Importance de la qualité des données dans la mise en œuvre de l’IA

Les technologies d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique peuvent bénéficier considérablement aux industries de toutes tailles. Selon un rapport de McKinsey, les entreprises qui emploient des technologies d’intelligence artificielle doubleront leur flux de trésorerie d’ici 2030. Inversement, les entreprises qui ne déployeront pas l’IA subiront une réduction de 20 % de leur flux de trésorerie. Cependant, ces avantages vont au-delà des finances. L’IA peut aider les entreprises à combattre les pénuries de main-d’œuvre. L’IA améliore également considérablement l’expérience client et les résultats commerciaux, ce qui rend les entreprises plus fiables.

Puisque l’IA présente tant d’avantages, pourquoi tout le monde ne l’adopte-t-il pas ? En 2019, une enquête de PwC a révélé que 76 % des entreprises prévoient d’utiliser l’IA pour améliorer leur valeur commerciale. Cependant, seulement 15 % ont accès à des données de haute qualité pour atteindre leurs objectifs commerciaux. Une autre étude de Refinitiv suggère que 66 % des répondants ont déclaré que des données de mauvaise qualité entravent leur capacité à déployer et à adopter l’IA de manière efficace.

L’enquête a constaté que les trois principaux défis liés au travail avec les technologies d’apprentissage automatique et d’IA tournent autour de – « l’information précise sur la couverture, l’historique et la population des données », « l’identification des enregistrements incomplets ou corrompus » et « le nettoyage et la normalisation des données ». Cela démontre que des données de mauvaise qualité constituent le principal obstacle pour les entreprises qui souhaitent obtenir des analyses alimentées par l’IA de haute qualité.

Pourquoi les données sont-elles si importantes ?

Il existe de nombreuses raisons pour lesquelles la qualité des données est cruciale dans la mise en œuvre de l’IA. Voici certaines des plus importantes :

1. Garbage In and Garbage Out

Il est assez simple de comprendre que la sortie dépend fortement de l’entrée. Dans ce cas, si les ensembles de données sont remplis d’erreurs ou biaisés, le résultat sera également erroné. La plupart des problèmes liés aux données ne sont pas nécessairement liés à la quantité de données, mais à la qualité des données que vous alimentez dans le modèle d’IA. Si vous avez des données de mauvaise qualité, vos modèles d’IA ne fonctionneront pas correctement, quelle que soit leur qualité.

2. Tous les systèmes d’IA ne sont pas égaux

Lorsque nous pensons à des ensembles de données, nous pensons généralement en termes de données quantitatives. Mais il existe également des données qualitatives sous la forme de vidéos, d’entretiens personnels, d’opinions, de photos, etc. Dans les systèmes d’IA, les ensembles de données quantitatives sont structurés et les ensembles de données qualitatives sont non structurés. Tous les modèles d’IA ne peuvent pas gérer les deux types d’ensembles de données. La sélection du bon type de données pour le modèle approprié est donc essentielle pour obtenir la sortie attendue.

3. Qualité vs. Quantité

On pense généralement que les systèmes d’IA doivent ingérer une grande quantité de données pour en apprendre. Dans un débat sur la qualité vs la quantité, la seconde est généralement préférée par les entreprises. Cependant, si les ensembles de données sont de haute qualité mais plus courts, cela vous donnera une certaine garantie que la sortie est pertinente et robuste.

4. Caractéristiques d’un bon ensemble de données

Les caractéristiques d’un bon ensemble de données peuvent être subjectives et dépendent principalement de l’application que l’IA sert. Cependant, il existe certaines fonctionnalités générales que l’on doit rechercher lors de l’analyse des ensembles de données.

• Complétude : L’ensemble de données doit être complet, sans cases vides ou espaces dans les ensembles de données. Chaque cellule doit contenir un élément de données.
• Compréhensivité : Les ensembles de données doivent être aussi complets que possible. Par exemple, si vous recherchez un vecteur de menace cybernétique, vous devez alors avoir tous les profils de signature et toutes les informations nécessaires.
• Cohérence : Les ensembles de données doivent correspondre aux variables définies auxquelles ils ont été assignés. Par exemple, si vous modélisez des boîtes de colis, vos variables sélectionnées (plastique, papier, carton, etc.) doivent avoir des données de prix appropriées pour correspondre à ces catégories définies.
• Précision : L’exactitude est la clé d’un bon ensemble de données. Toutes les informations que vous fournissez au modèle d’IA doivent être fiables et complètement exactes. Si de grandes parties de vos ensembles de données sont incorrectes, votre sortie sera également incorrecte.
• Unicité : Ce point est similaire à la cohérence. Chaque point de données doit être unique pour la variable qu’il sert. Par exemple, vous ne voulez pas que le prix d’un emballage en plastique tombe sous une autre catégorie d’emballage.

Assurer la qualité des données

Il existe de nombreuses façons d’assurer que la qualité des données est élevée, comme s’assurer que la source de données est fiable. Voici certaines des meilleures techniques pour vous assurer que vous obtenez les meilleures données de qualité pour vos modèles d’IA :

1. Profilage des données

Le profilage des données est essentiel pour comprendre les données avant de les utiliser. Le profilage des données offre des informations sur la distribution des valeurs, les valeurs maximales, minimales, moyennes et les valeurs aberrantes. De plus, cela aide à mettre en évidence les incohérences de format dans les données. Le profilage des données aide à comprendre si l’ensemble de données est utilisable ou non.

2. Évaluation de la qualité des données

En utilisant une bibliothèque centrale de règles de qualité de données préconstruites, vous pouvez valider n’importe quel ensemble de données avec une bibliothèque centrale. Si vous avez un catalogue de données avec des outils de données intégrés, vous pouvez simplement réutiliser ces règles pour valider les noms de clients, les adresses e-mail et les codes de produit. De plus, vous pouvez également enrichir et normaliser certaines données.

3. Surveillance et évaluation de la qualité des données

Les scientifiques ont une qualité de données précalculée pour la plupart des ensembles de données qu’ils souhaitent utiliser. Ils peuvent réduire cela pour voir quel problème spécifique un attribut a, puis décider s’ils utilisent ou non cet attribut.

4. Préparation des données

Les chercheurs et les scientifiques doivent généralement ajuster les données un peu pour les préparer à la modélisation d’IA. Ces chercheurs ont besoin d’outils faciles à utiliser pour analyser les attributs, transposer les colonnes et calculer les valeurs à partir des données.

Le monde de l’intelligence artificielle change continuellement. Alors que chaque entreprise utilise les données d’une manière différente, la qualité des données reste impérative pour tout projet de mise en œuvre de l’IA. Si vous avez des données fiables et de haute qualité, vous éliminez le besoin de grands ensembles de données et augmentez vos chances de succès. Comme toutes les autres organisations, si votre organisation se tourne vers la mise en œuvre de l’IA, vérifiez si vous avez des données de haute qualité. Assurez-vous que vos sources sont fiables et effectuez une diligence raisonnable pour vérifier si elles correspondent à vos exigences en matière de données.