Data Collection

Comment choisir la meilleure entreprise de collecte de données pour les projets d'IA et de ML

Aujourd'hui, une entreprise sans Intelligence Artificielle (IA) et Machine Learning (ML) est fortement désavantagée par rapport à la concurrence. De la prise en charge et de l'optimisation des processus et des workflows backend à l'amélioration de l'expérience utilisateur via les moteurs de recommandation et l'automatisation, l'adoption de l'IA est inévitable et essentielle à la survie en 2021.

Cependant, arriver à un point où l'IA fournit des résultats transparents et précis est un défi. Une mise en œuvre correcte ne se fait pas du jour au lendemain, c'est un processus à long terme qui peut se poursuivre pendant des mois. Plus la période d'entraînement de l'IA est longue, plus les résultats sont précis. Cela dit, une durée de formation en IA plus longue nécessite plus de volumes d'ensembles de données pertinents et contextuels.

D'un point de vue commercial, il est presque impossible que vous disposiez d'une source pérenne d'ensembles de données pertinents à moins que vos systèmes internes ne soient très efficaces. La plupart des entreprises doivent s'appuyer sur des sources externes comme fournisseurs tiers ou une entreprise de collecte de données de formation à l'IA. Ils disposent de l'infrastructure et des installations pour vous assurer d'obtenir le volume de données de formation en IA dont vous avez besoin à des fins de formation, mais choisir la bonne option pour votre entreprise n'est pas si simple.

De nombreuses entreprises de qualité inférieure proposent la collecte de données dans le secteur et vous devez faire attention avec qui vous choisissez de collaborer. Un partenariat avec un fournisseur incorrect ou incompétent pourrait repousser indéfiniment vos données de lancement de produit ou entraîner une perte en capital.

Nous avons créé ce guide pour vous aider à choisir la bonne entreprise de collecte de données d'IA. Après avoir lu, vous aurez la confiance nécessaire pour identifier la société de collecte de données parfaite pour votre entreprise.

Facteurs internes à prendre en compte avant de rechercher une entreprise de collecte de données

Collaborer avec une entreprise de collecte de données ne représente que 50% de la tâche. Les 50% restants tournent autour du travail préparatoire de votre point de vue. La collaboration parfaite nécessite des réponses ou des explications supplémentaires à des questions ou à des facteurs. Regardons quelques-uns d'entre eux.

  • Quel est votre cas d'utilisation de l'IA ?

    Vous devez définir un cas d'utilisation approprié pour votre implémentation d'IA. Sinon, vous déployez l'IA sans objectif précis. Avant la mise en œuvre, vous devez déterminer si l'IA vous aidera à générer des prospects, à stimuler les ventes, à optimiser les flux de travail, à obtenir des résultats centrés sur le client ou d'autres résultats positifs spécifiques à votre entreprise. Définir clairement un cas d'utilisation vous assurera de rechercher le bon fournisseur de données.

  • De combien de données avez-vous besoin ? Quel genre?

    De combien de données avez-vous besoin ? Vous devez mettre un plafond générique sur le volume de données dont vous avez besoin. Bien que nous pensons que des volumes plus élevés se traduiront par des modèles plus précis, vous devez toujours définir la quantité nécessaire pour votre projet et le type de données qui sera le plus bénéfique. Sans un plan clair, vous subirez un gaspillage excessif de coûts et de main-d'œuvre.

    Vous trouverez ci-dessous quelques questions courantes que les propriétaires d'entreprise se posent lorsqu'ils se préparent à la collecte pour identifier quoi :

    • Votre entreprise est-elle basée sur la vision par ordinateur ?
    • De quelles images spécifiques en tant que jeux de données aurez-vous besoin ?
    • Avez-vous l'intention d'intégrer l'analyse prédictive dans votre flux de travail et avez besoin d'ensembles de données historiques basés sur du texte ?
  • Quelle doit être la diversité de votre ensemble de données ?

    Vous devez également définir la diversité de vos données, c'est-à-dire les données collectées à partir du groupe d'âge, du sexe, de l'origine ethnique, de la langue et du dialecte, du niveau d'études, du revenu, de l'état matrimonial et de la situation géographique.

  • Vos données sont-elles sensibles ?

    Les données sensibles font référence aux informations personnelles ou confidentielles. Les détails d'un patient dans un dossier de santé électronique utilisé pour mener des essais de médicaments sont des exemples idéaux. D'un point de vue éthique, ces informations et informations doivent être anonymisées en raison des normes et protocoles HIPAA en vigueur.

    Si vos exigences en matière de données impliquent des données sensibles, vous devez décider comment vous comptez procéder pour anonymiser les données ou si vous souhaitez que votre fournisseur le fasse pour vous.

  • Sources de collecte de données

    La collecte de données provient de diverses sources, des ensembles de données gratuits et téléchargeables aux sites Web et archives du gouvernement. Cependant, les ensembles de données doivent être pertinents pour votre projet, sinon ils n'auront aucune valeur. En plus d'être pertinent, l'ensemble de données doit également être contextuel, propre et relativement récent pour garantir que les résultats de votre IA correspondent à vos ambitions.

  • Comment budgéter ?

    La collecte de données d'IA implique des dépenses telles que le paiement du fournisseur, les frais d'exploitation, l'exactitude des données optimisant les dépenses du cycle, les dépenses indirectes et d'autres coûts cachés. Vous devez examiner attentivement chaque dépense impliquée dans le processus et formuler un budget en conséquence. Le budget de collecte de données doit également être aligné sur la portée et la vision de votre projet.

Discutons aujourd'hui de vos besoins en données de formation en IA.

Comment choisir la meilleure entreprise de collecte de données pour les projets d'IA et de ML ?

Maintenant que vous avez établi les principes fondamentaux, il est maintenant relativement plus facile d'identifier les sociétés de collecte de données idéales. Pour différencier davantage un fournisseur de qualité d'un fournisseur inadéquat, voici une liste de contrôle rapide des aspects auxquels vous devez prêter attention.

  • Exemples d'ensembles de données

    Demandez exemples d'ensembles de données avant de collaborer avec un fournisseur. Les résultats et les performances de vos modules d'IA dépendent du degré d'activité, d'implication et d'engagement de votre fournisseur et le meilleur moyen d'avoir un aperçu de toutes ces qualités est d'obtenir des exemples d'ensembles de données. Cela vous donnera une idée de si vos besoins en données sont satisfaits et vous dira si la collaboration vaut l'investissement.

  • Conformité réglementaire

    L'une des principales raisons pour lesquelles vous avez l'intention de collaborer avec les fournisseurs est de maintenir les tâches conformes aux organismes de réglementation. C'est un travail fastidieux qui nécessite un expert expérimenté. Avant de décider, vérifiez si le fournisseur de services potentiel respecte les conformités et les normes pour vous assurer que les données obtenues auprès de diverses sources sont autorisées à être utilisées avec les autorisations appropriées.

    Des conséquences juridiques pourraient entraîner la faillite de votre entreprise. Assurez-vous de garder à l'esprit la conformité lorsque vous choisissez un fournisseur de collecte de données.

  • Assurance de la qualité

    Lorsque vous obtenez des ensembles de données de votre fournisseur, ils doivent être correctement formatés et prêts à être directement téléchargés sur votre module d'IA à des fins de formation. Vous ne devriez pas avoir à effectuer des audits ou à utiliser du personnel dédié pour vérifier la qualité de l'ensemble de données. Cela ne fait qu'ajouter une couche supplémentaire à une tâche déjà fastidieuse. Assurez-vous que votre fournisseur fournit toujours des ensembles de données prêts à être téléchargés dans le format et le style dont vous avez besoin.

  • Références clients

    Parler aux clients existants de votre fournisseur vous donnera une opinion de première main sur leurs normes de fonctionnement et leur qualité. Les clients sont généralement honnêtes avec les références et les recommandations. Si votre fournisseur est prêt à vous laisser parler à ses clients, il a clairement confiance dans le service qu'il fournit. Examinez attentivement leurs projets passés, parlez à leurs clients et concluez l'affaire si vous pensez qu'ils vous conviennent.

  • Gérer le biais des données

    La transparence est la clé de toute collaboration et votre fournisseur doit partager des détails pour savoir si les ensembles de données qu'il fournit sont biaisés. S'ils le sont, dans quelle mesure ? En général, il est difficile d'éliminer complètement les biais de l'image car vous ne pouvez pas identifier ou attribuer l'heure ou la source précise de l'introduction. Ainsi, lorsqu'ils offrent des informations sur la façon dont les données sont biaisées, vous pouvez modifier votre système pour obtenir des résultats en conséquence.

  • Évolutivité du volume

    Votre entreprise va se développer à l'avenir et la portée de votre projet va s'étendre de façon exponentielle. Dans de tels cas, vous devez être sûr que votre fournisseur peut fournir les volumes d'ensembles de données requis par votre entreprise à grande échelle.

    Ont-ils assez de talent en interne ? Épuisent-ils toutes leurs sources de données ? Peuvent-ils personnaliser vos données en fonction de besoins et de cas d'utilisation uniques ? Des aspects comme ceux-ci garantiront que le fournisseur peut effectuer une transition lorsque des volumes de données plus importants sont nécessaires.

Votre avenir dépend de l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique

Votre avenir dépend de l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatiqueNous comprenons qu'il est difficile de trouver la bonne entreprise de collecte de données. Cela n'a aucun sens de demander des ensembles d'échantillons individuellement, de comparer les fournisseurs et de tester les services avec des projets rapides avant de s'engager. Même lorsque vous trouvez la bonne entreprise, vous devez consacrer jusqu'à deux mois à la préparation de la collecte de données.

C'est pourquoi nous vous suggérons d'éliminer toutes ces instances et de passer directement à cette phase de collaboration et d'obtenir des ensembles de données de qualité pour vos projets. Contactez Shaip dès aujourd'hui pour une qualité de données irréprochable. Nous dépassons tous les éléments que nous avons mentionnés sur la liste de contrôle pour nous assurer que notre partenariat est rentable pour votre entreprise.

Parlez-nous aujourd'hui sur votre projet, et commençons le plus tôt possible.

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