La gouvernance de l’IA peut faire ou défaire la monétisation des données
Les entreprises modernes habilitées par l’IA dépendent de la disponibilité rapide de données de qualité. Cependant, au-delà de cette disponibilité, les données elles-mêmes et leur gouvernance peuvent influencer les flux de revenus, alors que les entreprises cherchent de nouvelles façons de générer de la valeur à partir de vastes quantités de données historiques, en temps réel et synthétiques.
Les entreprises monétisent leurs données de diverses manières. Elles les utilisent pour améliorer leurs opérations, accroître la productivité, développer des produits et services, et analyser des opportunités commerciales. Elles peuvent également monétiser les données de manière externe en les vendant comme un produit à d’autres organisations.
L’importance de la gouvernance de l’IA
La monétisation des données et la gouvernance des données convergent de manière synergique dans le cadre de l’IA. Une bonne gouvernance des données affecte la qualité, la fiabilité, l’organisation et la gestion des données. À son tour, de bonnes données impactent la performance et la précision des systèmes d’IA.
La gouvernance de l’IA est un domaine de préoccupation majeur pour les dirigeants d’entreprise. Un rapport indique que 77 % des organisations interrogées – près de 90 % des organisations utilisant actuellement l’IA – mettent en place ou affinent des programmes de gouvernance de l’IA pour l’automatisation des processus, l’analyse des données, la prise de décision automatisée et la personnalisation des expériences.
Ces pourcentages élevés suggèrent que la gouvernance de l’IA est perçue comme une nécessité stratégique dans plusieurs domaines clés :
- Éthique des affaires : La gouvernance de l’IA garantit l’utilisation responsable de l’IA à travers des politiques d’utilisation appropriées, une application équitable de l’IA et une atténuation des biais dans les ensembles de données.
- Explicabilité et transparence : La gouvernance de l’IA exige que les processus décisionnels de l’IA soient compris, facilement explicables, transparents et répétables.
- Atténuation des risques : La gouvernance de l’IA peut aider les initiatives de monétisation des données à respecter les réglementations sur la protection des données et la vie privée.
- Opérations des modèles d’apprentissage automatique : La gouvernance de l’IA doit englober l’ensemble du cycle de vie des modèles d’apprentissage automatique pour garantir leur performance.
Stratégies de monétisation des données
La monétisation des données est appelée à devenir une source de revenus majeure pour les entreprises modernes. Il existe deux approches fondamentales à la monétisation des données : la monétisation directe et indirecte.
Monétisation directe des données
La monétisation directe implique la fourniture directe de données à des entreprises extérieures. Cela peut concerner des données brutes collectées directement d’une source, des données prétraitées qui ont été vérifiées pour des normes de qualité, ou des données analysées qui fournissent des informations significatives.
Monétisation indirecte des données
La monétisation indirecte se concentre principalement sur la valeur commerciale potentielle dérivée de l’utilisation interne des données et des analyses. Cela peut inclure l’analyse des données pour améliorer l’efficacité ou l’ajout de nouvelles fonctionnalités aux produits existants.
Défis de la gouvernance de l’IA dans la monétisation des données
Les initiatives de monétisation des données impliquent inévitablement des systèmes d’IA. La gouvernance de l’IA doit répondre aux obligations réglementaires pour garantir que les données monétisées soient conformes aux législations en vigueur.
Les défis incluent la nécessité de garantir la qualité et la provenance des données, ainsi que la clarté des droits et de la propriété des données.
Meilleures pratiques pour la gouvernance de l’IA dans la monétisation des données
Il existe des pratiques recommandées qui peuvent améliorer la gouvernance de l’IA et faciliter le succès des initiatives de monétisation des données. Cela inclut la mise en œuvre d’un cadre solide de gouvernance de l’IA, la surveillance continue de la qualité des données, et le développement d’une stratégie de collecte de données robuste.
En conclusion, la gouvernance de l’IA est essentielle pour maximiser la valeur des données tout en respectant les normes éthiques et réglementaires, permettant ainsi une monétisation efficace et responsable des données.
