Dans le dernier panel d'experts de BigID, « L'évolution du paysage de la démocratisation des données et de l'IA », leaders d'opinion de BigID, AWS, Cohésionet KPMG se sont réunis pour explorer l'intersection critique de Préparation à l'IA et accès sécurisé aux donnéesLa session a offert des informations exploitables aux responsables des données qui naviguent dans le terrain numérique en évolution rapide d'aujourd'hui, en particulier à mesure que les organisations dépassent les silos traditionnels pour se tourner vers l'autonomisation des données à l'échelle de l'entreprise.
En tant que Adoption de l'IA Avec l'accélération de la transformation numérique, l'importance de mettre à disposition des données fiables et de haute qualité à un plus large éventail d'utilisateurs n'a jamais été aussi évidente. Mais cette accessibilité s'accompagne d'une responsabilité : garantir la gouvernance, la traçabilité et la sécurité d'utilisation des données. Et pour de nombreuses organisations, la voie vers la démocratisation est autant une question d'état d'esprit que de métadonnées.
Points clés à retenir
L'un des enseignements les plus convaincants de la session a été l'idée que le succès de l'IA repose sur la confiance : confiance dans la qualité des données, leur lignée et leur conformité. Comme l'a déclaré Steven Gatchel, vice-président de la stratégie données et IA chez BigID :
Parmi les clients avec lesquels nous travaillons, nous souhaitons particulièrement réaliser des évaluations de l'état de préparation à l'IA sur les données… Pouvoir y accéder et garantir leur qualité est essentiel pour l'IA.
Cette préparation ne s'applique pas uniquement aux bases de données structurées. Elle inclut désormais des sources non structurées comme les PDF, les transcriptions d'appels, les e-mails et les journaux système. Comprendre cette prolifération et la préparer à l'utilisation de l'IA est le point central des métadonnées.
Le chaînon manquant entre la gouvernance et l'IA
Les métadonnées sont apparues comme un thème central tout au long des discussions. Les intervenants ont souligné leur rôle croissant dans la traçabilité des données, la gestion des risques et le soutien. IA éthiqueChris Johnson, directeur de la gestion des produits chez Cohesity, l'a parfaitement résumé :
Les métadonnées sont tout aussi importantes que les données elles-mêmes. Elles permettent l'observabilité et fournissent un contexte, comme la manière dont les données ont été générées. Sans elles, les organisations risquent des problèmes réglementaires.
La discussion a également abordé l'équilibre entre innovation et gouvernance, et plus particulièrement la manière dont les entreprises peuvent encourager l'expérimentation en toute sécurité sans introduire de risques inutiles. Shivam Patel, d'AWS, a souligné que l'expérimentation est inévitable et qu'elle doit être encouragée, avec des contrôles adéquats :
Les employés souhaitent expérimenter. Une démocratisation sécurisée permet aux équipes de découvrir des idées, de développer rapidement des solutions et d'éviter les anti-modèles.
Quels freins les équipes ? Les résultats du sondage en webinaire révèlent les principaux défis
Lors de la session en direct, les participants ont été invités à exprimer leurs principaux obstacles à la démocratisation des données. Les résultats ont dressé un tableau clair des obstacles les plus pressants à l'heure actuelle :
- 52% ont cité la fragmentation des données à travers les silos comme leur plus grand défi
- 31% a souligné un manque de métadonnées et d'outils d'observabilité
- 17% a déclaré que l'adhésion des dirigeants était le principal obstacle
Ces idées concordent étroitement avec la discussion du panel, renforçant la nécessité de cadres de gouvernance des données unifiés, de stratégies de métadonnées plus solides et d'un alignement des dirigeants pour faire évoluer l'IA de manière responsable.
Ce qui a rendu cette session particulièrement pertinente, c'est la conviction partagée que la démocratisation ne consiste pas à ouvrir les vannes, mais à donner aux utilisateurs le bon niveau d'accès, le bon contexte et les bons outils. L'IA générative contribue à combler le fossé technique en permettant aux utilisateurs non techniques d'interagir avec les données de manières nouvelles et plus intuitives, mais cela ne fonctionne que si les données sous-jacentes sont fiables et gérées de manière responsable.
Les panélistes ont également discuté des étapes pratiques : de la création de programmes d’alphabétisation des données plus solides dans toutes les unités commerciales à la mise en œuvre cadres de gouvernance centralisés qui favorisent la collaboration sans compromettre la conformité. Il ne s'agit pas de choisir entre contrôle et innovation, mais de créer les conditions propices à l'épanouissement de ces deux aspects.
Comme l’a résumé Kelly Sacker de KPMG :
L'importance de la démocratisation des données a explosé à mesure que l'IA s'intègre aux stratégies d'entreprise. Renforcer les compétences des non-techniciens est essentiel au succès de l'IA.
Si votre organisation s’efforce de débloquer l’IA tout en préservant la sécurité des données, cette session est incontournable.
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