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Explorer ses données et en tirer une plus-value actionnable pour les métiers, est désormais incontournable pour l’entreprise qui veut se différencier sur son marché. Car pour libérer tout leur potentiel, les données doivent être de qualité, fiables et exploitables. Arrivent alors les nouveaux pré-requis pour la DSI de devenir ou d’engager des experts en données. Et pour l’aider bien sûr, qui de mieux que l’IA ? Dans son livre blanc, Digitalent, éditeur conseil de la plateforme no-code MIA, propose d’explorer comment l’intelligence artificielle contribue à optimiser la qualité des données et ouvre de nouvelles perspectives pour la DSI.

Dans la première partie de son livre blanc, Digitalent revient sur l’importance de la qualité des données. Elle se mesure sur différents critères tels que : la précision, la complétude, la fiabilité, le caractère actuel mais aussi l’accessibilité. Les DSI sont les premières concernées face à cet enjeu.

En second temps, Digitalent précise quel est l’apport de l’IA dans l’identification d’anomalies, la correction et l’enrichissement des données pour la mise en qualité. Ces tâches, souvent fastidieuses et chronophages lorsqu’elles sont réalisées manuellement, sont pourtant essentielles pour garantir la qualité et la fiabilité des données.

Le livre blanc met ensuite en lumière quelques exemples afin d’illustrer ce que l’IA peut faire pour améliorer la qualité et la fiabilité des données. Trois cas d’usages bien distincts sont développés : automatisation des vérifications de la qualité des données pour une analyse financière, nettoyage et enrichissement des données pour des analyses de R&D, analyse de la similarité des produits fournisseurs pour rationaliser les achats.

Dans la cinquième partie, Digitalent aborde le fait que l’IA permet de créer des modèles prédictifs puissants, capables d’identifier des tendances complexes et d’établir des prévisions précises. Une mise en qualité vertueuse pour une analyse approfondie des données. L’entreprise propose à nouveau un cas d’usage : une compagnie d’assurances souhaitant évaluer la véracité des demandes d’indemnisation.

L’éditeur conseil de logiciel no-code explique alors en quoi l’IA est le point de jonction de l’intelligence collective pour la mise en place d’un référentiel de données au sein de l’entreprise. Trop souvent, les experts en données travaillent en silo, déconnectés des réalités opérationnelles et des besoins des métiers. À l’inverse, les équipes métiers peinent à comprendre le jargon technique et les enjeux de la data.

Pour finir, Digitalent ouvre son livre blanc sur le fait de rendre les données accessibles et actionnables pour les métiers avec l’IA, son ambition. Car il n’y a pas que les profils les plus techniques qui travaillent avec des données, mais bien tous les services d’une entreprise.

« Il est essentiel de mettre en place des outils et des processus qui facilitent la communication et le partage d’informations entre les différents acteurs de la data. Cela passe par la création d’une plateforme collaborative, véritable hub de la data dans l’entreprise, où chacun peut accéder aux données, aux analyses et aux insights de manière transparente et sécurisée. » Pascal Corotti, DG de Digitalent.

https://www.digitalent.ai/