À moins que vous n'ayez vécu sous un rocher au cours des deux dernières années, vous avez probablement remarqué à quel point Intelligence artificielle (IA) L'IA est passée d'un mot futuriste à la mode à un sujet dont même votre grand-mère parle. L'IA est désormais omniprésente, des chatbots répondant aux questions des clients aux outils permettant de rédiger des dissertations complètes ou de créer des œuvres d'art époustouflantes en quelques étapes seulement. Les entreprises s'y mettent rapidement et l'IA est en passe de révolutionner le monde du travail.
Mais voilà : pour que l'IA puisse opérer pleinement, elle a besoin de données. Et pas n'importe lesquelles : des données bien organisées, propres et correctement étiquetées. C'est là que vous intervenez. Pour soutenir cette révolution, de nombreux héros de l'ombre veillent au bon fonctionnement des systèmes d'IA, comme ces systèmes sophistiqués. Grands modèles de langage (LLM) Les outils ont tout ce dont ils ont besoin pour être utiles, précis et sûrs.
Que fait l’IA pour les entreprises ?
L'IA révolutionne profondément les choses. Il ne s'agit pas seulement de répondre plus rapidement au chat du service client ou de vous suggérer des programmes Netflix. Les entreprises utilisent l'IA pour :
- Gagnez du temps : L’IA automatise les tâches ennuyeuses et répétitives afin que les gens puissent se concentrer sur les tâches créatives ou stratégiques.
- Prenez des décisions plus intelligentes : Grâce à l’IA qui analyse des montagnes de données, les entreprises peuvent prendre des décisions basées sur des faits et non sur des suppositions.
- Wow Clients : Qu'il s'agisse de créer des recommandations personnalisées ou de personnaliser des publicités, l'IA aide les entreprises à se connecter avec leurs clients comme jamais auparavant.
- Grandir plus vite : L’IA peut étendre les opérations sans ajouter une tonne de travail supplémentaire aux humains.
Mais tout cela dépend d'une chose : les données. Et beaucoup de données.
Big Data : à quoi ça sert ? Quelques sources On estime qu'en 2024, environ 402,74 millions de téraoctets de données ont été générés quotidiennement. Et cette explosion de données n'est pas qu'une façade : l'analyse du Big Data génère des centaines de milliards de dollars de revenus par an.
Pourquoi les équipes de données sont essentielles au puzzle de l'IA
Pour que l'IA puisse fonctionner, elle a besoin de données propres et organisées. Imaginez l'IA comme une voiture et les données comme son carburant. Si le carburant est sale ou chargé de déchets, la voiture ne fonctionnera pas bien, voire tombera en panne. C'est pourquoi les équipes de données sont si importantes.
Voici comment les équipes de données font tout cela :
1. Nettoyage et organisation des données
La plupart des données collectées par les entreprises sont désordonnées. Elles peuvent contenir des doublons, des erreurs ou des éléments manquants. Équipes de données :
- Parcourez les données pour les nettoyer.
- Ajouter des étiquettes ou des tags donc l'IA sait ce qu'elle regarde.
- Assurez-vous que les données sont pertinentes et ont du sens.
- Veiller à ce que les informations sensibles ne soient pas incluses dans les modèles de construction qui peuvent être utilisés par le grand public
C'est particulièrement important car de nombreuses données d'entreprise ne sont pas structurées : documents aléatoires, PDF ou journaux de discussion stockés dans le cloud. Les équipes de données travaillent dur pour organiser tout ce chaos.
2. Assurer la sécurité et la conformité des données
L'IA a besoin d'une quantité considérable de données, mais les entreprises doivent également être prudentes quant à leur utilisation. Les équipes données veillent à :
- Les données sensibles ou propriétaires sont bien protégées.
- L'entreprise respecte les lois sur la confidentialité comme GDPR.
- Les systèmes d’IA n’utilisent pas accidentellement des données qu’ils ne devraient pas.
How IT, Security, and Data Teams Work Together for AI Readiness
Successful enterprise AI adoption takes more than a capable model or a large collection of data. It requires IT, security, and data teams to work together so AI systems have access to the right information, operate within appropriate safeguards, and deliver reliable business value.
Each team brings a different responsibility to the process.
IT Teams: Build and Maintain AI-Ready Infrastructure
IT teams establish the technical foundation that allows organizations to deploy, integrate, and scale AI applications. Their responsibilities include:
- Managing cloud, on-premises, and hybrid environments that support AI workloads
- Integrating AI applications with approved enterprise systems and data sources
- Maintaining infrastructure availability, performance, and reliability
- Supporting identity management, application integrations, and operational controls
- Coordinating with security and data teams before introducing new AI tools
Without a reliable technical foundation, AI initiatives can become difficult to scale, maintain, or govern.
Security Teams: Protect Sensitive Data and Govern AI Access
Security teams help organizations understand the risks introduced when AI systems interact with enterprise information. As copilots, large language models, and AI agents gain access to business data, security teams need visibility into both the information being used and the identities accessing it.
Key responsibilities include:
- Identifying sensitive, regulated, and business-critical information accessible to AI
- Assessing excessive permissions and unnecessary data exposure
- Evaluating security risks associated with AI applications, integrations, and automated workflows
- Applying appropriate data protection and access governance policies
- Monitoring risks and coordinating remediation with data owners and IT teams
For a deeper look at these challenges, explore AI data security risks and best practices.
Data Teams: Prepare, Classify, and Govern AI Data
Data teams make enterprise information usable and trustworthy for AI applications. Their role extends beyond cleaning datasets to understanding data quality, sensitivity, ownership, and appropriate use.
Responsibilities include:
- Discovering and inventorying relevant structured and unstructured data
- Improving data quality, consistency, and completeness
- Classifying sensitive information and identifying data usage restrictions
- Documenting data sources, ownership, and lineage
- Supporting governance policies for AI training, retrieval, and operational use
These practices help organizations build a stronger foundation for AI systems that depend on accurate, appropriately governed information.
Shared Accountability: Turn AI Readiness into Action
Although each team has distinct responsibilities, AI risks rarely stay within a single department. A data source may be technically accessible, contain sensitive information, and still be inappropriate for a particular AI use case.
That’s why organizations need a shared understanding of what data exists, who or what can access it, how it is being used, and which policies apply.
By combining infrastructure expertise, security controls, and data intelligence, IT, security, and data teams can support faster AI adoption without sacrificing governance or accountability.
Une nouvelle ère pour les données
À mesure que l'IA prend une place croissante dans le monde des affaires, les équipes données adoptent de nouvelles approches. Les Chief Data Officers (CDO) se transforment en Chief Data and AI Officers (CDAO), et leurs équipes se concentrent sur :
- Préparation des données de l'IA : S’assurer que toutes les données alimentant les systèmes d’IA sont de haute qualité et bien organisées.
- Conservation des ensembles de données : Choisir les meilleures données pour former et améliorer les modèles d’IA.
- Protection des actifs de données : Garder tout sécurisé et conforme aux règles de confidentialité.
L'IA est peut-être la nouvelle technologie la plus performante du monde des affaires, mais sans équipes de données performantes, elle est comme une Ferrari sans carburant. Ce sont les équipes de données qui garantissent aux systèmes d'IA le carburant nécessaire à leur bon fonctionnement, à la prise de décisions éclairées et à la création de valeur.
Alors, la prochaine fois que vous entendrez parler de l'IA qui fait quelque chose d'extraordinaire, rappelez-vous que ce ne sont pas seulement les algorithmes qui le font, mais aussi les personnes en coulisses, qui organisent, nettoient et protègent les données, qui alimentent l'avenir.
Que peut faire BigID pour aider ?
Avec BigIDLes équipes de données disposent d'un puissant allié pour gérer et protéger les données des initiatives d'IA. La capacité de BigID à classer les données dans tous les types—structuré, non structuré, dans le cloud ou sur site—ce qui en fait un élément révolutionnaire pour les entreprises qui adoptent l’IA.
BigID recherche des données sensibles, garantissant que les informations utilisées dans les modèles d'IA sont conformes aux réglementations en matière de confidentialité et correctement sécurisées. BigID peut également identifier où les LLM sont utilisés au sein d'une organisation, offrant ainsi un aperçu de la manière dont ces modèles interagissent avec les données sensibles. En mettant en œuvre des contrôles d'accès robustes et en surveillant l’utilisation des données, les entreprises peuvent s’assurer que leurs initiatives d’IA sont à la fois innovantes et responsables.
BigID fournit aux équipes de données les outils dont elles ont besoin pour garantir la sécurité, la protection et l'alignement des projets pilotés par l'IA sur les normes les plus élevées de gouvernance des données.
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