Les projets IA d'entreprise dépendent de la qualité des données qui les alimentent. Cela paraît évident. C'est pourtant l'un des points les plus difficiles à maîtriser.
Les données opérationnelles sont souvent réparties entre plusieurs systèmes, produites par différents métiers, mises à jour selon des règles hétérogènes et rarement gouvernées de bout en bout.
Le problème des référentiels fragmentés
Un même client peut exister plusieurs fois.
Un fournisseur peut être nommé différemment selon les systèmes.
Un produit peut être décrit avec des attributs incomplets.
Un équipement peut être rattaché à plusieurs identifiants.
Un contrat peut dépendre de données dispersées.
Ces incohérences créent des effets en chaîne : erreurs opérationnelles, analyses contradictoires, migrations plus risquées, processus automatisés fragiles, projets IA moins fiables, difficulté à auditer les décisions.
L'IA rend la qualité data encore plus stratégique
Tant que les données sont utilisées par des humains, une partie des erreurs peut être détectée par expérience ou intuition. Lorsque les données alimentent des automatisations, cette marge diminue.
Une IA peut produire rapidement des résultats à partir de données fausses, incomplètes ou dupliquées. Le problème n'est plus seulement la donnée incorrecte. C'est la vitesse à laquelle l'erreur peut se propager.
Ce que DUPLIK apporte dans la stratégie Adilian
DUPLIK est le pilier data d'Adilian. Il permet de rapprocher, consolider, normaliser et auditer les données opérationnelles afin de créer des référentiels plus fiables.
Sa valeur ne se limite pas à détecter des doublons. DUPLIK aide les équipes à arbitrer, justifier, historiser et gouverner les décisions de qualité data.
Dans la vision Adilian, cette qualité data devient une condition d'industrialisation de l'IA.