Un concept futuriste dont les racines remontent au début des années 60 attendait que ce moment qui change la donne devienne non seulement courant, mais également inévitable. Oui, nous parlons de l'essor du Big Data et de la façon dont cela a permis à un concept très complexe comme l'intelligence artificielle (IA) de devenir un phénomène mondial.
Ce fait même devrait nous donner l'indice que l'IA est incomplète ou plutôt impossible sans données et sans les moyens de les générer, de les stocker et de les gérer. Et comme tous les principes sont universels, cela est également vrai dans l'espace de l'IA. Pour qu'un modèle d'IA fonctionne de manière transparente et fournisse des résultats précis, opportuns et pertinents, il doit être entraîné avec des données de haute qualité.
Cependant, cette condition déterminante est ce que les entreprises de toutes tailles et de toutes tailles ont du mal à combattre. Bien qu'il n'y ait pas de pénurie d'idées et de solutions aux problèmes du monde réel qui pourraient être résolus par l'IA, la plupart d'entre elles ont existé (ou existent) sur papier. Lorsqu'il s'agit de la praticité de leur mise en œuvre, la disponibilité des données et leur bonne qualité deviennent un obstacle majeur.
Donc, si vous êtes nouveau dans le domaine de l'IA et que vous vous demandez comment la qualité des données affecte les résultats de l'IA et les performances des solutions, voici un article complet. Mais avant cela, comprenons rapidement pourquoi des données de qualité sont importantes pour des performances optimales de l'IA.
Rôle des données de qualité dans les performances de l'IA
- Des données de bonne qualité garantissent que les résultats sont exacts et qu'ils résolvent un objectif ou un problème du monde réel.
- Le manque de données de bonne qualité pourrait avoir des conséquences juridiques et financières indésirables pour les propriétaires d'entreprise.
- Des données de haute qualité peuvent optimiser de manière cohérente le processus d'apprentissage des modèles d'IA.
- Pour le développement de modèles prédictifs, des données de haute qualité sont inévitables.
5 façons dont la qualité des données peut avoir un impact sur votre solution d'IA
Mauvaises données
Désormais, les mauvaises données sont un terme générique qui peut être utilisé pour décrire des ensembles de données incomplets, non pertinents ou étiquetés de manière inexacte. L'apparition de tout ou partie de ces modèles finit par gâcher l'IA. L'hygiène des données est un facteur crucial dans le spectre de la formation à l'IA et plus vous alimentez vos modèles d'IA avec de mauvaises données, plus vous les rendez inutiles.
Pour vous donner une idée rapide de l'impact des mauvaises données, comprenez que plusieurs grandes organisations ne pouvaient pas tirer pleinement parti des modèles d'IA malgré le fait qu'elles possédaient des décennies de données clients et commerciales. La raison – la plupart étaient de mauvaises données.
Biais de données
Outre les mauvaises données et leurs sous-concepts, il existe un autre problème récurrent appelé biais. C'est quelque chose que les entreprises et les entreprises du monde entier ont du mal à résoudre et à résoudre. En termes simples, le biais de données est l'inclinaison naturelle des ensembles de données vers une croyance, une idéologie, un segment, une démographie ou d'autres concepts abstraits particuliers.
Le biais des données est dangereux pour votre projet d'IA et, en fin de compte, pour votre entreprise à bien des égards. Les modèles d'IA formés avec des données biaisées pourraient cracher des résultats favorables ou défavorables à certains éléments, entités ou couches de la société.
En outre, le biais des données est principalement involontaire, résultant de croyances, d'idéologies, d'inclinations et de compréhension humaines innées. Pour cette raison, le biais des données pourrait s'infiltrer dans n'importe quelle phase de la formation à l'IA, telle que la collecte de données, le développement d'algorithmes, la formation de modèles, etc. Avoir un expert dédié ou recruter une équipe de professionnels de l'assurance qualité pourrait vous aider à atténuer les biais de données de votre système.
Volume de données
Il y a deux aspects à cela :
- Avoir d'énormes volumes de données
- Et avoir très peu de données
Les deux affectent la qualité de votre modèle d'IA. Bien qu'il puisse sembler qu'avoir d'énormes volumes de données soit une bonne chose, il s'avère que ce n'est pas le cas. Lorsque vous générez des volumes de données en vrac, la plupart finissent par être insignifiants, non pertinents ou incomplets – de mauvaises données. D'un autre côté, le fait de disposer de très peu de données rend le processus de formation à l'IA inefficace, car les modèles d'apprentissage non supervisés ne peuvent pas fonctionner correctement avec très peu d'ensembles de données.
Les statistiques révèlent que bien que 75% des entreprises dans le monde visent à développer et à déployer des modèles d'IA pour leur entreprise, seulement 15% d'entre elles y parviennent en raison du manque de disponibilité du bon type et du bon volume de données. Ainsi, le moyen le plus idéal d'assurer le volume optimal de données pour vos projets d'IA est d'externaliser le processus de sourcing.
Données présentes dans des silos
Alors, si j'ai un volume de données suffisant, mon problème est-il résolu ?
Eh bien, la réponse est, cela dépend et c'est pourquoi c'est le moment idéal pour mettre en lumière ce qu'on appelle les données silos. Les données présentes dans des endroits ou des autorités isolées sont aussi mauvaises que l'absence de données. Cela signifie que vos données de formation à l'IA doivent être facilement accessibles par toutes vos parties prenantes. Le manque d'interopérabilité ou d'accès aux ensembles de données entraîne une mauvaise qualité des résultats ou pire, un volume insuffisant pour lancer le processus de formation.
Problèmes d'annotation des données
Annotation de données est cette phase du développement du modèle d'IA qui dicte aux machines et à leurs algorithmes d'alimentation de donner un sens à ce qui leur est fourni. Une machine est une boîte, qu'elle soit allumée ou éteinte. Pour inculquer une fonctionnalité similaire au cerveau, des algorithmes sont développés et déployés. Mais pour que ces algorithmes fonctionnent correctement, des neurones sous forme de méta-informations via l'annotation de données, doivent être déclenchés et transmis aux algorithmes. C'est exactement à ce moment-là que les machines commencent à comprendre ce qu'elles doivent voir, accéder et traiter et ce qu'elles doivent faire en premier lieu.
Des ensembles de données mal annotés peuvent amener les machines à s'écarter de ce qui est vrai et les pousser à fournir des résultats faussés. Des modèles d'étiquetage de données incorrects rendent également tous les processus précédents tels que la collecte, le nettoyage et la compilation de données non pertinents en forçant les machines à traiter les ensembles de données de manière incorrecte. Il faut donc veiller au maximum à ce que les données soient annotées par des experts ou des PME, qui savent ce qu'ils font.
Récapitulation
Nous ne pouvons réitérer l'importance de données de bonne qualité pour le bon fonctionnement de votre modèle d'IA. Ainsi, si vous développez une solution basée sur l'IA, prenez le temps nécessaire pour éliminer ces instances de vos opérations. Travaillez avec des fournisseurs de données, des experts et faites tout ce qu'il faut pour vous assurer que vos modèles d'IA ne sont entraînés que par des données de haute qualité.
Bonne chance !
