Une mauvaise gestion des données s’apparente à la construction d'une maison sur des fondations bancales. Sans une gestion appropriée des données, les modèles d'IA risquent de présenter des performances médiocres, des coûts plus élevés et une perte de temps. La réussite des projets d'IA repose sur une gestion efficace des données. Voici les quatre piliers permettant d'envisager la gestion des données dans le cadre de la stratégie d'IA de votre organisation : réutiliser, recycler, réaffecter et réduire.
1. Réutiliser.
Les données d'une organisation sont comme des pierres précieuses qui peuvent briller à nouveau après avoir été polies.
La méthode de réutilisation des données consiste à réaffecter des données existantes pour de nouvelles analyses ou applications. Ceci permet d'optimiser la valeur des données, de limiter la redondance et d'améliorer l'efficacité de la prise de décision basée sur les données. Voici deux stratégies de réutilisation :
- Apprentissage par transfert et ajustement. Visualisez l'apprentissage par transfert et l'ajustement comme l'amélioration d'une maison déjà construite plutôt que de faire appel à un architecte pour en concevoir une nouvelle. Les modèles pré-entraînés, comme Microsoft® Copilot, fournissent une fondation solide. Entraînés initialement sur de vastes ensembles de données, les modèles existants peuvent être modifiés pour des tâches spécifiques, telles que des chatbots, la génération de synthèses ou la production de poésie. Cette méthode exploite des connaissances existantes, ce qui permet d'économiser du temps, des ressources informatiques et des efforts. Du point de vue de la gestion des données, cette approche est extrêmement efficace. L'ajustement des modèles de fondation dans l'espace GenAI permet de limiter les calculs et les grands volumes de données étiquetées. Il est ainsi plus facile de développer de grands modèles adaptés à des exemples d'utilisation ou à des besoins spécifiques.
- Réutilisation d'ensembles de données étiquetées. Les données étiquetées sont comparables à une bibliothèque bien organisée, à savoir inestimables et immédiatement accessibles. Nous pouvons réutiliser des ensembles de données annotés sur plusieurs projets. Par exemple, un ensemble d'images destiné à la détection d'objets constitue une base solide pour diverses tâches de vision par ordinateur. Pourquoi réinventer des étiquettes alors que nous pouvons nous appuyer sur des étiquettes existantes ? Elles sont économiques, accélèrent le développement et réduisent les efforts d'annotation, ce qui en fait un investissement judicieux. La réutilisation de données étiquetées peut améliorer la précision des modèles et générer des processus d'évaluation plus efficaces.
En réutilisant efficacement les données, nous pouvons exploiter tout leur potentiel, et favoriser ainsi l'innovation et l'efficacité. L'adoption de ces stratégies permet de tirer le meilleur parti des ressources existantes, ce qui ouvre la voie à des avancées plus intelligentes et plus rapides.
2. Recycler.
Le recyclage fait référence au processus de retraitement et de réaffectation des données qui ne sont plus utilisées de façon active. Cela implique de nettoyer, de transformer et d'intégrer d'anciennes données afin de les utiliser pour de nouvelles applications ou de nouvelles analyses, ce qui permet d'optimiser leur valeur et de réduire le gaspillage. Le modèle BERT de Google, entraîné sur une quantité de texte volumineuse, montre l'impact du recyclage de données en données. En retraitant et en réaffectant d'importantes quantités de données textuelles existantes, BERT a réalisé d'importantes avancées en matière de compréhension du langage naturel. Les meilleurs architectes de données d'IA vont au-delà de ce qui semble évident et recyclent les données de manière innovante :
- Annoter des étiquettes supplémentaires. Accroître l'utilité des données existantes Supposons que vous disposiez d'un ensemble de données dédié à l'analyse de sentiments. Ajoutez-y d'autres étiquettes (par exemple, sarcasme, urgence) pour étendre son champ d'application. Selon une étude d'IBM, l'ajout d'étiquettes supplémentaires peut améliorer de 15 % les performances des modèles.
- Créer des données synthétiques. Lorsque les données réelles sont limitées, les données synthétiques interviennent. Les modèles génératifs, tels que les réseaux antagonistes génératifs (RAG), créent des exemples réalistes. StyleGAN de NVIDIA génère des visages réalistes, utiles pour l'entraînement des systèmes de reconnaissance faciale. Les données synthétiques peuvent réduire jusqu'à 80 % la nécessité de disposer de données réelles, ce qui diminue de manière significative les coûts tout en préservant la confidentialité des données.
3. Réaffecter
Réaffecter signifie utiliser des données existantes pour de nouvelles analyses, applications ou contextes, allant au-delà de leur objectif d'origine. Cela implique de transformer et d'adapter les données en fonction de nouvelles exigences, comme le nettoyage, le reformatage et l'intégration à d'autres sources de données. En réaffectant ces données, les organisations peuvent tirer plus de valeur de leurs ressources, limiter la redondance et gagner en efficacité pour, au final, une prise de décision plus éclairée et une innovation accrue.
Voici quelques techniques pour réussir la réaffectation des données :
- Nettoyage des données. Éliminez les inexactitudes, les incohérences et les doublons pour garantir des entrées de données de haute qualité. Cette étape est cruciale pour préserver l'intégrité de vos analyses et applications.
- Transformation des données. Convertissez les données dans un autre format ou une structure plus adaptée à de nouvelles analyses ou applications. Cela peut impliquer la normalisation des données, la modification des types de données ou la restructuration des ensembles de données.
- Intégration des données. Associez des données de différentes sources afin de créer un ensemble de données unifié permettant d'obtenir une vue plus complète. Cela peut permettre de découvrir de nouvelles informations et corrélations qui n'étaient pas visibles dans des ensembles de données isolés.
- Enrichissement des données. Optimisez les données existantes en ajoutant de nouvelles informations provenant de sources externes et augmentez ainsi leur valeur et leur pertinence. Cela peut impliquer l'ajout de données démographiques, de données de marché ou d'autres informations pertinentes.
- Anonymisation des données. Modifiez les données afin de protéger la confidentialité tout en conservant leur utilité à des fins d'analyse. Ceci est particulièrement important lorsqu'il s'agit d'informations sensibles ou personnelles.
- Visualisation des données. Utilisez des graphiques, des diagrammes et d'autres outils visuels pour présenter les données d'une manière plus accessible et compréhensible. Une visualisation efficace peut rendre des données complexes plus compréhensibles et exploitables.
Grâce à ces techniques, les organisations peuvent optimiser l'utilisation de leurs données, découvrir de nouvelles informations et soutenir des initiatives stratégiques.
4. Réduire
Si la sauvegarde d'un maximum de données tend à générer davantage de valeur, en particulier dans les applications d'IA, il arrive parfois que l'espace occupé par ces données doive être réduit. La réduction peut être réalisée selon les méthodes suivantes :
- Déduplication. Visualisez votre ensemble de données comme un espace de travail encombré. La déduplication est la technique de gestion des données mise au point par Marie Kondo. Elle identifie et élimine les enregistrements en double. La déduplication peut améliorer l'intégrité et la qualité des données. Via le désencombrement, les organisations rationalisent leurs données et les rendent plus efficaces pour l'entraînement des modèles.
- Compression. La compression des données consiste à réduire la taille de vos fichiers pour les regrouper dans des paquets compacts et peu encombrants. Tout comme les cubes de voyage avec compression utilisés pour limiter l’encombrement des vêtements dans les valises, les techniques de compression, telles que JPEG et PNG, réduisent la taille des données sans nuire à la qualité. La compression des données accélère leur transfert et réduit les coûts. Qu'il s'agisse d'images, de textes ou de données numériques, la compression favorise un stockage efficace tout en préservant les informations essentielles.
- Normalisation. Si vous avez déjà écouté une playlist contenant des chansons présentant des niveaux de volume inégaux, vous apprécierez la méthode de la normalisation. La normalisation uniformise les données grâce à des échelles cohérentes au niveau des fonctionnalités. Ce processus limite la redondance des données, améliore leur intégrité et simplifie les requêtes. Il permet d'obtenir une convergence plus rapide et une meilleure précision lors de l'entraînement des modèles d'IA. Considérez-le comme un mélange de volumes audio de qualité, dont les résultats sont exploitables grâce à un ensemble de données correctement normalisé.
Renforcez vos applications d'IA.
La gestion efficace des données d'IA n'est pas un luxe, mais une nécessité et la pierre angulaire de la réussite des projets d'IA.
Tout comme des fondations solides permettent de construire une maison stable, une bonne gestion des données est essentielle pour disposer de modèles d'IA robustes. En mettant en œuvre les quatre méthodes clés, à savoir réutiliser, recycler, réaffecter et réduire, les organisations peuvent optimiser leurs pratiques de gestion des données d'IA. La réutilisation d'ensembles de données étiquetées permet d'optimiser la valeur des données existantes, tandis que leur recyclage (nouveau traitement et nouvelle affectation) aboutit à des solutions innovantes. La réaffectation des données pour de nouvelles analyses ou applications nous permet de tirer le meilleur parti de nos actifs. Enfin, la réduction des données permet de les rationaliser, d'accélérer l'entraînement et d'améliorer les performances des modèles.
Les entreprises les plus performantes adoptent ces stratégies et leurs projets d'IA en profitent largement.
