Cet article aborde la gestion des métadonnées, essentielle à la gouvernance des données, à la découverte de ressources et à la prise de décision à l'ère des données. Alors que les approches traditionnelles en matière de métadonnées se concentraient principalement sur l'organisation, la catégorisation et la réutilisation des ressources, l'intégration des technologies modernes d'intelligence artificielle (IA) a profondément modifié ces processus. Cet article examine les approches traditionnelles et celles basées sur l'IA en analysant les solutions open source, les outils commerciaux et les initiatives de recherche. Il propose une analyse comparative des méthodes de gestion des métadonnées traditionnelles et basées sur l'IA, soulignant leurs défis actuels et leurs implications pour les ensembles de données de nouvelle génération. Il présente également un cadre innovant de gestion des métadonnées basé sur l'IA, conçu pour relever ces défis. Ce cadre s'appuie sur des technologies d'IA modernes avancées pour automatiser la création de métadonnées, améliorer la gouvernance et améliorer l'accessibilité et la convivialité des ensembles de données modernes. Enfin, il suggère des orientations futures de recherche et développement qui offrent des opportunités pour faire progresser la gestion des métadonnées dans le contexte des innovations basées sur l'IA et des ensembles de données complexes.
