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De l'importance des datasets dans les entrainements d'intelligences artificielles - enjeux et défis.





Imaginez vous que vous êtes sur le point de concocter un inoubliable moelleux au chocolat pour vos invités.


Vous avez un four ultra-moderne, la meilleure recette du monde (celle de Suzy Palatin, testée et approuvée), mais si vos ingrédients ne sont pas de premier choix, votre moelleux ne sera parfait.


C'est exactement ce à quoi les entreprises sont confrontées avec l'entrainement des intelligences artificielles.


Ici, les datasets sont vos ingrédients, et votre système IA est à la fois le four et la recette.


Peu importe à quel point votre système d'IA est performant, sans datasets d'excellente qualité, ses performances ne seront pas optimales.



 


Les fondamentaux des Datasets en IA


Alors, qu'est-ce qu'un dataset?


Dans le domaine de l'IA, un dataset est un ensemble d'informations utilisées pour former des modèles d'apprentissage automatique. Il agit à l'instar d'un entraîneur d'équipe, guidant les joueurs (systèmes IA), les aidant à comprendre les stratégies (reconnaître les modèles) et à tirer des leçons des matchs d'entraînement (exemples antérieurs).


Et tout comme la performance d'une équipe est tributaire de la compétence de l'entraîneur, la performance de l'IA reflète la qualité du dataset.




Des Datasets de Qualité – Un pré requis non négociable


Pourquoi la qualité des datasets est-elle si cruciale?


En somme, les datasets de mauvaise qualité peuvent être comparés à de mauvais entraineurs.


Ils peuvent conduire à des modèles d'IA mal formés, susceptibles de générer des prédictions erronées et de ralentir les processus.


Par exemple, imaginez un modèle d'IA formé sur des données biaisées qui doit prendre des décisions d'embauche – il est fort probable qu'il perpétue ces biais, conduisant potentiellement à des processus de recrutement injustes.




Les Obstacles à l'obtention de Datasets de bonne qualité


Se procurer de bons datasets n'est pas une tâche aisée.


Ils nécessitent d'être créés, ce qui implique de collecter et nettoyer les données, ou ils peuvent être acquis à un coût qui peut s'avérer élevé.

De surcroît, avec des lois de confidentialité contraignantes telles que le RGPD en Europe, la collecte de données est devenue encore plus complexe.




Former une IA sur les Documents d'Entreprise – Un Défi de Taille


S'ensuit le défi de la formation des modèles d'IA sur des documents spécifiques à l'entreprise.


Ce processus exige un investissement conséquent en temps et en ressources. Il ne s'agit pas simplement de fournir des données à un système, mais de s'assurer que ces données sont pertinentes, diversifiées, et qu'elles reflètent différents scénarios que l'IA pourrait rencontrer.


Prenons l'exemple d'une banque souhaitant automatiser son processus d'approbation de prêts. Elle serait confrontée à une multitude de documents de formats variés, rendant ardue la compilation d'un dataset unifié pour la formation de l'IA.




Surmonter les Difficultés d'Annotation


La préparation des datasets pour l'IA requiert également une annotation ou un étiquetage précis des données.


Pour quantifier, cela peut impliquer l'ajout de 5 à 50 étiquettes par document. Certains documents sont si complexes que leur annotation ne peut pas être confiée à n'importe qui. La personne en charge doit avoir une connaissance approfondie des documents/ du métier pour éviter les erreurs, ce qui nécessite une expertise considérable et une grande patience.



L' atout de Docsya


Alors que la plupart des entrainements IA nécessitent des milliers de documents, la technologie de Docsya, et plus spécifiquement l'outil d'entrainement IA de Docsya, réduit cette exigence à moins de 100 documents.


Comment ?


En mettant l'accent sur la qualité et la pertinence des données, pas seulement sur leur quantité, en recherchant les parties significatives des données qui contribuent véritablement au processus d'apprentissage.




La confidentialité des données dans les entrainements de systèmes IA


Dans les entrainements d'intelligences artificielles, le respect de la confidentialité des données est primordial. Lors de la manipulation des données de vos clients, vous devez aussi être conscient de votre responsabilité éthique.


Un fournisseur de logiciels IA peut aider à définir les paramètres, les étiquettes et les clés de liaison pour un cas d'utilisation spécifique, mais il est fondamental de garder à l'esprit que ces données doivent être utilisées à l'avantage de votre entreprise uniquement.


Les données d'un client ne doivent en aucun cas être utilisées pour former un modèle qui sera vendu à un autre client.


Les solutions IA "prêtes à l'emploi" peuvent sembler attrayantes, mais elles soulèvent souvent des préoccupations en matière de confidentialité des données.


Ces solutions sont formées sur des datasets vastes et pourraient indirectement transférer des informations d'une entreprise à une autre.


Etre engagé envers la confidentialité des données et les pratiques éthiques dans la formation IA signifie construire la confiance avec vos clients, conduisant à de meilleurs résultats.



 


En IA, les datasets sont comme la colonne vertébrale. Ils guident les systèmes IA, les transformant en outils utiles pour les entreprises.


L'acquisition et l'annotation de ces datasets peut être un défi, mais les récompenses sont énormes.


En adoptant la bonne approche pour la collecte, la préparation et l'utilisation des données, les entreprises peuvent véritablement débloquer la puissance de l'IA.


Votre parcours avec l'IA est unique.


Continuez à explorer, à apprendre et à améliorer, et observez votre IA évoluer – tout comme nous.



La Team NeuronsOn.

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