« Vous avez raison », dit le LLM. « Je me suis trompé. »
Avez-vous déjà vu ces mots pendant un workflow IA ? Rien ne détruit la confiance plus rapidement que des résultats incorrects. Il n'est donc pas surprenant que seule une entreprise sur quatre fasse aujourd'hui pleinement confiance à l'IA pour l'aider dans ses processus décisionnels et prévisionnels.
Et pourtant, nous savons que l'IA est devenue essentielle pour les entreprises : neuf sur dix l'utilisent, 64 % considèrent qu'elle stimule l'innovation.
Alors, comment passer de l'expérimentation à un déploiement fiable ? Comment obtenir des résultats vérifiables et reproductibles à grande échelle ? Dans cet article, je vous présente le cadre qui permet de réussir avec l'IA.
Les raisons de la méfiance envers l'IA
Nous avons interrogé 1 400 responsables IT et métier sur les principaux freins à la mise en place réussie des workflows d'IA. Une personne sur deux (49 %) mentionne des résultats inexacts ou biaisés. 38 % évoquent une réticence à laisser l'IA prendre des décisions sans supervision humaine.
La question des données est également importante. Leur degré de préparation est un élément clé du succès des workflows d'IA. Pourtant, la moitié des entreprises indiquent encore être confrontées à des données de mauvaise qualité ou fragmentées. S'il n'est pas nécessaire de disposer de données parfaites pour commencer à utiliser des LLM, il est en revanche indispensable de s'appuyer sur des données fiables.
VURA : le cadre pour une IA digne de confiance
Pour combler ce déficit de confiance, il faut d'abord mettre en place une couche de logique reliant les systèmes d'IA aux équipes qui comprennent le mieux les données et l'activité. Les équipes métier et les analystes ne peuvent pas rester en retrait. Ils doivent participer à la conception et à la validation des workflows d'IA afin que la logique qui sous-tend les résultats de l'IA reflète la réalité de l'entreprise.
Ensuite, les workflows et processus d'IA doivent être visibles, compréhensibles, reproductibles et vérifiables. Tous ces principes réunis constituent le cadre VURA (acronyme de Visible, Understandable, Repeatable, Auditable), que nous avons développé pour aider les équipes à concevoir et à déployer à grande échelle des systèmes d'IA fiables. Il vous permettra de renforcer la confiance dans vos données et dans les résultats produits par votre IA. Les deux sont indispensables pour développer l'intelligence d'entreprise.
Visibilité
La visibilité, c'est la transparence. Vos workflows d'IA ne devraient pas être des boîtes noires en ce qui concerne les données utilisées et la logique appliquée. Chaque collaborateur utilisant des outils d'IA devrait pouvoir répondre à deux questions : « D'où vient cette réponse ? » et « Comment sommes-nous arrivés à cette conclusion ? » Sinon, les équipes risquent de s'appuyer sur des informations erronées. Elles pourraient fournir des informations erronées aux clients ou prendre des décisions importantes ayant des conséquences significatives en aval.
Si ces réponses restent floues, il faut peut-être renforcer la gouvernance ou réévaluer l'efficacité des solutions actuelles pour l'IA et les données. La visibilité devient particulièrement importante lorsque l'IA est utilisée dans plusieurs équipes.
Compréhensibilité
Cela peut presque ressembler à de la science-fiction quand des outils comme ChatGPT ou Gemini partent de consignes très complexes ou vagues, les analysent et produisent une réponse pertinente.
Toutefois, cette accessibilité du langage naturel ne saurait justifier un relâchement des fondamentaux métier. Vos systèmes d'IA doivent être capables d'expliquer la logique de leurs résultats, même aux utilisateurs métier non techniques, et vos experts métiers doivent pouvoir valider ces résultats.
Reproductibilité
La reproductibilité implique qu'avec les mêmes outils d'IA, les mêmes données, les mêmes prompts et la même logique métier, l'IA vous donnera toujours la même réponse. Deux personnes posant la même question doivent obtenir la même réponse. Si un système ou un workflow d'IA fournit une excellente réponse, puis une autre manifestement erronée, il n'est pas prêt pour la mise en production. On ne peut pas lui faire confiance.
La reproductibilité nécessite également de la documentation. Lorsque les équipes identifient des prompts ou des processus qui permettent de produire des résultats fiables, ceux-ci doivent être consignés et partagés.
Vérifiabilité
Avec un processus IA auditable, vous pouvez voir ce qui s'est passé. Il existe une trace. Si une réponse ou un rapport semble incorrect, vous devriez être en mesure d'identifier le responsable du workflow, les données et les prompts utilisés, la logique suivie par le système et les interventions humaines. L'auditabilité constitue un mécanisme de contrôle, à la fois pour les systèmes d’IA et pour les équipes d'ingénierie qui les conçoivent et les exploitent.
Lancez-vous et créez des systèmes d'IA de confiance
Pour générer de la valeur métier qui peut augmenter avec le temps, l'IA doit reposer sur des données fiables et une logique métier solide. Pour mettre en œuvre ces systèmes, vous devez vous assurer que vos workflows d’IA sont visibles, compréhensibles, reproductibles et auditables.
Alteryx est la couche de transformation et de logique métier qui vous aide à des projets pilotes d'IA expérimentaux à une mise en production fiable. La plateforme se connecte aux données où qu'elles se trouvent, permet aux utilisateurs métier d'utiliser leur expertise dans les workflows alimentés par l'IA et met en place les garde-fous nécessaires à la fois pour vos données et vos systèmes d'IA.
Avec Alteryx, les équipes au plus près du métier peuvent définir la manière dont les données sont préparées et utilisées, tandis que l'IT bénéficie de la gouvernance et de l'auditabilité nécessaires à l'utilisation en entreprise. C'est ainsi que les résultats de l'IA deviennent fiables. C'est ainsi que se développe l'intelligence d'entreprise.