Avant l'IA, il faut faire parler les données

Aujourd'hui, tout le monde veut faire de l'IA.

Une entreprise veut connecter un outil RAG de dernière génération pour automatiser ses rapports. Une autre rêve d'un chatbot qui rend l'analytics "conversationnel". Une troisième se lance dans la chasse aux "insights prédictifs".

Mais une vérité un peu moins confortable se cache derrière cette course à l'innovation :

La majorité de ces projets échouent. Pas à cause des modèles. Mais parce que les données ne sont pas prêtes.

Chez Rooko, on le voit tous les jours.

Pourquoi ?

Parce que les données sont souvent :

• Non structurées
• Éparpillées dans une multitude d'outils
• Incomplètes, incohérentes, parfois même erronées

Et surtout, parce qu'on oublie de se poser les bonnes questions avant de lancer un projet IA. Voici les 3 questions fondamentales que toute entreprise devrait se poser en amont.

1. Quelle valeur réelle ce projet va-t-il créer ?

L'IA n'est pas une fin en soi. C'est un moyen. Ce qui compte, c'est l'impact business.

Demandez-vous :

• Est-ce que cela résout un vrai blocage ?
• Est-ce que cela transforme un processus clé ?
• Est-ce que cela ouvre une nouvelle source de revenus ?
• Est-ce que cela permet de scaler ce qui ne l'était pas ?
• Est-ce que cela permet de réduire des coûts significatifs ?

Si la réponse est floue, le projet mérite d'être mis en pause. Si la réponse est claire, c'est qu'un ROI mesurable a été identifié.

2. Sommes-nous vraiment prêts ?

L'enthousiasme est une bonne chose. Mais il ne remplace pas l'exécution.

Voici quelques questions à se poser avant de se lancer :

• Les données sont-elles accessibles, propres, exploitables ?
• Les attentes sont-elles réalistes ?
• Avons-nous les compétences, l'équipe et l'infrastructure nécessaires ?

Si la réponse est non, il faut d'abord travailler sur les fondations. Et c'est exactement là que Rooko intervient.

3. Quels sont les risques invisibles ?

Tout projet IA comporte sa part d'ombre :

• Des biais implicites dans les données
• Des résultats générés mais erronés
• Des flous juridiques ou éthiques
• Une gouvernance des données insuffisante
• Des usages qui évoluent de manière non contrôlée

Ces risques ne peuvent être ignorés. Ils doivent être identifiés, encadrés, anticipés.

En résumé

Le principal frein à la réussite des projets IA n'est pas (uniquement) technologique. C'est un problème de données.

Et c'est exactement ce que nous faisons chez Rooko :

• Transformer vos données brutes en pipelines opérationnels
• Passer du désordre à la clarté
• Faire le lien entre ambition technologique et création de valeur concrète