Qu'est-ce que l'intelligence des données ?

Comment fonctionne l'intelligence des données ?

L'intelligence des données utilise à la fois des modèles d'IA générative et des modèles d'IA traditionnels pour parvenir à une compréhension complète des données d'une entreprise et de leur usage. Elle acquiert les signaux provenant de l'ensemble du patrimoine de données de l'organisation : catalogue de données, requêtes SQL, tableaux de bord de BI, notebooks, pipelines de données et documentation. Cette approche permet d'obtenir une vision nuancée des concepts de l'entreprise, de sa sémantique et des spécificités de son environnement de données. Grâce à cela, l'IA est en mesure de délivrer des réponses bien plus précises que les grands modèles de langage (LLM) entraînés uniquement sur la base de données publiques disponibles sur Internet.

Quels sont les avantages de l'intelligence des données ?

L'intelligence des données est un puissant atout à plusieurs titres :

• Elle dope la productivité des données et de l'IA en offrant un accès en langage naturel : grâce aux modèles d'IA, l'intelligence des données permet d'interagir avec les données en employant le langage naturel, en incluant le jargon et les acronymes propres à l'organisation. L'intelligence des données observe la façon dont les données sont exploitées par les différentes charges pour apprendre les termes d'une organisation. Elle offre ensuite une interface en langage naturel sur mesure à tous les utilisateurs, qu'ils soient novices, data scientists ou data engineers.
• Elle améliore la classification sémantique et la découverte des assets de données et d'IA : l'IA générative peut comprendre le modèle de données, les métriques et les KPI de l'organisation pour offrir des fonctions de découverte inégalées et détecter automatiquement les variations dans l'utilisation des données.
• Elle automatise la gestion et l'optimisation des données : les modèles d'intelligence des données peuvent optimiser l'agencement, le partitionnement et l'indexation des données en fonction de leur utilisation, pour minimiser les efforts manuels d'ajustement et de configuration.
• Elle renforce la gouvernance et la protection de la vie privée : l'intelligence des données permet à une organisation de détecter et classer automatiquement les données sensibles pour en empêcher une utilisation abusive, tout en simplifiant la gestion des données grâce au langage naturel.
• Elle offre une prise en charge optimale des charges d'IA : l'intelligence des données renforce les applications d'IA de l'entreprise en les connectant à des données métier utiles, et elle s'appuie sur la sémantique apprise (métriques, KPI, etc.) pour produire des résultats pertinents et précis. Grâce à l'intelligence des données, les développeurs d'applications d'IA n'ont plus besoin de « bricoler » avec l'ingénierie de prompt pour produire de l'intelligence.

Cas d'usage de l'intelligence des données

L'intelligence des données a des applications dans de nombreux secteurs, de la finance à la santé en passant par l'énergie, et elle transforme le fonctionnement des entreprises. Les quelques exemples qui suivent illustrent la façon dont l'intelligence des données aide les entreprises à comprendre leurs clients, à améliorer leurs processus ou à détecter la fraude :

• Finance : ce secteur utilise l'intelligence des données pour gérer les risques financiers, prédire des tendances économiques et garantir la conformité réglementaire. Les banques et autres institutions financières analysent les données pour réaliser des études de solvabilité, identifier la fraude et classer leurs clients.
• Retail et biens de consommation : dans ces secteurs, l'intelligence des données permet de comprendre les préférences des clients, de mieux gérer les inventaires, d'optimiser les chaînes d'approvisionnement et d'individualiser les stratégies de marketing.
• Secteur public : l'intelligence des données est essentielle pour améliorer les services et permettre la prise de décisions informées dans l'élaboration des politiques. Les administrations utilisent les données pour suivre l'évolution du paysage économique et améliorer la prestation de services.
• Assurance : les sociétés de ce secteur misent sur l'intelligence des données pour évaluer les risques, définir les primes d'assurance et détecter les déclarations frauduleuses. En analysant de grands ensembles de données, elles acquièrent une vision claire des risques et optimisent le traitement des sinistres.
• Santé : les organismes de santé mettent l'intelligence des données au service des soins aux patients, du contrôle des coûts et de la recherche. L'analytique des données appuie la prise de décisions médicales et contribue à l'identification de traitements efficaces.
• Énergie : les entreprises du secteur de l'énergie comptent sur l'analyse des données pour suivre et prédire la consommation d'énergie, et améliorer l'efficacité du réseau de distribution.

Les applications de l'intelligence des données varient d'un secteur d'activité à l'autre, mais elles partagent toutes le même objectif : extraire des insights utiles des données et les exploiter pour favoriser la croissance de l'entreprise et améliorer l'expérience des clients.

Les technologies clés des plateformes d'intelligence des données

Une plateforme d'intelligence des données est une architecture reposant sur un data lakehouse (qui combine les avantages des data lakes et des data warehouses) et conçue pour offrir une base ouverte et unifiée afin d'accueillir et de régir toutes les données. Elle est alimentée par un moteur d'intelligence des données qui comprend le caractère unique des données d'une organisation. Les technologies essentielles qui sous-tendent la Data Intelligence Platform :

1. Stockage de données ouvert et unifié
   • Services de stockage cloud comme Amazon S3, Google Cloud Storage et Azure Data Lake Storage, pour un stockage à la fois économique et évolutif
   • Formats de données ouverts, comme Delta Lake UniForm et Apache Iceberg, des couches de stockage open source qui dotent des formats de données, comme Parquet, de transactions ACID pour fiabiliser les opérations et la gestion des données.
2. Métadonnées ouvertes et services de gouvernance
   • Unity Catalog : un système ouvert de gouvernance des données et de gestion des métadonnées pour les data lakehouses
   • Metastore Hive : un référentiel centralisé qui héberge les métadonnées des tables et des bases de données Hive pour faciliter la découverte et la gestion des données
3. Traitement distribué des données
   • Apache Spark™ et Spark Structured Streaming : un moteur d'analytique unifié pour le traitement des données à grande échelle, compatible avec le traitement en batch et en streaming en temps réel
4. Moteurs de requêtes
   • Databricks Photon : un moteur de nouvelle génération qui offre à faible coût des performances de requêtes extrêmement élevées pour l'importation des données, l'ETL, le streaming, l'entreposage des données, la data science et les requêtes interactives, directement dans le data lake
5. Machine learning et MLOps
   • MLflow : une plateforme open source pour gérer le cycle de vie du ML, de l'expérimentation au déploiement, en passant par la reproductibilité
   • Mosaic AI : des outils conçus pour accélérer le développement et le déploiement de modèles d'IA traditionnelle et générative en optimisant et en automatisant les worfklows de machine learning
6. Systèmes d'IA composés
   • Les systèmes d'IA composés exploitent les signaux provenant de la plateforme de données d'une organisation (catalogue de données, tableaux de bord, notebooks, pipelines de données et documentation) pour créer des modèles d'IA générative hautement spécialisés, d'une grande précision et capables de comprendre les données, les usages et les concepts commerciaux d'une entreprise.