La mauvaise qualité des données est le principal obstacle à l’avancement des projets d’IA
En réalité, trop d’entreprises dépensent des millions dans des projets de validation de principe, pour ensuite les voir se heurter à un mur. Pourquoi ? Les données sur lesquelles elles s’appuient sont désorganisées, peu fiables et incomplètes. Pour sortir du piège de la validation du concept, les entreprises ont besoin de plus que de modèles fantaisistes. Elles ont besoin de systèmes de données structurés, fiables et axés sur la création d’une valeur mesurable.
Gartner estime que d’ici 2025, 30 % des projets d’IA générative seront abandonnés après l’étape du prototype. Ce n’est pas parce que les algorithmes sont défectueux, mais parce que les données qui les sous-tendent ne sont pas à la hauteur.
Le problème va plus loin que le gaspillage d’argent. Chaque projet raté microprocesseurs à la réputation d’une entreprise, étouffant l’innovation et créant une hésitation à investir dans de futures initiatives d’IA. La plus grande erreur ? Penser que vous pouvez corriger de mauvaises données en aval. Si les données ne sont pas de haute qualité dès le départ, vous programmez essentiellement l’échec dans votre système.
Le succès de l’IA ne repose pas sur la formation des modèles les plus intelligents, mais plutôt sur la construction d’un pipeline de données précis et discipliné. Les organisations qui accordent la priorité à cet aspect ouvriront la voie dans un monde de plus en plus dépendant des systèmes intelligents.
La qualité des données est plus importante que la quantité
Pendant des années, on a cru qu’une plus grande quantité de données était toujours meilleure. Mais dans le domaine de l’IA, c’est un mythe. La quantité sans la qualité est pire qu’inutile. Alimenter vos modèles avec une montagne de données bâclées ne fait pas que gaspiller des ressources, cela sabote activement les résultats. Des erreurs, des biais et des informations non pertinentes s’y glissent, faussant les prévisions et rendant vos systèmes peu fiables. En bref, plus de mauvaises données signifie plus de mauvaises décisions.
Les grands ensembles de données comportent des risques de qualité et ralentissent vos opérations. Le traitement de données non structurées et redondantes consomme de la puissance de calcul et du temps, ce qui ralentit votre capacité d’innovation et d’adaptation. Ne sous-estimez pas non plus l’impact financier. Pour les petites entreprises, la gestion de ces ensembles de données volumineux peut devenir prohibitive.
Les chiffres parlent d’eux-mêmes. Selon IBM, la mauvaise qualité des données coûte à l’économie américaine 3,1 billions de dollars par an. C’est un chiffre stupéfiant, qui montre bien pourquoi les entreprises doivent changer d’orientation. Au lieu de thésauriser les données comme s’il s’agissait d’or, elles devraient les traiter comme un ensemble d’outils de précision, chaque pièce étant sélectionnée en fonction de son objectif spécifique.
La leçon à en tirer est simple : privilégiez la qualité à la quantité. Les données n’ont pas besoin d’être volumineuses, mais elles doivent être intelligentes. Les systèmes d’IA les plus performants s’appuient sur des océans de données, mais aussi sur des informations propres, sélectionnées et ciblées. C’est ainsi que vous passez de la formation de prototypes encombrants au déploiement de systèmes efficaces et prêts pour la production.
Caractéristiques des données de haute qualité
Des données de haute qualité sont à la base de tout système d’intelligence artificielle performant. Sans elles, même les meilleurs algorithmes n’ont aucune valeur. Qu’est-ce qui fait que des données sont « de haute qualité » ? Bien qu’elle soit essentielle, l’exactitude des données n’est pas la seule caractéristique importante. Les données doivent également être structurées, diversifiées, pertinentes et collectées de manière responsable. Considérez ces éléments comme les ingrédients clés d’une recette d’IA évolutive.
Voyons cela en détail :
- Précision : Les données doivent refléter la réalité. Si ce n’est pas le cas, votre modèle ne résoudra pas le bon problème.
- Cohérence : Des formats et des normes uniformes éliminent la confusion et les erreurs pendant la formation.
- La diversité : L’inclusion de données variées aide les systèmes à s’adapter à des scénarios nouveaux et inattendus.
- Pertinence : Les données doivent correspondre directement aux objectifs du projet, ce qui permet de réduire le bruit et d’améliorer les résultats.
- Éthique : La collecte des données doit respecter la vie privée et éviter les préjugés, afin d’obtenir des résultats justes et fiables.
Prenons l’exemple d’Automotus, une entreprise qui se débattait avec des données corrompues et redondantes. En se concentrant sur la qualité des données, elle a pu réduire son ensemble de données tout en améliorant les performances de son modèle. Les résultats ? Une augmentation de 20 % de la précision de la détection des objets et une réduction de 33 % des coûts d’étiquetage. C’est le pouvoir des données propres et utiles.
Les organisations doivent considérer les données comme un tout dont chaque élément doit être optimisé, fiable et performant. Si ce n’est pas le cas, c’est l’ensemble du système qui s’en trouve affaibli. Cette approche transforme l’IA d’un jouet expérimental en une centrale de production.
Stratégies pratiques pour améliorer la qualité des données
Pour améliorer la qualité des données, il faut de la discipline. La clé est de traiter les données comme n’importe quel autre actif essentiel : géré avec des normes claires, une maintenance régulière et les bons outils. Voici comment procéder :
- La gouvernance : Établissez des règles claires concernant la propriété des données, la manière dont elles sont gérées et les normes qu’elles doivent respecter. C’est la base de tout le reste.
- Techniques de nettoyage : Utilisez des méthodes avancées telles que la détection des valeurs aberrantes et la normalisation pour éliminer le bruit et les incohérences.
- Étiquetage précis : Combinez l’automatisation et la supervision humaine pour plus de précision. Les outils automatisés sont rapides, mais ils ont besoin de l’intuition humaine pour traiter les cas particuliers.
- Diverses sources : Tirez vos données de sources variées et fiables afin de minimiser les biais. Cela revient à diversifier vos investissements, à réduire les risques et à améliorer les performances.
- Outils avancés : Les systèmes d’IA modernes nécessitent une conservation continue. Utilisez des outils de gestion des données pour maintenir les ensembles de données à jour et les aligner sur l’évolution des besoins.
Le coût caché des données de mauvaise qualité est le temps. Les data scientists consacrent 80 % de leur temps de travail à la préparation des données, ce qui ne leur laisse que 20 % pour l’innovation proprement dite. En se concentrant sur la qualité dès le départ, les organisations pourront récupérer ce temps, ce qui rendra leurs équipes exponentiellement plus productives. Des données propres et fiables transforment les projets d’IA en actifs opérationnels, ce qui permet de prendre de meilleures décisions et d’avoir un impact réel.
La mise à l’échelle de l’IA nécessite une approche centrée sur les données
Les meilleurs algorithmes du monde ne peuvent pas venir à bout de mauvais pipelines de données. Avec l’adoption croissante de l’IA, les défis liés au maintien de la qualité des données dans les environnements distribués deviennent encore plus complexes.
Des innovations majeures sont mises en œuvre pour relever ces défis :
- Contrôles automatisés des données : Ces outils permettent de détecter rapidement les problèmes et de gagner du temps et de l’argent.
- L’apprentissage automatique pour le nettoyage : L’IA aide l’IA en améliorant automatiquement l’intégrité des données.
- Outils de protection de la vie privée : Protégez les informations sensibles tout en permettant une formation complète.
- Génération de données synthétiques : Augmentez les ensembles de données réelles avec des exemples de haute qualité créés artificiellement.
Gartner prévoit que d’ici 2025, 75 % des données d’entreprise seront traitées en dehors des centres de données traditionnels. Cette évolution exige des stratégies plus intelligentes en matière de qualité des données, en particulier dans les environnements dynamiques et en temps réel. Les entreprises qui y parviendront seront à la tête de la prochaine vague d’innovation en matière d’IA.
