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L’IA d’entreprise dépend toujours de la qualité des données
Alors qu’une grande partie du marché actuel de l’IA se concentre sur le choix du bon grand modèle de langage, les organisations reconnaissent de plus en plus que la qualité des données joue un rôle tout aussi important.
Selon Iris.ai, une grande part des connaissances d’entreprise reste stockée dans des documents, rapports et systèmes internes difficiles à traiter pour les plateformes de données conventionnelles. Sa technologie est conçue pour organiser et contextualiser ces informations avant qu’elles ne soient utilisées par les applications d’IA, permettant aux organisations de réutiliser les connaissances métier de plusieurs départements au lieu de préparer les données séparément pour chaque projet.
L’entreprise affirme que sa plateforme a été appliquée dans plusieurs secteurs, notamment la fabrication, la santé, les services financiers, les télécommunications et le secteur public.
AWS Collaboration se concentre sur le déploiement en entreprise
Dans le cadre de cette collaboration, la plateforme s’intègre à plusieurs services AWS, dont Amazon Bedrock, Amazon OpenSearch, Amazon SageMaker et les instances GPU Amazon EC2.
L’objectif est d’aider les organisations à développer des applications d’IA capables de fonctionner avec des connaissances métier structurées tout en soutenant les exigences de gouvernance et de conformité.
Selon l’entreprise, la plateforme est conçue pour fournir des résultats d’IA traçables et s’aligne avec des normes telles que le RGPD, la loi européenne sur l’IA et l’ISO 27001.
Le logiciel est également disponible via AWS Marketplace, ce qui simplifie les achats pour les organisations déjà utilisant l’infrastructure AWS.
Matthew Thomson, directeur des startups EMEA chez AWS, a déclaré que les clients d’entreprise recherchent de plus en plus des moyens de débloquer des connaissances stockées au fil des années de documents et de systèmes internes, plutôt que de se concentrer uniquement sur les modèles d’IA.
Victor Botev, cofondateur et CTO de Iris.ai, estime que la qualité des connaissances en entreprise reste l’un des facteurs majeurs influençant la performance de l’IA.
« Le modèle n’est bon que dans la mesure des connaissances auxquelles il a accès. »
Il soutient que même les modèles de langage avancés peuvent produire des résultats peu fiables lorsque les informations d’entreprise sont incomplètes, obsolètes ou mal structurées.
Un accent croissant sur la gouvernance de l’IA
L’annonce reflète une tendance plus large dans l’IA d’entreprise, en particulier dans les secteurs réglementés où les organisations sont confrontées à des exigences plus strictes en matière de gouvernance, de conformité et de souveraineté des données.
Les institutions financières se préparant à la Digital Operational Resilience Act (DORA), les fabricants modernisant les systèmes hérités et les organisations de santé gérant une documentation multilingue font partie des secteurs qui devraient augmenter leurs investissements en IA dans les années à venir.
En regardant vers l’avenir, Iris.ai prévoit d’étendre sa présence en Amérique du Nord, en Arabie Saoudite et en Europe tout en intégrant davantage sa plateforme aux services AWS tels qu’Amazon Bedrock AgentCore, Amazon QuickSight et Amazon OpenSearch.
