[Dossier] La confiance : pour valoriser les données et l’IA

Depuis des années maintenant les entreprises musclent leurs stratégies data, avec l’espoir de transformer cette matière première en information actionnable et donc en différenciateur sur leur marché. Certaines se projettent même plus loin, sur la réinvention potentielle de leur modèle d’affaires : la data leur ouvre de nouveaux horizons.

Mais le sujet est également extrêmement sensible. Les grandes plateformes sont évidemment soumises à un feu roulant de questions et de critiques sur leurs choix et usages, mais elles ne sont plus les seules. Quel que soit leur secteur, les entreprises françaises se retrouvent concernées. Entre sujets de privacy, de cybersécurité ou même tout simplement de capacités d’exploitation pertinentes… manipuler la data – qu’elle soit « big », « small » ou encore « smart » - n’est pas un long fleuve tranquille.

En particulier, le concept de confiance s’avère être un préalable à une utilisation saine des data à disposition, et des systèmes d’intelligence artificielle mis en place au sein des organisations. DSI et responsables Data doivent évidemment collaborer avec les métiers pour améliorer la qualité des données. Mais ce n’est pas tout : ils doivent aussi démontrer la valeur pour les métiers à utiliser leurs algorithmes et plus encore pour leurs clients finaux, le cas échéant. Transparence, explicabilité, risques et bénéfices métiers contribuent à l’adoption des outils et usages. Et à installer une confiance partagée. De plus en plus, ces questionnements ne peuvent rester dans le pré-carré des experts.

• Que surveiller dans les stratégies data des entreprises ? Quels indicateurs mettent-elles en place ?
• Quelles organisations et collaborations permettent d’installer les conditions de la confiance ?
• Certaines technologies sont-elles plus adaptées que d’autres aux enjeux actuels ?