Lorsqu'il s'agit d'intelligence artificielle (IA), nous ne reconnaissons parfois que l'efficacité et la précision du système de prise de décision. Nous ne parvenons pas à identifier les luttes indicibles des implémentations de l'IA à l'autre extrémité du spectre. En conséquence, les entreprises investissent trop dans leurs ambitions et se retrouvent avec un retour sur investissement décevant. Malheureusement, il s'agit d'un scénario auquel de nombreuses entreprises sont confrontées lors du processus de mise en œuvre de l'IA.
Après avoir examiné les causes d'un faible retour sur investissement, y compris des systèmes d'IA inefficaces, des lancements de produits retardés ou toute autre lacune concernant la mise en œuvre de l'IA, le facteur commun exposé est généralement de mauvaises données.
Les data scientists ne peuvent pas faire grand-chose. S'ils sont présentés avec des ensembles de données inadéquats, ils ne récupéreront aucune information utile. Souvent, ils doivent travailler avec des données inutilisables, inexactes, non pertinentes ou tout ce qui précède. Le coût des mauvaises données devient rapidement évident financièrement et techniquement une fois que l'information doit être mise en œuvre dans un projet.
D’après une enquête par TechRepublic qui se concentrait sur la gestion de l'IA et du ML, des données erronées ont amené 59 % des entreprises participantes à mal calculer la demande. De plus, 26% des personnes interrogées ont fini par cibler les mauvais prospects.
Cet article explorera les conséquences de mauvaises données et comment vous pouvez éviter de gaspiller des ressources et générer un retour sur investissement significatif à partir de votre phase de formation à l'IA.
Commençons.
Qu'est-ce que les données erronées ?
Garbage in Garbage Out est le protocole suivi par les systèmes d'apprentissage automatique. Si vous insérez de mauvaises données dans votre module ML à des fins de formation, cela donnera de mauvais résultats. La saisie de données de mauvaise qualité dans votre système met votre produit ou service en danger. Pour mieux comprendre le concept de données erronées, voici trois exemples courants :
- Toutes les données qui sont incorrectes - par exemple, les numéros de téléphone à la place des adresses e-mail
- Données incomplètes ou manquantes - si des valeurs cruciales sont absentes, les données ne sont pas utiles
- Données biaisées - l'intégrité des données et de ses résultats est compromise en raison de préjugés volontaires ou involontaires
La plupart du temps, les données qui sont présentées aux analystes pour former les modules d'IA sont inutiles. Habituellement, au moins un des exemples ci-dessus existe. Travailler avec des informations inexactes oblige les data scientists à passer leur temps précieux à nettoyer les données au lieu de les analyser ou de former leurs systèmes.
Un état de la science des données et de l'analytique rapport révèle que près de 24 % des data scientists passent jusqu'à 20 heures de leur temps à rechercher et à préparer des données. L'étude a également révélé que 22% supplémentaires passaient de 10 à 19 heures à traiter de mauvaises données au lieu d'utiliser leur expertise pour créer des systèmes plus efficaces.
Maintenant que nous pouvons reconnaître les mauvaises données, discutons de la manière dont elles peuvent vous empêcher d'atteindre vos ambitions avec l'IA.
Les conséquences des mauvaises données sur votre entreprise
Pour expliquer l'étendue des mauvaises données sur vos objectifs, prenons du recul. Si un scientifique des données passe jusqu'à 80 % de son temps à nettoyer les données, la productivité chute considérablement (à la fois individuellement et collectivement). Vos ressources financières sont allouées à une équipe hautement qualifiée qui consacre la majeure partie de son temps à des tâches redondantes.
Laisse ça lavabo dans.
Non seulement vous gaspillez de l'argent en payant un professionnel hautement qualifié pour faire la saisie de données, mais la durée nécessaire à la formation de vos systèmes d'IA est également reportée en raison du manque de des données de qualité (vos projets prennent 40 % plus de temps à terminer). Offrir un lancement de produit rapide est totalement exclu, ce qui donne à vos concurrents un avantage concurrentiel s'ils utilisent efficacement leurs data scientists.
Les mauvaises données ne sont pas seulement chronophages à traiter. Cela peut également drainer des ressources d'un point de vue technique. Voici quelques conséquences importantes :
- La maintenance et le stockage de mauvaises données sont coûteux en termes de temps et d'argent.
- De mauvaises données peuvent épuiser les ressources financières. Des études révèlent que près de 9.7 millions sont gaspillés par les entreprises qui traitent de mauvaises données.
- Si votre produit final est inexact, lent ou non pertinent, vous perdrez rapidement votre crédibilité sur le marché.
- De mauvaises données peuvent inhiber vos projets d'IA, car la plupart des entreprises ne reconnaissent pas les retards associés au nettoyage des ensembles de données inadéquats.
Comment les propriétaires d'entreprise peuvent-ils éviter les mauvaises données ?
La solution la plus logique est d'être préparé. Avoir une bonne vision et un ensemble d'objectifs pour vos ambitions de mise en œuvre de l'IA peut aider les propriétaires d'entreprise à éviter de nombreux problèmes liés aux mauvaises données. Ensuite, il faut avoir une stratégie sensée pour décomposer tous les cas d'utilisation probables avec les systèmes d'IA.
Une fois que l'entreprise est correctement préparée pour la mise en œuvre de l'IA, l'étape suivante consiste à travailler avec un fournisseur de collecte de données comme les experts de Shaip, pour rechercher, annoter et fournir des données de qualité, pertinentes et adaptées à votre projet. Chez Shaip, nous avons un incroyable modus operandi en matière de collecte et d'annotation de données. Ayant travaillé avec des centaines de clients dans le passé, nous nous assurons que vos normes de qualité de données sont respectées à chaque étape du processus de mise en œuvre de l'IA.
Nous suivons des mesures strictes d'évaluation de la qualité pour qualifier les données que nous collectons et mettons en œuvre une procédure de gestion des mauvaises données hermétique en utilisant les meilleures pratiques. Nos méthodes vous permettront de former vos systèmes d'IA avec les données les plus précises et les plus exactes disponibles dans votre niche.
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