Data & IA : comment allier performance et sécurité ?
Exploiter la data grâce à l’IA tout en assurant sécurité, conformité et performance, c’est possible ? Dans ce 5ᵉ épisode du podcast du Club TGS France, le journaliste Bertrand Hochet reçoit Guillaume Saës, professeur agrégé de mathématiques, PhD. Lead Data Scientist chez Givaudan et fondateur de la chaîne YouTube “Science Trash”. Ensemble, ils décodent les enjeux clés autour des données en entreprise à l’ère de l’intelligence artificielle.
Data et intelligence artificielle forment un duo incontournable pour les entreprises souhaitant optimiser leurs performances. Mais pour transformer la donnée en levier de croissance sans tomber dans les pièges techniques, éthiques ou juridiques, il est indispensable de bien cadrer son projet. Cet épisode du podcast du Club TGS France vous livre des conseils clairs et opérationnels pour avancer en sérénité.
Des données partout, mais pas toujours valorisées
Qu’il s’agisse de bases clients, de données RH, de reporting, de mails ou de résultats de campagnes marketing, les entreprises génèrent un volume colossal d’informations. Encore faut-il savoir les exploiter efficacement et en toute sécurité. Pour cela, l’intelligence artificielle propose des outils puissants : synthèse automatique, aide à la décision, optimisation logistique, détection de tendances commerciales…Pas à n’importe quel prix.
Selon Guillaume Saës, un projet IA basé sur les données internes peut représenter une enveloppe entre 30 000 € et 100 000 €, selon l’accompagnement nécessaire. Côté délais, il faut compter entre 6 et 18 mois pour une mise en production complète. À cela s’ajoute un coût souvent oublié mais crucial : le coût environnemental, lié à la consommation énergétique des modèles.
IA générative, RAG, data platform : quelles solutions concrètes ?
Guillaume Saës partage des pistes concrètes pour déployer une IA au service des données internes. Parmi elles, les modèles de langage connectés aux bases documentaires internes (RAG) permettent d’éviter les erreurs, tout en garantissant la confidentialité. D’autres solutions comme les data platforms clé-en-main existent, mais elles demandent vigilance en termes de coût, compatibilité technique et maintenance. Le conseil principal ? Ne pas rester seul. Faire appel à des experts pour cadrer le projet dès le départ, et éviter l’"usine à gaz".
Confidentialité, biais, souveraineté : des risques bien réels
L’épisode revient largement sur les risques que pose une utilisation non maîtrisée de l’IA : fuite de données sensibles, biais algorithmiques, manque de transparence, dépendance à des solutions étrangères… Autant d’enjeux que les entreprises doivent anticiper. La question de la souveraineté numérique européenne est également abordée : peut-on faire confiance à une IA hébergée à l’autre bout du monde ? Et à quelles conditions une IA peut-elle vraiment être "de confiance" ?
Pour avancer avec sérénité sur l'utilisation de l’IA pour les data en entreprise, Guillaume Saes liste notamment les 8 piliers d’une IA de confiance :
Les 8 piliers qui m'ont été enseignés dans mon ancienne entreprise Quantmetry pour avoir des intelligences artificielles de confiance, ce sont : la gouvernance, la robustesse, la qualité de la donnée, la performance, l'éthique, le contrôle, les dérives, la frugalité et l'explicabilité.
Guillaume Saës est PhD. Lead Data Scientist chez Givaudan, le leader mondial de la création d’arômes et de parfums. Agrégé de mathématiques, passionné par les sciences et la transmission du savoir, il s’est spécialisé dans l’intelligence artificielle appliquée à l’industrie. Au sein de Givaudan, il conçoit et déploie des solutions basées sur la data pour améliorer les processus, accélérer l’innovation et fiabiliser la prise de décision.
Il est aussi le créateur de la chaîne YouTube Science Trash, qui vulgarise avec humour et rigueur les grands enjeux scientifiques contemporains, dont l’intelligence artificielle. À la croisée des mondes académiques, industriels et grand public, il apporte un regard éclairé et critique sur les usages de l’IA aujourd’hui – et sur ce que pourrait être une IA réellement responsable demain.
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