Gouvernance et préparation des données pour l’IA : ERP, CRM et outils métiers
La gouvernance des données est désormais reconnue comme essentielle dans toute stratégie d’intelligence artificielle (IA). La qualité, la fraîcheur, la traçabilité, les droits d’accès et la finalité des données sont des éléments cruciaux pour garantir la fiabilité des résultats. Le cadre de gestion des risques du NIST AI RMF souligne que la fonction « Govern » est centrale tout au long de la durée de vie des systèmes d’IA.
Des modèles puissants, mais étrangers à votre entreprise
Les modèles de langage, bien que capables de rédiger et de synthétiser des informations, ne comprennent pas les spécificités d’une entreprise, comme la définition d’un « client actif » ou les règles tarifaires d’une filiale. Ces connaissances sont souvent éparpillées dans le système d’information, intégrées dans des ERP, des CRM et des habitudes de travail. Par conséquent, le contexte fourni au modèle est tout aussi crucial que le modèle lui-même.
Il est donc impératif de répondre à des questions fondamentales : quelle application est considérée comme référence ? Quelle version des données est valide ? Qui y a accès et dans quel but ?
ERP, CRM et outils métiers portent la mémoire opérationnelle
Les éléments nécessaires à une gouvernance efficace existent déjà dans les applications qui enregistrent quotidiennement les opérations de l’entreprise :
- L’ERP gère les processus financiers, les commandes, les stocks, les achats et la production.
- Le CRM conserve les opportunités, les échanges et une partie de la connaissance client.
- Les outils de Business Intelligence (BI) consolident ces informations pour le pilotage.
- Les logiciels métiers intègrent les règles spécifiques au secteur et à l’organisation.
L’intégration des données de l’ERP et du CRM est essentielle pour fournir à l’IA des informations cohérentes.
Ouvrir le système d’information sans en perdre la maîtrise
Des technologies telles que les API, les connecteurs et les plateformes d’intégration facilitent l’accès aux données nécessaires à l’IA. L’objectif est de fournir des informations dans un format compréhensible et avec des droits d’accès limités. Une architecture bien conçue évite les connexions point à point, en exposant des services réutilisables.
Il est crucial de superviser les flux de données pour identifier l’origine et les transformations subies par chaque donnée. Une erreur dans un référentiel peut avoir des conséquences multiples si elle n’est pas rapidement détectée.
Une donnée disponible doit encore devenir compréhensible
La qualité des données repose sur leur cartographie, leur classification, et la documentation de leur origine. Une donnée doit pouvoir être reliée à son usage et à son niveau de fraîcheur, qui varie selon le type d’information. Par exemple, un tarif ou un niveau de stock peut nécessiter une actualisation immédiate.
Une gouvernance commune pour sortir durablement du POC
L’industrialisation de l’IA requiert une gouvernance transverse. Les équipes de données, les métiers et les responsables de la cybersécurité doivent collaborer pour définir les finalités d’utilisation. Chaque cas d’usage doit avoir un propriétaire clairement identifié, et les conditions de validation doivent être établies avant le déploiement.
La gouvernance des données doit être intégrée dans les outils et les flux. Les plateformes d’intégration peuvent appliquer des standards et superviser les échanges, garantissant ainsi une meilleure cohérence du système d’information.
La bataille pour une IA fiable se joue dans l’intégration des ERP, CRM et autres outils métiers. Une gouvernance solide permet à l’IA d’exploiter pleinement le système d’information tout en préservant le contexte qui donne de la valeur aux données.
Source : Cloudlist, le carrefour de l’information sur le secteur IT.
