L’éditeur spécialisé dans l’intégration et la qualité des données lance le Qlik Trust Score for AI, un indicateur conçu pour mesurer la fiabilité des données exploitées dans les projets d’IA.
Intégré à Qlik Talend Cloud, cet outil a été conçu pour garantir que les données soient prêtes à alimenter des modèles d’IA, en amont de leur exploitation. L’offre s’inscrit dans un contexte où les entreprises se lancent dans des projets sans toujours disposer de la visibilité nécessaire sur la qualité ou l’adéquation des données confiées à l’IA. Le Trust Score permet ainsi d’évaluer les jeux de données selon des critères clés, notamment la diversité (pour limiter les biais), la fraîcheur (pour s’assurer de la pertinence temporelle), et la précision (en lien avec les règles métier). Ces nouvelles dimensions s’ajoutent à d’autres indicateurs déjà exploités tels que la découvrabilité ou l’usage, offrant une vision globale de la robustesse des données.
Catalyser la maturité des données
Concrètement, ce score agit comme un signal de qualité intégré au pipeline de données. Il peut être utilisé pour valider les données avant l’entraînement des modèles, dans des scénarios comme le RAG (retrieval augmented generation) ou les processus d’automatisation. Qlik complète cette approche avec une fonction d’historisation, permettant d’analyser les évolutions du score dans le temps et d’anticiper les dérives.
« Sans base solide, l’IA ne peut ni produire de valeur, ni respecter les standards éthiques et réglementaires. Le Trust Score n’est pas qu’un indicateur technique, c’est un catalyseur de maturité data, un outil qui structure les pratiques et favorise une IA robuste, maîtrisée et conforme », souligne Jacques Padioleau, Regional VP Europe du Sud chez Qlik.
La solution sera prochainement enrichie d’un programme pilote de Data Stewardship “AI-native”, combinant gouvernance, automatisation et workflows collaboratifs. Objectif : faciliter une détection et une correction plus précoce des problèmes de qualité.
