l’ampleur. On peut également citer le commerce financier, où les décisions prises en une fraction de seconde ont une incidence sur les bénéfices, et l’edge computing, où le traitement des données au plus près de leur source permet d’obtenir des informations plus rapides et d’améliorer la bande passante.

Les entreprises, tous secteurs confondus, utilisent les données à diverses fins, et notamment pour améliorer la prise de décision, rationaliser les opérations et stimuler l’innovation.

Les organisations ont souvent utilisé des données dans le cadre de leurs opérations :

• Analyse prédictive

• IA générative

• Innovations en matière de santé

• Recherche en sciences sociales

• Cybersécurité et gestion des risques

• Efficacité opérationnelle

• Expérience client

• Initiatives gouvernementales

• Business intelligence (BI)

L’analyse prédictive est une branche de l’analytique avancée qui permet de prédire les tendances et les résultats futurs à l’aide de données historiques combinées à une modélisation statistique, à la fouille de données et au machine learning.

Les entreprises de commerce électronique utilisent fréquemment l’analyse prédictive pour anticiper les comportements d’achat des clients en fonction des transactions passées. Dans le secteur de la fabrication et du transport, l’analyse prédictive permet une maintenance prédictive en analysant les données des machines en temps réel afin de prévoir les risques de défaillance de l’équipement et de recommander une maintenance proactive.

L’IA générative, parfois appelée « gen AI », est une intelligence artificielle (IA) capable de créer des contenus originaux (texte, images, vidéo, audio et/ou code logiciel) en réponse à l’invite ou à la requête d’un utilisateur.

L’IA générative s’appuie sur des modèles de machine learning avancés, appelés modèles d’apprentissage profond. Ces modèles sont entraînés sur d’immenses jeux de données pour comprendre les demandes des utilisateurs, générer des contenus marketing personnalisés ou encore écrire du code.

L’analyse des données permet aux professionnels de santé d’améliorer la qualité des soins, ainsi que les protocoles de traitement, et de prédire les épidémies.

Par exemple, le suivi des patients au moyen de données de séries temporelles, telles que le suivi des signes vitaux des patients au fil du temps, fournit des informations en temps réel sur leur état de santé. Cela permet des interventions plus rapides et des traitements plus personnalisés.

Les chercheurs en sciences sociales analysent fréquemment des données quantitatives et qualitatives provenant d’enquêtes, de rapports de recensement et de médias sociaux. L’examen de ces ensembles de données leur permet d’étudier les comportements, les tendances et l’impact des politiques.

Par exemple, les chercheurs peuvent utiliser les données des recensements pour suivre l’évolution de la population, les réponses à des enquêtes pour mesurer l’opinion publique et les données des réseaux sociaux pour analyser les tendances émergentes.

Face à la recrudescence des cyberattaques et des violations de données, les entreprises se tournent de plus en plus vers l’analyse de données pour identifier les menaces et y répondre plus rapidement, limiter les dommages et réduire les temps d’arrêt.

Par exemple, les systèmes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) regroupent et analysent les alertes de sécurité provenant du réseau pour permettre de détecter les anomalies et d’y répondre en temps réel.

Entraînés sur de vastes jeux de données, les algorithmes de machine learning permettent aux entreprises d’augmenter leur efficacité opérationnelle en optimisant la logistique, en prévoyant la demande, en améliorant la planification et en automatisant les workflows.

Par exemple, les entreprises d’e-commerce collectent et analysent fréquemment les données de vente en temps réel pour informer la gestion des stocks et éviter les ruptures de stock, ainsi que le surstockage.

Les données sont au cœur des expériences clients personnalisées, en particulier dans le domaine du marketing, où les organisations peuvent utiliser l’analyse des données pour adapter le contenu et les publicités aux différents utilisateurs.

Par exemple, les services de streaming s’appuient sur des algorithmes de machine learning pour analyser les habitudes de visionnage et recommander du contenu.

Les gouvernements du monde entier ont souvent recours à des politiques d’ouverture des données pour rendre accessibles au public des ensembles de données précieux, encourageant ainsi les entreprises et les organisations à utiliser ces ressources à des fins de recherche et d’innovation.

Par exemple, la plateforme Data.gov du gouvernement américain donne accès à divers ensembles de données dans les domaines de la santé, de la formation et des transports. Cet accès contribue à renforcer la transparence et permet aux entreprises de tous les secteurs de développer des solutions basées sur les données et basées sur des informations accessibles au public.

La Business Intelligence (BI) est un ensemble de processus technologiques permettant de collecter, de gérer et d’analyser des données, transformant les données brutes en informations qui peuvent orienter les décisions de l’entreprise.

L’analyse commerciale complète la BI en aidant les organisations à interpréter et à visualiser les données via des graphiques, des tableaux de bord et des rapports, ce qui facilite la détection des tendances et la prise de décisions éclairées.

La collecte de données consiste à recueillir systématiquement des données provenant de diverses sources, tout en veillant à leur qualité et à leur intégrité. Généralement réalisée par les data scientists et les analystes, cette pratique est essentielle pour assurer une analyse de données précise et fiable.

La collecte de données commence par la définition d’objectifs clairs et l’identification de sources pertinentes. Les données sont ensuite acquises, nettoyées et intégrées dans un ensemble de données unifié. Les systèmes de stockage de données et les contrôles de qualité continus contribuent à garantir que les données collectées sont exactes et fiables.

Sans une collecte de données appropriée, les entreprises risquent de fonder leur analyse sur des données incomplètes, inexactes ou trompeuses, ce qui compromettrait l’information et la prise de décision.

Voici quelques-unes des sources de données les plus courantes :

• Interactions sur les réseaux sociaux : les données en temps réel provenant de plateformes comme Twitter et Facebook permettent de suivre l’engagement auprès d’une marque, d’évaluer l’opinion publique ou encore de connaître le sentiment des consommateurs.

• Données publiques : les jeux de données disponibles gratuitement auprès des gouvernements et des organisations, tels que les données de recensement et les indicateurs économiques, peuvent aider à fournir un contexte pour les changements démographiques, la segmentation du marché et l’analyse financière.

• Ensembles de données ouverts : les ensembles de données provenant d’établissements universitaires et de gouvernements sur des sujets tels que le changement climatique et les données géospatiales sont souvent utilisés pour la recherche et l’élaboration de politiques.

• Données transactionnelles : les données relatives aux transactions commerciales, telles que les dossiers de vente, les factures et les informations de paiement, peuvent aider les entreprises à suivre leurs performances, à optimiser les tarifs et à améliorer l’expérience client.

• Enquêtes et questionnaires : les données qualitatives ou quantitatives collectées par le biais des commentaires des clients ou d’études peuvent fournir des informations sur les préférences, les opinions et les tendances.

• Analytique web : les données relatives aux interactions sur le site web, telles que le nombre de vues des pages et les taux de clics, aident les entreprises à comprendre le comportement des utilisateurs, à optimiser le contenu et à améliorer l’expérience des utilisateurs.

• Appareils IdO : les données provenant des appareils de l’Internet des objets (IdO) tels que les compteurs intelligents et les dispositifs de suivi portables peuvent prendre en charge l’analytique en temps réel et la maintenance prédictive et éviter les temps d’arrêt des équipements.

Les organisations gèrent d’énormes quantités de données dans des formats multiples, dispersées dans des clouds publics et privés, ce qui fait de la fragmentation et de la mauvaise gestion des données des défis importants.

Selon IBM Data Differentiator, 82 % des entreprises sont confrontées à des silos de données qui perturbent les workflows, et 68 % des données ne sont pas analysées, ce qui limite leur plein potentiel.

La gestion des données consiste à collecter, à traiter et à utiliser les données de manière sûre et efficace, afin d’améliorer les résultats de l’entreprise. Cette pratique permet de relever des défis majeurs tels que la gestion des jeux de données volumineux, la suppression des silos et la gestion de formats de données incohérents.

Les solutions de gestion des données s’intègrent généralement à l’infrastructure existante pour garantir l’accès à des données exploitables et de haute qualité aux data scientists, aux analystes et aux autres parties prenantes. Ces solutions intègrent souvent des lacs de données, des entrepôts de données ou des entrepôts de données, combinés dans une data fabric unifiée. 

• Les data lakes sont des environnements de stockage à faible coût qui hébergent des données brutes, des données non structurées, qui peuvent ensuite être traitées et analysées.  

• Les entrepôts de données stockent des données structurées issues de diverses sources et optimisées à des fins d’exploration et d’analyse.  

• Les data lakehouses regroupent les meilleurs aspects des entrepôts de données et des data lakes au sein d’une seule et même solution conçue pour gérer les données structurées et non structurées.

Ces systèmes contribuent à créer une base solide de gestion des données, en alimentant des données de haute qualité dans des outils de business intelligence (BI), des tableaux de bord et des modèles IA, y compris le machine learning (ML) et l’IA générative.

En outre, l’IA transforme le traitement des données. La gestion des données d’IA consiste à utiliser l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning dans le cycle de gestion des données. Parmi les exemples, citons l’application de l’IA pour automatiser ou rationaliser la collecte de données, le nettoyage des données, l’analyse de données, la sécurité des données et d’autres processus de gestion des données.

Alors que les entreprises de tous les secteurs s’appuient de plus en plus sur les données pour piloter la prise de décision, améliorer les opérations et améliorer l’expérience client, la demande de professionnels des données qualifiés a bondi.

Les data scientists et les analystes de données sont deux des rôles les plus importants dans le domaine de la science des données.

• Data scientist : les data scientists exécutent des tâches complexes et fondamentales en matière de données. Par exemple, ils créent des modèles et des algorithmes pour trouver des informations dans de grands jeux de données, souvent à l’aide d’outils avancés tels que le machine learning et la modélisation prédictive.

• Analyste de données : les analystes de données se concentrent sur des tâches plus immédiates et pratiques. Ils utilisent des statistiques pour analyser les données et répondre à des questions commerciales spécifiques. Leur objectif principal est de trouver des informations utiles qui aident à prendre des décisions et à élaborer des stratégies quotidiennes.

Les deux rôles couvrent la collecte de données, la modélisation de données, l’analyse des données et la garantie de haute qualité des données. Les analystes et les scientifiques peuvent utiliser diverses méthodologies et outils pour manipuler et préparer les données, notamment Microsoft Excel, Python et le langage d’interrogation structuré (SQL).

Ils peuvent également utiliser des techniques de visualisation des données, telles que des tableaux de bord et des graphiques, pour découvrir des tendances, des corrélations et des informations dans les données, mais de différentes manières.

Par exemple, un data scientist peut développer un modèle prédictif en utilisant le machine learning pour prévoir le comportement futur des clients. Ce modèle peut aider l’entreprise à anticiper les tendances, à personnaliser les campagnes marketing et à prendre des décisions stratégiques éclairées à long terme. 

En comparaison, un analyste de données sur le même projet pourrait utiliser un outil de visualisation pour créer un tableau de bord montrant les modèles de comportement des clients au fil du temps. Cette capacité à tracer les tendances historiques des ventes parallèlement aux indicateurs d’engagement pourrait aider l’équipe à optimiser les stratégies marketing actuelles ou à ajuster les offres de produits pour augmenter les bénéfices.

La protection des données est une pratique qui consiste à protéger les informations sensibles contre la perte de données, le vol et la corruption. La protection des données gagne en importance, car les organisations traitent des volumes de données sensibles dans des environnements complexes et distribués.

Le risque croissant de cybermenaces et les réglementations plus strictes en matière de confidentialité des données ont également fait de la protection des données une priorité pour les entreprises et les consommateurs. Selon une étude récente, 81 % des Américains se disent préoccupés par la manière dont les entreprises utilisent les données collectées à leur sujet.¹

Il existe également un argument commercial solide qui milite en faveur de la priorisation de la protection des données. Selon le Rapport sur le coût d’une violation de données d’IBM, une violation de données moyenne coûte à une organisation 4,88 millions de dollars américains entre la perte d’activité, les temps d’arrêt du système, les atteintes à la réputation et les efforts de réponse. 

La protection des données comporte deux sous-domaines critiques : la sécurité des données et la confidentialité des données. Les deux jouent des rôles distincts, mais complémentaires dans la sauvegarde et la gestion des données.

Sécurité des données consiste à protéger les informations numériques contre l’accès non autorisé, la corruption ou le vol. Elle englobe divers aspects de la sécurité de l’information, notamment la sécurité physique, les politiques organisationnelles et les contrôles d’accès.

La confidentialité des données porte sur les politiques qui renforcent le principe général selon lequel une personne doit avoir le contrôle de ses données personnelles, y compris la possibilité de décider de la manière dont les organisations les collectent, les stockent et les exploitent.

Les données sont confrontées à de nombreuses vulnérabilités et à de potentielles cybermenaces, notamment à mesure que les capacités de l’IA progressent.

Parmi les menaces les plus courantes, on peut citer :

• Menaces internes : les employés ou les sous-traitants disposant d’un accès autorisé peuvent représenter des risques importants. Selon le Rapport sur le coût d’une violation de données, les violations de données initiées par des initiés malveillants coûtent en moyenne 4,99 millions de dollars.

• Ingénierie sociale : les acteurs de la menace utilisent souvent des attaques d’ingénierie sociale telles que l’hameçonnage pour exploiter les faiblesses humaines afin d’inciter les individus à révéler des informations sensibles. Les outils d’IA générative peuvent désormais concevoir des e-mails de phishing très convaincants, ce qui augmente le taux de réussite de ces attaques.

• Les ransomwares : les cybercriminels utilisent un ransomware pour chiffrer les données d’une organisation et exigent une rançon en échange de la clé de déchiffrement. Les systèmes de santé, les institutions financières et les agences de données gouvernement sont particulièrement vulnérables à ces attaques.

• Sécurité du cloud : avec l’adoption généralisée de services cloud, les erreurs de configuration, les API non sécurisées et un contrôle d’accès médiocre peuvent entraîner des fuites de données publiques. Selon le rapport sur le coût d’une violation de données, les violations de données impliquant des clouds publics sont les plus coûteuses (5,17 millions de dollars en moyenne).

Les entreprises emploient diverses technologies de protection des données pour se défendre contre les acteurs malveillants et garantir l’intégrité, la confidentialité et la disponibilité des données.

Voici quelques-unes des solutions les plus utilisées :

• Le chiffrement utilise le chiffrement symétrique ou le chiffrement asymétrique pour protéger les données pendant le stockage et la transmission, empêchant ainsi les attaquants de les lire ou de les utiliser à mauvais escient. Le chiffrement de bout en bout (E2EE) chiffre spécifiquement les données avant de les transférer vers un autre point de terminaison, ce qui permet de les sécuriser tout au long de leur parcours.

• Les sauvegardes des données créent et stockent régulièrement des copies de données critiques, permettant une restauration rapide en cas de perte ou de corruption, tout en minimisant les temps d’arrêt.

• Les pare-feux surveillent et contrôlent le trafic réseau, servant de première ligne de défense pour bloquer tout accès non autorisé.

• L’authentification et l’autorisation permettent de vérifier l’identité des utilisateurs et de contrôler l’accès aux informations sensibles. L’authentification multifactorielle (MFA) ajoute une couche supplémentaire de sécurité, en demandant aux utilisateurs de fournir plusieurs formes de vérification.

• La gestion des identités et des accès (IAM) gère la manière dont les utilisateurs accèdent aux ressources numériques et ce qu’ils peuvent en faire afin de réduire les menaces internes et d’empêcher les accès non autorisés.

• Les outils antivirus et antimalware détectent, préviennent et éliminent les logiciels malveillants tels que les virus, les logiciels espions et les rançongiciels susceptibles de compromettre les données.

• Les outils de prévention des pertes de données (DLP) surveillent l’activité des utilisateurs et signalent les comportements suspects afin d’empêcher l’accès non autorisé, la transmission ou la fuite d’informations sensibles.

72 % des PDG les plus performants reconnaissent que l’avantage concurrentiel dépend de celui qui possèdera l’IA générative la plus avancée. Pourtant, disposer d’une IA de pointe ne représente qu’une partie de l’équation. En l’absence de données correctement gérées et accessibles, même les outils d’IA les plus puissants ne peuvent pas atteindre leur plein potentiel.

Les données constituent la base du développement et de la réussite de l’intelligence artificielle. Les systèmes d’IA, en particulier les modèles de machine learning, s’appuient sur les données pour apprendre, s’adapter et créer de la valeur dans tous les secteurs.

Les modèles de machine learning sont entraînés sur d’immenses jeux de données et utilisent ces données pour identifier les schémas et prendre des décisions.

La diversité et la qualité des données d’entraînement d’un modèle IA affectent directement sa performance. Si les données sont biaisées ou incomplètes, les productions de l’IA peuvent devenir inexactes et peu fiables.

Par exemple, dans le domaine de la santé, les modèles IA basés sur des ensembles de données biaisés peuvent sous-représenter certains groupes raciaux, ce qui entraîne de mauvais résultats diagnostiques. De même, dans le cadre du recrutement, la mauvaise qualité des données peut entraîner des prédictions erronées, renforcer potentiellement les stéréotypes liés au sexe ou à l’ethnicité et créer des modèles IA qui favorisent certains groupes démographiques par rapport à d’autres.

En bref, la qualité de l’IA dépend de celle des données qu’elle traite.

Garantir une entrée de haute qualité grâce à une validation et un nettoyage complets des données est essentiel pour construire des systèmes d’IA éthiques et fiables qui évitent de perpétuer les biais.

Bien que l’IA générative puisse créer du contenu précieux, elle présente également de nouveaux défis. Les modèles IA peuvent générer des données fausses ou trompeuses, que les attaquants peuvent exploiter pour tromper des systèmes ou des individus.

L’authenticité et la sécurité des données sont des préoccupations croissantes. Selon un rapport récent, 75 % des professionnels éprouvés de la cybersécurité constatent une augmentation des cyberattaques, 85 % d’entre eux attribuant cette hausse à des acteurs malveillants utilisant l’IA générative.²

Pour contrer ces menaces, de nombreuses organisations se tournent vers la sécurité de l’IA, utilisant l’IA elle-même pour automatiser la détection, la prévention et la réponse et améliorer la protection des données.