« Garbage in, garbage out » (GIGO) est un principe fondamental en informatique et en gestion des données qui signifie littéralement « ordure en entrée, ordure en sortie ». Ce concept rappelle que la pertinence et l’exactitude des résultats produits par un ordinateur, un logiciel ou un algorithme dépendent entièrement de la qualité des informations qu’on lui fournit. Même si un système ou une intelligence artificielle est technologiquement parfait, il sera incapable de corriger des données de départ fausses, incomplètes ou biaisées, et générera inévitablement des conclusions erronées.
Aujourd’hui, à l’ère de l’intelligence artificielle et du Big Data, ce principe est plus crucial que jamais pour les entreprises. Avant de chercher à déployer des outils d’analyse complexes, l’effort principal doit se concentrer sur la gouvernance des données, c’est-à-dire le nettoyage, la vérification et la structuration des informations collectées. En résumé, pour obtenir des prévisions fiables et prendre de bonnes décisions stratégiques, il faut impérativement veiller à ce que la matière première numérique soit irréprochable.