IBM propose de lever le paradoxe de l’IA sur des données déficientes

Après les multiples approches d’intégration (ETL, reverse ETL, Kafka et autres), voici venus les “pipelines magiques”. Aspirez donc vos données vers des datalakes, datalakehouses ou autres… et les voilà transformées et opérationnelles, et prêtes pour l’IA. Vraiment? La réalité semble bien moins idyllique.
Avec l’avènement des plateformes de données, un manque est vite apparu dans la façon même d’aborder les données et la gestion de leur cycle de vie, de leur mise à disposition, de leur traçabilité, etc. Ce qui a donné naissance à des approches différentes, comme les Data Products.
Pour aborder ces questions on ne peut plus d’actualité, Place de l’IT a rencontré Joanra Mallart, directeur Bluetab et IA EMEA chez IBM, et Sylvain Roch-Wilbert, CTO Hybrid Cloud et Data chez IBM Consulting France. L’interview a été initiée sur le paradoxe suivant: de plus en plus d’entreprises investissent dans l’IA tandis que la plupart des utilisateurs ne font pas confiance aux données de leur entreprise. Pourtant, ils utilisent cette IA…
Après avoir expliqué l’intérêt et les bénéfices de l’approche Data Product et ses 8 dimensions, les Modern Data Accelerators… les deux spécialistes mettent en exergue le côté indispensable de ces approches dans le cadre de l’IA. Une discussion rafraichissante et pédagogique.