Gestion de données IA

Qu’est-ce que la gestion de données IA ?

La gestion de données IA consiste en la gestion stratégique et méthodique des actifs de données d’une entreprise à l’aide de la technologie IA en vue d’améliorer la qualité des données, leur analyse et la prise de décisions. Elle comprend toutes les procédures, directives et méthodes techniques utilisées pour collecter, organiser, stocker et utiliser efficacement les données. La gestion des données d’entreprise est soumise à des exigences d’intégrité, d’accessibilité, de sécurité et de conformité. Les données sont collectées, stockées, récupérées et transformées de façon à garantir leur exactitude, leur cohérence et leur actualité. Cette procédure est essentielle pour assurer la conformité réglementaire, une prise de décisions éclairée et l’acquisition d’un avantage concurrentiel.

L’IA améliore la gestion des données à différents niveaux :

  • Nettoyage des données : les algorithmes d’IA peuvent détecter et résoudre les problèmes d’incohérence et de duplication dans les ensembles de données. L’utilisation de données précises et fiables réduit le risque de prendre des décisions inappropriées.
  • Réduction du bruit dans les données : l’IA permet de séparer les informations importantes des données non pertinentes en vue d’éliminer le bruit des données. Elle aide les entreprises à se concentrer sur des informations exploitables, ce qui leur permet de gagner du temps et de l’argent.
  • Traitement des données manquantes : des méthodes d’IA telles que l’imputation et la modélisation prédictive permettent d’estimer les valeurs manquantes afin d’obtenir des données plus précises et plus utiles. Cela réduit l’impact des données manquantes sur les études et leurs conclusions.
  • Détection de tendances : les analyses pilotées par l’IA permettent de découvrir des tendances, des corrélations et des modèles cachés dans d’immenses ensembles de données. Cela aide les entreprises à anticiper l’évolution du marché et à prendre des mesures proactives.

L’IA améliore également la gestion des données par le biais de l’automatisation, qui allège la charge de travail des spécialistes Data et accélère les procédures. L’automatisation peut faciliter le contrôle des données afin de garantir le caractère licite et éthique de leur utilisation. La gestion de données IA intègre l’IA dans les opérations sur les données métier afin d’améliorer la qualité de ces dernières et d’aider les entreprises à faire des choix basés sur les données avec plus de précision et d’efficacité.

L’IA peut-elle être utilisée pour l’analyse de données ?

Oui, l’IA permet d’analyser des données de manière approfondie. L’IA offre de puissantes capacités de traitement, de compréhension et d’extraction des informations dissimulées dans ces ensembles de données massifs et complexes. Voici quelques exemples de la façon dont l’IA peut être utilisée pour l’analyse de données :

  • Interprétation améliorée des données : les systèmes d’IA classent et catégorisent automatiquement les données pour optimiser leur compréhension et leur utilisation. Cela est particulièrement avantageux pour les données non structurées comme les textes et les photographies, qui peuvent être difficiles à examiner manuellement.
  • Reconnaissance des formes avancée : l’IA identifie les corrélations, tendances et modèles cachés dans les ensembles de données. Les entreprises qui veulent extraire des informations exploitables et faire des choix pilotés par les données ont tout particulièrement besoin de cela. L’IA permet de repérer des tendances et des anomalies sur les marchés financiers.
  • Analyse prédictive : le machine learning, qui est l’une des branches de l’IA, permet de créer des modèles pour anticiper des tendances ou des résultats futurs à partir de données existantes. Il est ainsi possible d’anticiper la demande, d’évaluer des risques et de prédire le comportement des consommateurs.
  • Utilisation du traitement du langage naturel (NLP) : les modèles de NLP basés sur l’IA sont capables d’étudier et de comprendre le langage humain, ce qui permet aux entreprises d’acquérir des connaissances en se servant de données textuelles. Parmi ses utilisations notables, citons l’analyse des sentiments, les chatbots et la synthèse de documents.
  • Analyse d’images et de vidéos : la vision informatisée pilotée par l’IA permet de traiter et d’analyser des données visuelles de manière révolutionnaire, ce qui rend possible l’extraction d’informations à partir d’images et de vidéos. Cette technologie est très utile dans le secteur de la santé, pour l’analyse d’images médicales, et dans celui de la sécurité, pour la reconnaissance faciale.
  • Automatisation rationalisée : l’IA permet d’accélérer les procédures d’analyse de données et de les rendre plus efficaces. Elle permet aux entreprises de réduire leurs activités manuelles de nettoyage des données, de détection d’anomalies et de reporting.
  • Personnalisation sur mesure : l’IA analyse le comportement et les préférences des utilisateurs en vue de développer des suggestions et des expériences personnalisées. Dans le secteur du commerce en ligne, les moteurs de recommandation pilotés par l’IA permettent d’améliorer les ventes en proposant des articles personnalisés.

Méthodes efficaces de détection des anomalies : l’IA permet de repérer des valeurs aberrantes ou des anomalies dans les données, ce qui est important pour la détection des fraudes, l’assurance qualité et la surveillance des systèmes.

Comment l’IA est-elle utilisée pour la gestion de données ?

L’IA améliore la collecte, l’organisation et l’utilisation des données. Voici les principales applications de l’IA à la gestion des données :

  • Intégration de données : l’IA permet d’automatiser l’intégration de données issues de sources, formats et structures différents. Les modèles ML peuvent en effet mapper et transformer les données de manière à les rendre plus cohérentes et plus faciles à analyser. Cela est particulièrement utile dans les grandes entreprises qui utilisent des sources de données variées.
  • Nettoyage des données : les algorithmes pilotés par l’IA permettent d’améliorer la qualité des données en détectant et corrigeant les problèmes d’incohérence, de duplication et autres défauts affectant celles-ci. L’automatisation du nettoyage des données fait gagner du temps et réduit les risques de décisions inappropriées basées sur les données.
  • Classification et balisage : l’IA permet de catégoriser et d’étiqueter les données selon leur contenu, ce qui facilite les tâches de recherche et de récupération. Cela simplifie la gestion des contenus et des documents.
  • Sécurité des données : l’IA détecte et prévient les cyberattaques. Les modèles de machine learning sont capables d’examiner le trafic réseau et l’activité des utilisateurs afin de détecter des anomalies pouvant indiquer une faille de sécurité.
  • Optimisation du stockage des données : l’IA déplace les données peu consultées vers des niveaux de stockage moins onéreux. Cela permet de réduire le prix du stockage tout en améliorant l’accessibilité des données.
  • Recherche et récupération de données : les moteurs de recherche pilotés par le NLP et l’IA sont capables de comprendre le contexte d’une requête pour améliorer la récupération de données. Cela profite aux systèmes d’archivage de documents et de gestion de contenus.
  • Sauvegarde et restauration : l’IA permet d’automatiser les sauvegardes de données, et d’assurer ainsi des sauvegardes plus fréquentes et plus sûres. Elle garantit en outre une récupération plus rapide et plus fiable des données perdues.
  • Gouvernance et conformité des données : l’IA permet de détecter et de gérer les données sensibles de manière conforme au RGPD ou à l’HIPAA. Les politiques de conservation des données et les traces d’audit s’en trouvent optimisées.
  • Analyse de données : des outils d’analyse évolutifs pilotés par l’IA permettent de révéler les informations et les tendances présentes dans les ensembles de données. Celles-ci s’avèrent indispensables pour effectuer des choix et acquérir un avantage concurrentiel basés sur les données.
  • Gestion du cycle de vie des données : l’IA permet d’automatiser la production, le stockage, l’archivage et la destruction des données. Les données sont traitées d’une manière efficace et conforme aux réglementations.
  • Confidentialité des données et gestion du consentement : l’IA permet de gérer les formulaires de consentement, de suivre la consommation de données et de donner aux consommateurs un meilleur contrôle sur leurs données personnelles.

L’IA améliore les opérations de gestion des données, ce qui les rend plus efficaces, plus fiables et plus réactives en cas d’augmentation des quantités de données. En renforçant la qualité, la sécurité et l’accessibilité des données, elle optimise la prise de décisions et l’utilisation des ressources de données.

L’IA est-elle capable de traiter des données ?

Oui, l’intelligence artificielle (IA) permet d’analyser des données dans de nombreux formats, d’où sa grande utilité pour l’évaluation d’informations complexes. L’IA utilise différentes méthodes de traitement de données, notamment :

  • Prétraitement de données : l’IA permet de nettoyer, de normaliser et de convertir les données. Les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les incohérences sont traitées afin de préparer les données brutes à l’analyse.
  • Transformation des données : l’IA permet de convertir les données d’un format à un autre pour travailler avec certains outils et modèles analytiques. Cela comprend la structuration des données pour les algorithmes de machine learning et l’analyse statistique.
  • Analyse des données : l’IA permet d’effectuer de la reconnaissance de formes, du regroupement et de la modélisation prédictive. Elle aide les entreprises à prendre des décisions pilotées par les données en révélant les informations, les modèles et les relations dissimulées dans des ensembles de données.
  • Traitement du langage naturel (NLP) : l’IA permet d’analyser les données du langage humain pour les tâches d’analyse des sentiments, de traduction et de synthèse. L’IA est capable de reconnaître, d’interpréter et de synthétiser le langage humain grâce au NLP, ce qui permet de mettre en œuvre des applications de traitement de données textuelles.
  • Traitement de vidéos et d’images : la vision informatisée pilotée par l’IA permet d’identifier des objets, de reconnaître des photos et d’analyser les informations contenues dans des vidéos. Cela peut s’avérer utile dans les secteurs de la santé, de la sécurité et de la production.
  • Reconnaissance vocale : l’IA permet de comprendre et de traduire de la parole pour les assistants virtuels, les gadgets à commande vocale et la transcription parole-texte. Elle est capable de comprendre la parole humaine et d’y répondre via la reconnaissance vocale.
  • Analyse de séries chronologiques : l’IA permet de traiter des données de séries chronologiques, ce qui permet aux entreprises d’anticiper les tendances et de formuler des hypothèses basées sur les données passées. L’analyse de séries chronologiques est essentielle pour les prévisions financières, météorologiques et de demande.
  • Visualisation de données : l’IA permet de générer des graphiques et des tableaux de bord. La visualisation de données simplifie les informations complexes pour une meilleure prise de décision pilotée par les données.

Grâce à ces différents outils de traitement de données, l’IA permet de gérer et d’analyser efficacement des quantités massives de données afin de découvrir des informations à valeur ajoutée et de favoriser une prise de décision raisonnée dans divers domaines et secteurs d’activité.

Comment l’intelligence artificielle peut-elle améliorer la gestion des données ?

  • Nettoyage des données : le nettoyage des données est souvent long et sujet à l’erreur, mais l’IA peut considérablement l’améliorer. Les entreprises peuvent utiliser l’IA pour créer des paramètres et des algorithmes permettant de détecter et de corriger automatiquement les incohérences et les erreurs de données. Par exemple, dans le secteur de la santé, les solutions pilotées par l’IA permettent de nettoyer les dossiers médicaux afin de garantir l’exactitude des données de facturation et de traitement, de réduire les erreurs de facturation et d’améliorer les soins aux patients.
  • Bruit de données : lors du développement de visualisations, des anomalies dans les données sont susceptibles de masquer des informations. L’IA permet d’y remédier en détectant et en minimisant l’occurrence de ces erreurs dans les modèles de données. Dans le secteur bancaire, les algorithmes de détection des anomalies basés sur l’IA sont capables de distinguer les transactions réelles des transactions frauduleuses, ce qui permet d’éviter des pertes financières importantes et de protéger les entreprises et les clients.
  • Données manquantes : le travail sur de grands volumes de données peut s’avérer complexe lorsque les ensembles de données sont incomplets. L’IA offre la possibilité de détecter les données manquantes et de mettre à jour les modèles en conséquence, ce qui permet d’obtenir des évaluations plus exhaustives et plus fiables. Dans le secteur du commerce en ligne, les algorithmes d’IA sont capables d’identifier et de gérer des informations produit manquantes, ce qui permet de présenter des suggestions adéquates et d’améliorer l’expérience client.
  • Schémas de données : l’identification de modèles distinctifs dans de grands ensembles de données peut prendre du temps. L’IA fluidifie ce processus en vous permettant de faire intervenir diverses caractéristiques pour identifier des schémas connus ou en trouver de nouveaux de manière plus efficace. Dans le secteur de la vente au détail, l’IA permet d’analyser les données de vente pour identifier des habitudes de consommation. Les entreprises peuvent ainsi modifier leurs offres de produits et leurs tactiques de marketing en temps réel pour rester compétitives sur un marché volatil.

Comment HPE peut contribuer à votre gestion de données IA

Hewlett Packard Enterprise (HPE) propose une gamme de produits et de solutions qui facilitent la gestion de données IA pour les entreprises. Ces solutions optimisent l’IA/ML, l’intégration, le traitement, l’analyse et le stockage des données. Passons en revue quelques-uns de ces produits :

HPE Data Solutions : Les solutions de données de HPE sont un ensemble de produits et de services permettant aux entreprises de gérer plus efficacement leurs données. HPE sécurise les données grâce à des baies de stockage et à des solutions de sauvegarde hautes performances. Les technologies d’analyse de données de HPE vous permettent d’obtenir des informations à valeur ajoutée à partir de vos données en vue d’améliorer votre processus décisionnel.

HPE AI Solutions : les solutions d’IA de HPE aident les entreprises à exploiter au mieux l’intelligence artificielle. Ces technologies utilisent l’IA pour fournir des capacités d’analyse avancée, de modélisation prédictive et de machine learning pour la gestion des données. Les solutions d’IA de HPE sont conçues pour évoluer à mesure que vos projets d’IA se développent, ce qui vous permet de gérer et d’analyser de plus grands volumes d’informations.

HPE GreenLake for AI, ML, and Analytics : le modèle de consommation flexible de type cloud proposé par HPE GreenLake peut être utilisé pour l’IA, le machine learning et l’analytique. Il permet aux entreprises de tirer parti de l’expertise de HPE en matière d’infrastructure pour appliquer des capacités d’IA et d’analyse à la demande. HPE GreenLake vous permet d’implémenter des charges de travail d’IA/ML avec rapidité et efficacité, et de gérer vos données sans dépenses d’immobilisation.

L’expertise de HPE en matière de gestion des données, d’IA et d’analytique aide les entreprises à optimiser leurs actifs de données. Ces technologies permettent d’accélérer le traitement des données, de sécuriser les données et de produire des informations à valeur ajoutée pilotées par l’IA.