L'intelligence artificielle (IA) transforme les industries en automatisant les tâches et en générant des connaissances, mais sa véritable efficacité dépend de données pertinentes et de haute qualité. Les données structurées sont le type de données le plus important pour maximiser les avantages de l'IA.

Données structurées et non structurées

Les données sont structurées ou non structurées en fonction du format et du schéma sur lesquels elles reposent. Un schéma décrit l'organisation et le stockage des données dans une base de données et définit la relation entre les différentes tables.

Les données structurées ont un schéma fixe, trié en lignes et colonnes de tableau, comme le nom, l'adresse, le numéro d'identification, la date, etc. Comme les données structurées ont un format standardisé et défini, les outils d'analyse de données, les algorithmes d'apprentissage automatique et les utilisateurs sont tous en mesure de les interpréter et de les utiliser de manière cohérente. Toutefois, la conservation des données sous cette forme structurée est plus rigide en fonction du niveau d'effort à fournir pour les maintenir.

Les données non structurées n'ont pas de schéma fixe ni de format prédéfini. Elles se trouvent dans des courriels, des commentaires sur les médias sociaux, des fichiers audio, des transcriptions de chats ou d'autres documents dans différents référentiels, et il est difficile de les analyser. Comme elles ne se présentent pas sous la forme d'un tableau universel structuré, les données non structurées sont beaucoup plus souples. Cependant, la majorité des données sont non structurées, et elles existent dans toute l'entreprise puisqu'elles peuvent être collectées si rapidement et si facilement.

Tableau 1 : Données structurées et non structurées

L'avenir des données dans un monde dominé par l'IA

Malgré la montée en puissance des données non structurées et les progrès de la capacité de l'IA à les traiter, les données structurées sont appelées à jouer un rôle de plus en plus important dans l'avenir de l'IA juridique, car elles sont intégrées et exploitées dans les systèmes de gestion du cycle de vie des contrats (CLM) et de gestion des données (DMS) :

• Clarté et cohérence : La clarté, la cohérence et l'efficacité inhérentes aux données structurées en font une base essentielle pour la construction de systèmes d'IA fiables et évolutifs.

• Graphes de connaissances : Les données structurées présentent une synergie avec les graphes de connaissances, ce qui améliore la capacité de l'IA à interpréter le contexte et à fournir des réponses plus précises et plus pertinentes.

• Modèles d'apprentissage automatique : Les données structurées sont essentielles pour l'entraînement de nombreux types de modèles d'apprentissage automatique, en particulier pour des tâches telles que la classification, la régression et la prédiction.

• Intégration avec des données non structurées : La tendance est de plus en plus à l'intégration des données structurées et non structurées pour créer des applications d'IA plus complètes et plus perspicaces.

Tableau 2 : Avantages des données structurées pour l'IA

L'adoption d'une structure pour la réussite de l'IA

Malgré leurs avantages, les données structurées présentent des défis et des inconvénients que les organisations doivent relever pour exploiter leur valeur pour l'IA.

Principaux défis :

• Inflexibilité : Il peut être difficile de s'adapter à l'évolution des exigences en matière de données et de saisir des types de données complexes sans apporter de modifications importantes au schéma sous-jacent.

• Intensité des ressources : La maintenance et l'évolution de l'infrastructure pour les données structurées peuvent nécessiter beaucoup de ressources, avec des coûts à long terme associés à la gestion de ces environnements.

• Silos de données : les données structurées peuvent être fragmentées entre différents systèmes et départements, ce qui entraîne des silos de données qui empêchent d'avoir une vision holistique pour des applications d'IA efficaces.

• Adaptation aux données du monde réel : Toutes les données du monde réel ne s'intègrent pas naturellement dans un format structuré, ce qui peut entraîner la perte d'informations précieuses ou une modélisation inefficace. Des approches hybrides peuvent s'avérer nécessaires.

• Modèles de données prédéfinis : La nature rigide des données structurées peut rendre difficile l'adaptation aux nouveaux besoins de l'entreprise sans ajustements substantiels.

La gouvernance des données est essentielle pour garantir la qualité, la cohérence et la sécurité des données, qui constituent le fondement d'applications d'IA fiables. Les organisations doivent prendre en compte le coût de la structuration, du stockage et de la maintenance des données structurées pour l'IA. La planification d'un modèle de données avec une compréhension de ces défis contribuera à garantir que votre organisation peut être flexible et prête à évoluer avec des outils d'IA en constante évolution.


Karthik Radhakrishnan est directeur de la R&D CLM et architecte en chef chez Epiq. Leader technologique expérimenté, il possède plus de 35 ans d'expérience dans le domaine des technologies de l'information et s'est spécialisé dans la conception, le développement et la gestion d'applications logicielles. Avec plus de 20 ans d'expertise dans les domaines de la gestion du cycle de vie des contrats (CLM) et de la configuration, du prix et du devis (CPQ), il fournit constamment des solutions de haute qualité à ses clients.