Pourquoi la data ?
Les algorithmes permettent aujourd'hui aux entreprises qui se sont emparées du sujet, de révolutionner le quotidien de leurs collaborateurs et la relation avec leurs clients, de gagner en productivité, comme de dégager de nouvelles sources de croissance. Les GAFA, qui ont fait de cette maîtrise des données leur principale facteur de domination, sont d'ailleurs devenus aussi puissants que des Etats et tirent l'essentiel de leur valorisation de leur patrimoine de données.
Et pourtant, une loi immuable est souvent oubliée dans cette ruée vers l'or de l'IA et de l'apprentissage automatique : la pertinence des résultats fournis par les algorithmes est proportionnelle à la qualité et la profondeur des données qu'ils utilisent. Si les données sont inexistantes ou erronées, il leur est impossible d'effectuer un apprentissage profond. La pertinence des systèmes de catégorisation automatique d'informations, par exemple, dépend pour une très large part de la qualité du corpus utilisé pour permettre au système de s' « entraîner » et d'apprendre. Lorsqu'une IA exploite des données inexactes ou diffuses, elle obtient invariablement des résultats erronés et rend donc impossible d'obtenir, in fine, les bonnes décisions espérées.
Valoriser le patrimoine de données et leur gouvernance
L'utilisation des algorithmes irrigue toute la chaîne de valeur des entreprises « digital natives », servant autant à automatiser des processus financiers, qu'à optimiser les recrutements ou à personnaliser la relation client jusqu'à l'invention de nouveaux modèles économiques. L'appréhension de la puissance de la data par les entreprises traditionnelles voulant rivaliser avec elles ne peut être que systémique car c'est uniquement à ce prix qu'elle peut délivrer toute sa valeur.
Le passage à l'ère de la data nécessite ainsi le même type de programmes volontaristes de transformation que ceux que l'on connaît depuis plusieurs années sur le digital, coordonnant les efforts entre tous les services de l'organisation, sur l'ensemble du modèle relationnel et opérationnel de l'entreprise.
Or, si la mise en place d'une gouvernance des données permet d'assurer notamment la qualité, l'intégrité, la sécurité et l'éthique des nouveaux flux de données, l'héritage data des entreprises ressemble bien souvent encore aujourd'hui à un champ de ruines.
Changements de périmètres, de prestataires, de technologies, le stock de données n'est le plus souvent pas exploitable en l'état par l'IA. Les data scientists passent ainsi plus de 70% de leur temps à collecter et remédier des données plutôt qu'à concevoir des algorithmes de valorisation des données.
Afin de transformer dès aujourd'hui les patrimoines de données de ses clients en actif productif et valorisables, Julhiet Sterwen s'appuie sur yzr, solution développée conjointement par des anciens de L'Oréal et de Google, et par Jean-Philippe Poisson, Partner en charge de la Data Transformation du Groupe Julhiet Sterwen.
yzr applique le machine learning à la remédiation automatique (fiabilisation, normalisation, réconciliation) de l'héritage des données, afin de rendre l'entreprise « AI ready » sans attendre les effets de la mise en place d'une gouvernance des données, d'un datalake, de flux automatisés ou d'APIs. Elle permet d'industrialiser les POC data science sans attendre les fréquentes transformations nécessaires du SI ou des process.
Avec son offre « AI ready », Julhiet Sterwen est ainsi en capacité d'apporter son expertise à la fois pour mettre en place une gouvernance des données claire et opérante, pour valoriser l'héritage de données et, pour mettre en place une organisation et des processus efficients autour de la data, dans le respect des exigences réglementaires.
Les algorithmes permettent aujourd'hui aux entreprises qui se sont emparées du sujet, de révolutionner le quotidien de leurs collaborateurs et la relation avec leurs clients, de gagner en productivité, comme de dégager de nouvelles sources de croissance. Les GAFA, qui ont fait de cette maîtrise des données leur principale facteur de domination, sont d'ailleurs devenus aussi puissants que des Etats et tirent l'essentiel de leur valorisation de leur patrimoine de données.
Et pourtant, une loi immuable est souvent oubliée dans cette ruée vers l'or de l'IA et de l'apprentissage automatique : la pertinence des résultats fournis par les algorithmes est proportionnelle à la qualité et la profondeur des données qu'ils utilisent. Si les données sont inexistantes ou erronées, il leur est impossible d'effectuer un apprentissage profond. La pertinence des systèmes de catégorisation automatique d'informations, par exemple, dépend pour une très large part de la qualité du corpus utilisé pour permettre au système de s' « entraîner » et d'apprendre. Lorsqu'une IA exploite des données inexactes ou diffuses, elle obtient invariablement des résultats erronés et rend donc impossible d'obtenir, in fine, les bonnes décisions espérées.
Valoriser le patrimoine de données et leur gouvernance
L'utilisation des algorithmes irrigue toute la chaîne de valeur des entreprises « digital natives », servant autant à automatiser des processus financiers, qu'à optimiser les recrutements ou à personnaliser la relation client jusqu'à l'invention de nouveaux modèles économiques. L'appréhension de la puissance de la data par les entreprises traditionnelles voulant rivaliser avec elles ne peut être que systémique car c'est uniquement à ce prix qu'elle peut délivrer toute sa valeur.
Le passage à l'ère de la data nécessite ainsi le même type de programmes volontaristes de transformation que ceux que l'on connaît depuis plusieurs années sur le digital, coordonnant les efforts entre tous les services de l'organisation, sur l'ensemble du modèle relationnel et opérationnel de l'entreprise.
Or, si la mise en place d'une gouvernance des données permet d'assurer notamment la qualité, l'intégrité, la sécurité et l'éthique des nouveaux flux de données, l'héritage data des entreprises ressemble bien souvent encore aujourd'hui à un champ de ruines.
Changements de périmètres, de prestataires, de technologies, le stock de données n'est le plus souvent pas exploitable en l'état par l'IA. Les data scientists passent ainsi plus de 70% de leur temps à collecter et remédier des données plutôt qu'à concevoir des algorithmes de valorisation des données.
Afin de transformer dès aujourd'hui les patrimoines de données de ses clients en actif productif et valorisables, Julhiet Sterwen s'appuie sur yzr, solution développée conjointement par des anciens de L'Oréal et de Google, et par Jean-Philippe Poisson, Partner en charge de la Data Transformation du Groupe Julhiet Sterwen.
yzr applique le machine learning à la remédiation automatique (fiabilisation, normalisation, réconciliation) de l'héritage des données, afin de rendre l'entreprise « AI ready » sans attendre les effets de la mise en place d'une gouvernance des données, d'un datalake, de flux automatisés ou d'APIs. Elle permet d'industrialiser les POC data science sans attendre les fréquentes transformations nécessaires du SI ou des process.
Avec son offre « AI ready », Julhiet Sterwen est ainsi en capacité d'apporter son expertise à la fois pour mettre en place une gouvernance des données claire et opérante, pour valoriser l'héritage de données et, pour mettre en place une organisation et des processus efficients autour de la data, dans le respect des exigences réglementaires.
