Les entreprises investissant massivement dans l’IA découvrent souvent que la contrainte n’est pas la capacité du modèle mais la qualité, la traçabilité et le contrôle d’accès des données. Un modèle entraîné ou fondé sur des données incohérentes, dupliquées ou mal classées produit des résultats qui semblent fiables et sont erronés de façons difficiles à détecter avant qu’ils ne causent un réel préjudice à l’entreprise.
Une gouvernance conçue pour l’IA, pas seulement pour le reporting
La gouvernance des données traditionnelle se concentrait sur la précision des rapports réglementaires. La gouvernance de l’ère de l’IA doit en plus déterminer à quelles données un système d’IA est autorisé à accéder, comment les champs sensibles sont masqués ou exclus de la récupération, et comment la traçabilité est suivie.
Les catalogues et la classification des données doivent être traités comme des prérequis pour tout déploiement d’IA augmentée par récupération ou agentique, non comme une documentation optionnelle. Les contrôles d’accès doivent s’étendre aux embeddings et aux bases vectorielles.
JIG aide les entreprises à construire la fondation de gouvernance des données rendant les résultats de l’IA suffisamment fiables pour agir, pas seulement impressionnants lors d’une démonstration.