Après des années de développement coûteux de l'IA et des résultats décevants, l'omniprésence des mégadonnées et la disponibilité immédiate de la puissance de calcul produisent une explosion des implémentations de l'IA. Alors que de plus en plus d'entreprises cherchent à exploiter les capacités incroyables de la technologie, certains de ces nouveaux entrants essaient d'obtenir des résultats optimaux avec un budget minimal, et l'une des stratégies les plus courantes consiste à former des algorithmes à l'aide d'ensembles de données gratuits ou à prix réduit.
Il n'y a aucun moyen de contourner le fait que les ensembles de données open source ou crowdsourcing sont en effet moins chers que les données sous licence d'un fournisseur, et des données bon marché ou gratuites sont parfois tout ce qu'une startup d'IA peut se permettre. Les ensembles de données participatifs peuvent même être dotés de fonctionnalités d'assurance qualité intégrées, et ils sont également plus facilement évolutifs, ce qui les rend encore plus attrayants pour les startups qui imaginent une croissance et une expansion rapides.
Étant donné que les ensembles de données open source sont disponibles dans le domaine public, ils facilitent le développement collaboratif entre plusieurs équipes d'IA et permettent aux ingénieurs d'expérimenter un nombre illimité d'itérations, le tout sans que l'entreprise n'encoure de coûts supplémentaires. Malheureusement, les ensembles de données open source et crowdsourcing présentent également des inconvénients majeurs qui peuvent rapidement annuler toute économie initiale potentielle.
Le vrai coût des ensembles de données bon marché
Ils disent que vous en avez pour votre argent, et l'adage est particulièrement vrai en ce qui concerne les ensembles de données. Si vous utilisez des données open source ou crowdsourcées comme base de votre modèle d'IA, vous pouvez vous attendre à dépenser une fortune pour faire face à ces inconvénients majeurs :
Précision réduite :
Les données gratuites ou bon marché souffrent dans un domaine particulier, et c'est un domaine qui a tendance à saboter les efforts de développement de l'IA : la précision. Les modèles développés à l'aide de données open source sont généralement inexacts en raison des problèmes de qualité qui imprègnent les données elles-mêmes. Lorsque les données sont externalisées de manière anonyme, les travailleurs ne sont pas responsables des résultats indésirables, et différentes techniques et niveaux d'expérience produisent des incohérences majeures avec les données.
Concurrence accrue:
Tout le monde peut travailler avec des données open source, ce qui signifie que de nombreuses entreprises font exactement cela. Lorsque deux équipes concurrentes travaillent avec les mêmes entrées exactes, elles sont susceptibles de se retrouver avec les mêmes sorties – ou du moins de manière frappante similaires. Sans véritable différenciation, vous serez en concurrence sur un pied d'égalité pour chaque client, chaque dollar investi et une once de couverture médiatique. Ce n'est pas ainsi que vous souhaitez fonctionner dans un environnement commercial déjà difficile.
Données statiques :
Imaginez suivre une recette où la quantité et la qualité de vos ingrédients sont en constante évolution. De nombreux ensembles de données open source sont mis à jour en permanence, et bien que ces mises à jour puissent être des ajouts précieux, elles peuvent également menacer l'intégrité de votre projet. Travailler à partir d'une copie privée de données open source est une option viable, mais cela signifie également que vous ne bénéficiez pas des mises à jour et des nouveaux ajouts.
Problèmes de confidentialité:
Les ensembles de données open source ne sont pas de votre responsabilité, jusqu'à ce que vous les utilisiez pour entraîner votre algorithme d'IA. Il est possible que l'ensemble de données ait été rendu public sans le bon dépersonnalisation de données, ce qui signifie que vous pourriez enfreindre les lois sur la protection des données des consommateurs en les utilisant. L'utilisation de deux sources différentes de ces données pourrait également permettre de relier les données autrement anonymes contenues dans chacune, exposant ainsi des informations personnelles.
Les ensembles de données open source ou participatifs ont un prix attrayant, mais les voitures de course qui rivalisent et gagnent au plus haut niveau ne sont pas chassées du lot de voitures d'occasion.
Lorsque vous investissez dans ensembles de données provenant de Shaip, vous achetez la cohérence et la qualité d'une main-d'œuvre entièrement gérée, des services de bout en bout, de l'approvisionnement à l'annotation, et une équipe d'experts internes du secteur qui peuvent pleinement comprendre l'utilisation finale de votre modèle et vous conseiller sur comment atteindre au mieux vos objectifs. Avec des données organisées selon vos spécifications rigoureuses, nous pouvons aidez votre modèle à générer une sortie de la plus haute qualité en moins d'itérations, accélérant votre réussite et vous faisant économiser de l'argent.