Des produits de données à des insights fiables — digna complète Teradata dans la construction de bases fiables pour l'IA 

Le paradoxe de la fiabilité de l'IA dont personne ne parle 

Voici une vérité qui empêche les leaders des données de dormir la nuit : les organisations dépensent des millions dans l'infrastructure de l’IA, recrutent les meilleurs data scientists, et investissent dans des plateformes d’apprentissage machine à la pointe de la technologie. Pourtant, selon les recherches de Teradata, jusqu’à 80% des initiatives d’IA n’arriveront jamais en production. Et le comble, ce n’est pas parce que les modèles sont mal conçus. 

Le coupable ? Les données sont trompeuses. 

Nous avons vu cela se produire des dizaines de fois. Un géant de la distribution construit un modèle sophistiqué de prévision de la demande, pour découvrir seulement trois mois après le début de la production qu'un ensemble de données d’un fournisseur critique arrivait six heures en retard chaque mardi. Une entreprise de services financiers déploie un système de détection de fraude qui commence soudainement à signaler des transactions légitimes parce que personne n’a remarqué un changement subtil dans le schéma de la chaîne de traitement des paiements. Un modèle d’évaluation des risques d’une compagnie d’assurance a commencé à faire des prédictions bizarres car un problème de qualité des données s’est faufilé dans sa base de données de réclamations il y a deux semaines, et personne ne l’a su avant que les clients ne commencent à se plaindre. 

C'est le problème fondamental de l'IA d'entreprise aujourd'hui. Nous sommes devenus remarquablement compétents dans la construction de modèles sophistiqués. Nous avons maîtrisé les algorithmes, les architectures, les motifs de déploiement. Mais nous avons fondamentalement échoué à garantir que les données alimentant ces modèles soient dignes de confiance, ponctuelles et cohérentes. 

Le mandat des produits de données : L'unité de valeur des données modernes 

L'industrie s'est rassemblée autour d'un concept puissant : les produits de données. Ce ne sont pas seulement des tableaux ou des rapports. Ce sont des actifs de données soigneusement sélectionnés, bien documentés et prêts pour les affaires, conçus pour être consommés par des applications en aval, des équipes analytiques, et—de manière critique—des modèles d’IA. Considérez-les comme l'unité moderne de livraison de données, complétée par des SLA, une propriété et des interfaces claires. 

Mais voici où la théorie rencontre la dure réalité. Sans fondation digne de confiance—sans certitude absolue que vos produits de données soient exacts, complets et opportuns—ils deviennent quelque chose de beaucoup plus dangereux qu’inutile. Ils deviennent des entrées faussement confiantes qui empoisonnent les systèmes d’IA à grande échelle. 

Considérez ce qui se passe lorsqu'un modèle d'IA consomme un produit de données défectueux. Il ne tombe pas en panne au hasard ; il échoue systématiquement. Il apprend des schémas incorrects. Il fait des prédictions confiantes basées sur des signaux corrompus. Et parce que le modèle fonctionne à la vitesse de la machine à travers des millions de transactions, au moment où les humains remarquent qu'il y a un problème, les dégâts ont déjà été multipliés de manière exponentielle. 

C'est pourquoi l' approche produit de données exige plus que de bonnes intentions et une documentation. Elle nécessite un engagement au niveau de l'infrastructure envers la fiabilité des données qui puisse suivre le rythme du volume, de la vitesse et de la complexité des données modernes de l’entreprise. 

Le défi d'échelle : où les approches manuelles échouent  

Peignons un tableau de ce que signifie réellement « l'échelle d'entreprise » pour les organisations fonctionnant sur des plateformes comme Teradata VantageCloud. Nous parlons de pétaoctets de données—pas dans un état futur éloigné, mais ici et maintenant. Nous parlons de milliers de pipelines de données fonctionnant en continu, alimentant des centaines d'applications métiers critiques et de modèles d'IA qui impactent directement les revenus, le risque et l'expérience client. 

À cette échelle, les approches traditionnelles de la qualité des données s'effondrent complètement. Profilage manuel des données ? Vous auriez besoin d'une armée d'analystes travaillant en continu juste pour vérifier une fraction de vos tables. Validation basée sur des règles ? Vous êtes constamment en train de rattraper votre retard alors que la logique métier évolue, que les sources de données se multiplient, et que les cas limites prolifèrent plus rapidement que les équipes ne peuvent écrire des règles. 

Les mathématiques à cette échelle travaillent contre vous. Si vous avez 10 000 tables de données et que chaque table a en moyenne 50 colonnes, ce sont 500 000 points de défaillance potentiels. Si chaque colonne peut subir une douzaine de types différents d’anomalies (nulls, anomalies, changements de distribution, retards de ponctualité, changements de schéma), vous examinez six millions de problèmes potentiels à surveiller. Et cela avant de prendre en compte les relations entre tables, les dépendances temporelles, les effets en cascade. 

Aucune équipe humaine—peu importe ses compétences, ses outils—ne peut fournir la couverture, la rapidité et la cohérence nécessaires pour maintenir la confiance dans les produits de données de qualité-IA à cette échelle. C'est pourquoi notre intégration avec Teradata n'est pas seulement pratique—elle est structurellement nécessaire pour l'avenir de l'IA d'entreprise. 

La solution de partenariat : bases d'IA fiables 

Ce n'est pas l'histoire de deux fournisseurs intégrant leurs produits. Il s'agit de résoudre un problème fondamental dans l'architecture de l'IA d'entreprise : comment garantir la fiabilité des données à l'échelle et la vitesse requises pour les systèmes d’IA en production ? 

La fondation Teradata—Votre hub de données unifié pour une IA de confiance 

Pensez à Teradata VantageCloud comme la pierre angulaire—la plateforme de « golden record » qui sert de source unique de vérité pour toutes les opérations de données et d’IA d'entreprise. Ce n'est pas de l'hyperbole ; c'est une réalité architecturale pour beaucoup des plus grandes organisations mondiales, les plus intensives en données. 

Qu'est-ce qui rend la plateforme de Teradata particulièrement adaptée pour des bases d'IA de confiance ? Trois capacités fondamentales : 

• Échelle massive avec performance cohérente 
  VantageCloud ne se contente pas de stocker des pétaoctets—il rend ces pétaoctets interrogeables, analysables, et opérationnellement utiles. L'architecture de traitement massivement parallèle de la plateforme signifie que les modèles d'IA peuvent s'entraîner sur des ensembles de données complets, pas des échantillons. Les produits de données peuvent inclure l'historique complet, pas seulement les instantanés récents. Cette exhaustivité est cruciale car les modèles d'IA sont aussi bons que l'ampleur et la profondeur des données auxquelles ils peuvent accéder. 

  
  

• Flexibilité à environnement hybride 
  Les entreprises réelles ne vivent pas dans un seul cloud ou complètement sur site. Elles existent dans des environnements hybrides complexes façonnés par des décennies de décisions technologiques, d’exigences réglementaires, et d’histoires d’acquisitions. VantageCloud rencontre les organisations là où elles sont, fournissant un accès unifié aux données à travers les environnements cloud et sur site sans forcer des migrations perturbatrices. 

  
  

• Analytique avancée en base de données 
  Voici où ça devient intéressant pour les charges de travail d'IA. Les analyses de Teradata vous permettent de exécuter des fonctions analytiques sophistiquées et des algorithmes d'apprentissage machine directement là où les données résident, éliminant la pratique coûteuse et risquée du déplacement de grands ensembles de données vers des environnements de traitement externes. Quand les modèles peuvent s'entraîner en base de données, vous réduisez considérablement la latence, l'exposition à la sécurité, et la complexité de l'infrastructure. 

Cette fondation est puissante—mais elle est incomplète sans un composant essentiel : l'assurance continue que les données au sein de cette fondation restent dignes de confiance. C'est là que nous intervenons. 

Notre couche de fiabilité alimentée par l'IA—Qualité garantie à l'échelle 

Chez digna, nous avons construit notre plateforme à partir de zéro pour les réalités des entreprises modernes axées sur l'IA. Nous ne vous demandons pas de déplacer les données hors de Teradata pour l'analyse (un non-sens pour les organisations gérant des pétaoctets). Nous ne demandons pas que vous définissiez manuellement des milliers de règles de validation (une tâche impossible à l'échelle). Au lieu de cela, nous apportons des approches natives de l'IA au problème d'assurer des données prêtes pour l’IA. 

Détection autonome des anomalies pour les produits de données 
Le module digna Data Anomalies utilise l'apprentissage machine pour comprendre automatiquement les comportements normaux de vos données. Il apprend les distributions typiques, les tendances saisonnières, les corrélations entre les métriques. Ensuite, il surveille continuellement les déviations qui pourraient indiquer des problèmes—sans vous demander de spécifier à l'avance à quoi ressemble le « bien ». 

Pensez à ce que cela signifie pour un environnement massif Teradata. Un nouveau produit de données est publié pour être consommé par un modèle d'IA. En quelques heures, nous avons établi ses caractéristiques de base. Si demain ce produit de données commence à présenter des taux de nullité inhabituels dans une colonne critique, ou si la distribution des valeurs change de manière incohérente avec les schémas historiques, nous le signalons immédiatement—avant qu’il ne compromette les modèles d’IA qui le consomment. 

Ce n’est pas une simple surveillance par seuil. Notre IA comprend le contexte. Elle connaît la différence entre une anomalie significative et la saisonnalité normale des affaires. Elle s'adapte au fur et à mesure que vos données évoluent légitimement, vous n'êtes donc pas noyé sous les faux positifs. 

Assurance de la ponctualité des données 
Voici quelque chose que nous voyons constamment négligé : même des données parfaites deviennent inutiles si elles arrivent trop tard. Les modèles d’IA—surtout ceux qui soutiennent des décisions en temps réel comme la détection de fraude, la tarification dynamique ou l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement—dépendent de la fraîcheur des données avec la même urgence que les pilotes dépendent des lectures actuelles d'altitude. 

Notre module de ponctualité des données surveille les schémas d'arrivée des données en combinant des calendriers appris par l'IA avec des attentes définies par l'utilisateur. Il détecte les retards, les chargements manquants ou les arrivées précoces inattendues qui pourraient indiquer des problèmes en amont. Pour les utilisateurs de Teradata exécutant des opérations d'IA critiques, cela signifie que vous pouvez garantir que vos modèles prennent toujours des décisions basées sur des signaux actuels, pas des informations obsolètes. 

Nous avons travaillé avec une société de télécommunications qui a économisé des millions grâce à cette capacité. Leur modèle de prédiction de l’attrition des clients prenait des décisions basées sur des enregistrements de détails d'appels qui arrivaient occasionnellement avec plusieurs heures de retard en raison d'un problème d'intégration de fournisseur. Les retards étaient assez irréguliers pour que la surveillance manuelle les rate, mais assez constants pour dégrader la précision du modèle de 12 %. Une fois que nous avons surveillé la ponctualité dans leur environnement Teradata, ces retards sont devenus visibles immédiatement, et le problème a été résolu de façon permanente. 

Gouvernance et compliance 
Voici une réalité inconfortable : l'IA de confiance n'est pas seulement une exigence technique ; c'est de plus en plus un mandat réglementaire et éthique. Les organisations doivent démontrer que leurs systèmes d'IA prennent des décisions basées sur des données précises, non biaisées et auditables. 

Nous fournissons la couche d'observabilité qui rend cela possible. Chaque produit de données alimentant vos modèles d'IA est accompagné de métriques de qualité détaillées, d'informations sur la lignée, et de registres historiques de fiabilité. Lorsque les régulateurs demandent « Comment savez-vous que votre modèle de prêt n’est pas influencé par des données corrompues ? » vous avez des preuves concrètes, horodatées de surveillance et de validation continues. 

Notre module de validation des données ajoute une autre dimension ici, vous permettant d'imposer des règles de logique métier et de conformité au niveau de l'enregistrement. Cela est particulièrement précieux pour les organisations dans les industries réglementées où les entrées des modèles d'IA doivent démontrablement répondre à des critères spécifiques. 

Détection de changement de schéma 
L'une des manières les plus insidieuses par lesquelles les produits de données échouent est à travers des changements structurels inattendus. Une nouvelle colonne apparaît.  Un type de donnée change. Un champ auparavant requis devient nullable. Ces changements peuvent être bénins du point de vue de l'administration de base de données, mais ils peuvent être catastrophiques pour les modèles d’IA qui attendent des schémas d'entrée cohérents. 

Notre traqueur de schéma de données surveille en permanence les changements structurels dans vos tables Teradata, identifiant les modifications avant qu'elles ne se transforment en échecs de modèle. Ce système d'alerte précoce est inestimable pour maintenir la fiabilité de l’IA au fur et à mesure que votre parc de données évolue. 

L’architecture technique : comment ça fonctionne réellement 

Entamons les détails de l'intégration, car les leaders en données sophistiqués sont justifiés de vouloir comprendre les mécanismes. 

Nous fonctionnons comme une couche intelligente qui se connecte directement à votre environnement Teradata VantageCloud. De manière cruciale, nous ne vous demandons pas de répliquer ou de déplacer les données. Au lieu de cela, nous exécutons notre analyse en base de données, en tirant parti de la puissance de calcul de Teradata pour calculer les métriques de données, établir des bases de référence et détecter les anomalies sans le surcoût et le risque de déplacement de données. 

Le flux de travail ressemble à ceci : 

1. Découverte automatisée: Nous nous connectons à votre environnement Teradata et découvrons automatiquement les tables, schémas, et relations. Aucune configuration manuelle étendue requise. 

   
   

2. Apprentissage de base: Pour chaque produit de données surveillé, notre IA analyse les schémas historiques pour comprendre le comportement normal. Cela se passe continuellement en arrière-plan, en utilisant efficacement la puissance de traitement de Teradata lors des périodes de faible utilisation. 
    

3. Surveillance continue: À mesure que de nouvelles données arrivent dans Teradata, nous les profilons automatiquement, les comparons aux bases de référence apprises, vérifions les attentes de ponctualité, et validons la cohérence du schéma. Tout cela se passe à partir d'une interface utilisateur intuitive qui consolide l'observabilité sur l'ensemble de votre patrimoine de données. 
    

4. Alerte intelligente: Lorsque nous détectons des problèmes—anomalies, retards, changements de schéma—nous alertons les équipes appropriées avec des notifications riches en contexte expliquant non seulement ce qui s'est passé, mais pourquoi cela compte et quels systèmes en aval pourraient être affectés. 
    

5. Boucle de rétroaction: À mesure que les problèmes sont investigués et résolus, ce contexte alimente nos modèles, rendant la détection future plus précise et réduisant les faux positifs au fil du temps. 

Cette architecture respecte les réalités de l’informatique d’entreprise : exigences de souveraineté des données, politiques de sécurité existantes, contraintes réseau, et la nécessité pour les outils de coexister avec une infrastructure complexe existante. 

Mise en œuvre : que représente réellement le démarrage  

Pour les leaders en données qui évaluent cette approche, la question pratique est : qu’implique la mise en œuvre ? 

La bonne nouvelle est que les deux plateformes sont conçues pour le déploiement à l’échelle d’entreprise. Teradata VantageCloud fournit la base robuste et éprouvée sur laquelle se fient déjà de nombreuses organisations. L'ajout de notre couche de fiabilité est conçu pour être non perturbateur : 

• Aucun déplacement de données requis: Nous travaillons en base de données, respectant votre architecture de données existante et les politiques de sécurité 

  
  

• Temps de valeur rapide: Le déploiement initial et l'établissement de la base s'effectuent généralement en semaines, pas en mois 

  
  

• Adoption incrémentale: Commencez avec vos produits de données et vos modèles d'IA les plus critiques, puis étendez la couverture de manière systématique 

  
  

• Intégration avec les flux de travail existants: Nos alertes et insights s’intègrent a vos outils de gestion des incidents et opérations de données existants 

Le parcours typique débute par une preuve de valeur ciblée sur un ensemble spécifique de produits de données alimentant une initiative d'IA de haute priorité. Cela permet aux équipes de voir rapidement des résultats concrets tout en construisant des connaissances et une confiance organisationnelle dans l'approche. 

Construire l'avenir de l'IA d'entreprise de confiance  

Concluons en bouclant la boucle. La thèse centrale ici n'est pas compliquée : Vous ne pouvez pas avoir une IA de confiance sans des données de confiance. 

Chaque leader en données sophistiqué comprend cela intellectuellement. Le défi a été de le rendre réel à l'échelle de l'entreprise—de traduire le principe en une réalité opérationnelle qui fonctionne à travers des pétaoctets de données, des milliers de pipelines, et des douzaines de systèmes d'IA critiques. 

Notre intégration avec Teradata fournit la solution évolutive que la prochaine génération d'IA d'entreprise exige. Teradata VantageCloud offre la plateforme de données unifiée et puissante qui sert de votre fondation. Nous ajoutons la couche de fiabilité intelligente qui garantit que cette fondation reste digne de confiance à mesure que votre écosystème de données se développe et évolue. 

Il ne s’agit pas d’ajouter plus d’outils à votre pile. Il s'agit de résoudre fondamentalement le problème de fiabilité qui a freiné l'IA d'entreprise. Il s'agit de passer de l'espoir que vos données sont assez bonnes à la certitude qu'elles le sont. C'est transformer l'IA d'une source d'anxiété à un véritable avantage concurrentiel. 

Les organisations qui mèneront dans l'économie pilotée par l'IA ne sont pas nécessairement celles avec le plus de données ou les plus grandes équipes d'IA. Ce sont celles qui ont d'abord construit des fondations fiables—qui ont résolu le problème de confiance avant de passer à une ambition plus grande. 

Si vous êtes sérieux au sujet de faire fonctionner l'IA à l'échelle de l'entreprise, voici comment commencer : avec une plateforme capable de gérer l’échelle et une couche de fiabilité qui peut assurer la confiance. 

Prêt à bâtir des bases d'IA fiables dans votre organisation ? 

En savoir plus sur comment digna et Teradata VantageCloud travaillent ensemble pour transformer les produits de données en insights d'IA fiables. 

Demandez une démo pour voir notre solution intégrée en action avec vos propres données et cas d’utilisation.