Le développement de l'intelligence artificielle (IA) repose sur un élément fondamental : les données. Or, si toutes les entreprises ont des données, elles ne disposent pas des mêmes ressources pour exploiter cette richesse. Heureusement, des solutions existent pour démocratiser l'accès aux données dans le domaine de l'IA.
Les grandes entreprises bénéficient souvent d'une infrastructure robuste et d'un volume de données conséquent, leur permettant de développer des outils d'IA performants. En revanche, les PME et les ETI se retrouvent souvent limitées dans leurs ressources en données. Bien qu'elles disposent généralement d'un certain niveau de données internes, ces entreprises font face à des contraintes significatives en termes de volume et de diversité des données, ce qui peut parfois freiner l'adoption et le développement de l'IA.
Il est avéré que la performance d'une intelligence artificielle est étroitement liée à la qualité et à la quantité des données d’entraînement disponibles. En revanche, des données insuffisantes ou de mauvaise qualité peuvent conduire à des résultats biaisés ou peu fiables, rendant l'outil d'IA inefficace voire contre-productif.
Toutes les entreprises, quelle que soit leur taille, disposent de données internes. Il s’agit des données commerciales, financières et comptables. Elles peuvent être utilisées dans le cadre d’un projet IA à condition de respecter les réglementations sur la protection la confidentialité des données.
En ce qui concerne les données externes, il existe des solutions pour que les TPE et PME puissent s’affranchir de ce besoin de données qualité :
Certaines entreprises se tournent vers des solutions prêtes à l'emploi, accessibles en mode SaaS. D’après une publication de l’« indice relatif à l’économie et à la société numériques » par la Commission Européenne (DESI 2022), 53 % des entreprises ayant adopté l'IA utilisent des systèmes ou logiciels commerciaux qui incluent souvent des ensembles de données préétablies. Ces solutions permettent aux entreprises de bénéficier de l'IA sans nécessiter d'importants investissements dans la collecte ou le traitement de données. Ces logiciels sont souvent fournis par des entreprises spécialisées dans l'IA, qui disposent déjà de vastes bases de données couvrant divers domaines d'application. Leurs services sont accessibles sur le web ou via des APIs.
Une autre stratégie consiste à nouer des partenariats ou à collaborer avec d'autres entreprises pour partager des données et des ressources. Cette approche permet de mutualiser les coûts et d'accéder à une plus grande variété de données, tout en respectant les régulations en matière de confidentialité et de protection des données.
En France, plusieurs sources de données ouvertes sont également disponibles pour les entreprises cherchant à enrichir leurs bases de données sans encourir de frais supplémentaires.
Voici quelques-unes des principales plateformes :
La plateforme officielle des données publiques françaises, data.gouv.fr, offre un accès à des milliers de jeux de données provenant de divers ministères, collectivités territoriales et autres organismes publics. Ces données couvrent un large éventail de domaines, de la démographie à l'économie en passant par l'environnement et les transports.
L'Institut National de la Statistique et des Études Économiques (INSEE) fournit des données statistiques détaillées sur l'économie et la société française. Ces données sont particulièrement utiles pour les entreprises qui souhaitent développer des modèles d'IA basés sur des indicateurs économiques ou sociaux.
Etalab est un service du Premier ministre français, chargé de coordonner la politique d'ouverture des données publiques. Leur site propose non seulement des données, mais aussi des ressources et des actualités sur l'open data en France, facilitant ainsi l'accès aux informations nécessaires pour le développement de l'IA.
Les données ouvertes disponibles en France couvrent une vaste gamme de sujets. Parmi les plus fréquemment utilisées pour le développement de l'IA, on trouve :
• démographie : données sur la population, les migrations, et les caractéristiques démographiques.
• économie et emploi : statistiques sur les marchés du travail, les industries, et la performance économique.
• environnement : informations sur la qualité de l'air, les ressources naturelles, et les émissions de gaz à effet de serre.
• transports : données sur les infrastructures, les déplacements, et les moyens de transport.
• santé : statistiques sur la santé publique, les hôpitaux, et les épidémies.
• éducation : informations sur les établissements scolaires, les niveaux d'éducation, et les performances académiques.
• culture : données sur les institutions culturelles, les événements, et les pratiques culturelles.
L'accès aux données constitue un facteur clé pour le développement de l'intelligence artificielle en entreprise. Si les grandes entreprises disposent de moyens conséquents pour exploiter cette ressource, les PME et les ETI doivent surmonter des obstacles significatifs. Cependant, grâce à des solutions telles que les logiciels prêts à l'emploi, les partenariats, et l'utilisation de données ouvertes, il est possible de réduire ces disparités et de démocratiser l'accès à l'IA. En France, les plateformes de données publiques offrent un trésor d'informations accessible à tous !
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