L’Open Data Institute (ODI) et SAP lancent un programme commun pour aider les organisations à préparer leur infrastructure de données pour l’IA.
De plus en plus d’organisations souhaitent tirer rapidement parti de l’IA, mais se heurtent au fait que leurs données actuelles sont principalement conçues pour un traitement humain. L’ODI et SAP souhaitent combler ce fossé en réunissant entreprises, partenaires et experts au sein d’un programme axé sur la gouvernance, la recherche et le renforcement de la communauté.
Gouvernance, recherche et communauté
La collaboration repose sur trois piliers principaux. Premièrement, un modèle de gouvernance indépendant sera mis en place, basé sur les quatorze années d’expérience de l’ODI dans les projets de données public-privé. Ce modèle doit orienter le programme et garantir que les normes et les cadres soient largement adoptés.
En outre, l’ODI et SAP mènent des recherches sur la manière dont les DSI et les CDO peuvent rendre leurs données prêtes pour l’IA. Différentes approches de l’IA sont examinées, telles que l’apprentissage automatique et l’IA générative, ainsi que des architectures de données incluant les lacs de données, le data mesh et le data fabric. L’objectif est de développer des cadres pratiques que les organisations peuvent appliquer directement.
Enfin, une communauté active de clients SAP, de partenaires, de décideurs politiques et de scientifiques est en cours de développement. Ce groupe partagera les meilleures pratiques, définira les priorités de recherche et contribuera aux normes ouvertes, afin que les entreprises de toutes tailles puissent s’associer aux développements.
Qualité et accessibilité
Selon Louise Burke, PDG de l’ODI, ce n’est pas seulement le modèle d’IA qui importe, mais surtout la qualité et la gouvernance des données sous-jacentes. Des données insuffisamment préparées augmentent le risque de résultats d’IA biaisés et de problèmes de conformité. Grâce à cette collaboration, l’ODI et SAP souhaitent rendre l’infrastructure de données prête pour l’IA largement accessible sur la base de normes ouvertes.