Collecte de données d'IA

Les coûts cachés réels de la collecte de données d'IA en interne

La collecte de données a toujours été une préoccupation majeure pour les entreprises en croissance. Malheureusement, les petites et moyennes entreprises ont du mal avec les stratégies et les techniques de collecte de données. Les grandes entreprises et les start-up ayant accès au financement ont l'avantage d'acquérir des ensembles de données auprès de fournisseurs ou d'externaliser le processus pour une qualité et un rendement optimaux. Pour les entrepreneurs qui renforcent encore leur position sur le marché, la lutte est réelle. 

Avant que votre système d'IA puisse traiter et fournir des résultats impeccables, il doit traiter des milliers d'ensembles de données à des fins de formation. Un système ne devient meilleur qu'avec une formation répétée sur des ensembles de données contextuels et pertinents. Les entreprises qui ne parviennent pas à se procurer les bons ensembles de données dans des volumes énormes ouvrent souvent la voie à des systèmes inefficaces qui fournissent des résultats faussés ou biaisés. 

Cependant, la collecte de données n'est pas si simple. Dans l'un de nos articles précédents, nous avons exploré les avantages et les inconvénients de l'utilisation de ressources gratuites. Nous avons indiqué quand il est approprié d'utiliser ces sources, mais nous vous recommandons vivement d'examiner vos données internes avant d'utiliser des ensembles de données gratuits. Dans cet article, nous expliquerons plus en détail les coûts d'utilisation des données internes. 

Qu'est-ce que les données internes ?

Les données internes font référence aux analyses que vous générez en interne dans votre entreprise. Les données internes ou internes peuvent être les informations de votre CRM, les données de carte thermique de votre site Web, Google Analytics, les campagnes publicitaires ou une autre source essentielle obtenue au sein de votre entreprise et de ses opérations. 

Quels sont les avantages et les inconvénients des sources de données internes ?

Sources de données internes

Les Pros

L'avantage le plus important des données internes est qu'elles sont gratuites. Les données générées en interne sont également pertinentes pour le produit ou le service spécifique que vous fournissez. Les autres avantages de l'obtention de données internes comprennent :

  • Vous disposez déjà des pipelines et des workflows pour la génération de données, et cela se fait en temps réel de manière autonome. Il n'y a pas d'interventions manuelles ou d'efforts impliqués dans la phase de génération de données. 
  • Les données internes sont la source d'informations la plus pertinente si votre entreprise est unique, la première à commercialiser dans une zone géographique, ou est une super niche, et qu'il n'y a pas d'ensembles de données disponibles auparavant.
  • Vos sources internes vous offrent les données les plus contextuelles, fiables et à jour, que vous pouvez personnaliser en fonction de vos besoins et préférences.

Les inconvénients

Bien que les sources internes semblent idéales, leur application à vos modèles d'IA est compliquée. Le processus de collecte de données est simple mais la préparation est beaucoup plus complexe et prend du temps. Les données brutes nécessitent que vous et votre équipe consacriez d'innombrables heures de travail manuel à l'annotation, au marquage et à la transformation en Données d'entraînement à l'IA

Vous devrez collaborer avec plusieurs équipes - partout où les sources de données sont dispersées - et les réunir pour un processus de collecte de données rationalisé. Une fois collecté et compilé, le travail manuel reprend. Cela ajoute encore à la complexité si vous disposez d'un délai de commercialisation limité. 

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

Quel est le coût de la collecte de données en interne ?

Les frais de collecte et de préparation des données internes peuvent avoir plusieurs significations dans ce cas. Ici, nous ne faisons référence qu'à l'investissement tangible et au temps et aux efforts que vous consacrez à la collecte et à l'annotation des données. 

En ce qui concerne les transactions monétaires, vous avez deux dépenses majeures :

  • Salaires de vos spécialistes internes en IA, data scientists, annotateurs et associés QA.
  • Les coûts liés à l'utilisation et au maintien d'un plateforme d'annotation de données.

À un moment donné, le coût total encouru pour travailler avec des données internes est : 

Coût encouru = Nombre d'annotateurs*Coût par annotateur + Coût de la plate-forme

De nombreux coûts cachés sont également impliqués. Regardons-les individuellement. 

Coûts cachés associés à la collecte de données en interne

Coûts cachés associés à la collecte de données en interne

Gestion Dépenses

Des dépenses cruciales sont associées à la gestion de l'ensemble de l'opération et des processus de collecte et d'annotation des données. Il s'agit d'une partie intégrante de l'adoption de l'IA qui doit être financée et surveillée en permanence. Pour collecter et préparer avec succès les données internes, il doit y avoir une hiérarchie impliquant des associés, des responsables qualité et des gestionnaires qui rendent compte à la haute direction. 

Données Précision Dépenses d'optimisation

Les données provenant directement d'un CRM ou de toute autre source sont toujours brutes et nécessitent un nettoyage et une annotation des données. Votre équipe interne doit identifier et attribuer manuellement chaque élément d'un texte, d'une vidéo, d'une image ou d'un son et le préparer à des fins de formation. 

Les ensembles de données nécessitent une validation par les résultats. Lorsque les résultats ne sont pas précis, ils doivent être ajustés manuellement pour l'optimisation. En fonction de l'ampleur de vos ambitions et de la disponibilité des données, plusieurs cycles de workflows d'optimisation peuvent non seulement être coûteux, mais également fastidieux et chronophages.

Employés Frais de chiffre d'affaires

Les employés sont tenus de quitter les organisations, peu importe à quel point la culture de travail est agréable. En fin de compte, les ambitions personnelles et la satisfaction deviennent une priorité pour les employés. Bien que cela soit philosophiquement correct, financièrement, c'est une perte importante pour les propriétaires et les exploitants d'entreprise. 

Lorsque les employés rejoignent et quittent fréquemment votre organisation, vous finissez par dépenser de l'argent pour leur intégration, leur formation et même leur sortie. Le pire, c'est que vous devez enseigner une nouvelle ressource sur vos techniques de collecte de données et d'annotation à partir de zéro. S'ils apprennent lentement, ils finiront par fausser les résultats et déclencheront des dépenses supplémentaires d'optimisation de la précision des données.

Récapitulation

Les dépenses liées à l'interne collecte de données comprennent les coûts directs et cachés. N'oubliez pas qu'au milieu du processus complexe, vous devez également développer votre produit, promouvoir l'entreprise et préparer des stratégies de mise sur le marché.

Pour éviter tous les tracas, nous vous recommandons de contacter des experts en collecte de données et en annotation. Chez Shaip, nous disposons du réseau de données le plus étendu, ce qui nous permet de rechercher plus facilement des ensembles de données à partir de segments de marché de niche et de données démographiques. Nous fournissons également des données annotées afin que vous puissiez les utiliser directement à des fins de formation. 

Demande de contact avec nous aujourd'hui.

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