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Qlik, un des leaders mondiaux de l’intégration et de la qualité des données, de l’analytics et de l’intelligence artificielle (IA), annonce la disponibilité générale du Qlik Trust Score™ for AI, une innovation majeure conçue pour permettre aux entreprises d’évaluer leurs données avant même qu’elles ne soient prises en compte par un modèle : sont-elles réellement prêtes pour l’IA ? Directement intégré dans Qlik Talend Cloud®, le Qlik Trust Score for AI propose un système de scoring spécifiquement conçu sur des dimensions propres à l’IA. Il permet aux clients d’établir les socles de données nécessaires pour une IA à la fois responsable et évolutive. Alors que l’adoption de l’IA s’accélère, bon nombre d’entreprises ne savent toujours pas si les données qui alimentent leurs modèles sont fiables ou adaptées à leurs objectifs. Le Qlik Trust Score for AI résout ce problème. Son score unique et intuitif indique aux équipes où la confiance est rompue et évite les biais, les dérives et les résultats erronés. « La majorité des organisations réduit encore la confiance dans les données à une simple question d’hygiène informatique, ce qui est loin d’être le cas. Au contraire, elle est le fondement qui permet de les guider dans chacune de leurs décisions en matière d’IA », déclare Drew Clarke, EVP of Product and Technology chez Qlik. « Si une entreprise n’est pas capable de mesurer le degré de fiabilité de ses données, alors elle met en jeu ses résultats, son respect de la réglementation et son expérience client. Grâce au Qlik Trust Score for AI, nous donnons aux dirigeants d’entreprise une indication concrète selon laquelle leurs données sont adaptées à leurs objectifs. C’est ainsi que Qlik réduit la variance entre ce qui est attendu de l’IA et celle qu’elle fait réellement ».

Le Qlik Trust Score for AI est la nouvelle génération du Trust Score de Qlik. Il introduit trois nouvelles dimensions spécialement dédiées à la préparation à l’IA :

 Diversity : mesure le degré de représentativité et d’équilibre des données, ce qui permet de réduire les biais lors de l’entraînement de l’IA.
 Timeliness : capture le degré de « fraîcheur » des données qui alimentent les modèles d’IA, garantissant une prise de décisions plus pertinente et plus éclairée.
 Accuracy : signale les valeurs qui ne respectent pas les règles métier définies par l’utilisateur ou le niveau de qualité attendu et qui peuvent éroder la confiance accordée à l’IA.

Associé à des métriques existantes telles que Discoverability et Usage, le Qlik Trust Score for AI propose un moyen efficace de valider les datasets utilisés lors de l’entraînement de l’IA, les pipelines de génération augmentée de récupération (RAG) ou l’automatisation intelligente, en suivant les dimensions Security et LLM Readiness.

Toujours dans le cadre de sa vision pour une meilleure qualité et gouvernance des données pour les initiatives d’IA, Qlik déploie des fonctionnalités supplémentaires, dont le Qlik Trust Score historization, qui permet aux utilisateurs de suivre les tendances observées au fil du temps et d’établir une corrélation entre les variations de confiance dans les données et leur impact en aval, comme les dérives de modèles ou la dégradation des performances. Par ailleurs, Qlik introduira également un programme en accès anticipé pour bénéficier d’une expérience de Data Stewardship AI-native dans Qlik Talend Cloud. Celle-ci vise à détecter et à résoudre de manière proactive les problèmes de données à un stade plus précoce du cycle de vie. Prévu pour l’automne 2025, ce programme combinera des règles automatisées, des workflows « Human-in-the-loop » et une gouvernance à l’échelle de la plateforme. Cela permettra aux équipes data et aux persona d’IA de collaborer plus efficacement à la remédiation de la qualité des données.

« Aujourd’hui, le nombre d’initiatives d’IA qui échouent est alarmant, seule une poignée d’entre elles parviennent à apporter de la valeur à l’entreprise », indique Ritu Jyoti, Group VP/GM, AI, Automation, Data and Analytics chez IDC. « Le chaînon manquant ne se trouve pas dans le modèle, mais bien dans les données. En l’absence de metrics clairs pour mesurer la fiabilité des données, les entreprises risquent d’essuyer des échecs cuisants et coûteux, de s’appuyer sur des biais non vérifiés et d’entraver l’adoption de l’IA. Un indicateur de confiance unifié tel que le Qlik Trust Score for AI permet aux équipes d’obtenir les informations concrètes dont elles ont besoin pour rendre l’IA fiable et réutilisable ».

Reworld est l’un des nombreux clients de Qlik qui s’efforce d’opérationnaliser la confiance dans sa stratégie d’IA. À ce sujet, Charles Link, Senior Director of Data and Analytics chez Reworld indique : « Ce n’est pas le modèle qui pose problème dans l’IA, mais la confiance dans les données qui le sous-tendent. Dans notre métier, si nous ne pouvons pas défendre la qualité de nos données, nous ne pouvons pas défendre nos décisions. Un signal clair et continu qui indique si les données sont vraiment prêtes pour l’IA constitue une nouvelle norme. Ainsi, la confiance prend une place centrale au cœur des conversations, là où elle doit être. »

Selon une étude récente de Qlik, seulement 42 % des dirigeants ont une confiance totale et vérifiable dans les enseignements générés par l’IA, alors que, paradoxalement, près de 90 % d’entre eux affirment que l’IA est désormais un des piliers de leur stratégie concurrentielle. Le Qlik Trust Score for AI comble ce manque de confiance grâce à un cadre objectif et réutilisable, qui concorde avec les normes de gouvernance émergentes.

Qlik est le premier éditeur du secteur à fournir un indicateur de confiance unifié et spécifique à l’IA directement au cœur du pipeline de données. Il combine des fonctionnalités de mesure, de contrôle et de remédiation au sein d’une seule et même expérience. Le Qlik Trust Score for AI est désormais disponible pour tous les clients de Qlik Talend Cloud Enterprise Edition.