L’intelligence artificielle générative fait aujourd’hui parler d’elle dans le monde de la technologie. Aujourd’hui, presque toutes les entreprises technologiques se lancent dans l’IA générative : Google se concentre sur l’amélioration de la recherche, Microsoft parie sur les gains de productivité des entreprises avec sa famille de copilotes, et des startups comme Runway AI et Stability AI se lancent à fond dans la vidéo et création d’images.
Il est devenu évident que l’IA générative est l’une des technologies les plus puissantes et les plus disruptives de notre époque, mais il convient de noter que ces systèmes ne sont rien sans l’accès à des données fiables, précises et dignes de confiance. Les modèles d’IA ont besoin de données pour apprendre des modèles, effectuer des tâches pour le compte des utilisateurs, trouver des réponses et faire des prédictions. Si les données sous-jacentes sur lesquelles ils sont formés sont inexactes, les modèles commenceront à produire des réponses biaisées et peu fiables, érodant ainsi la confiance dans leurs capacités de transformation.
Alors que l’IA générative devient rapidement un élément incontournable de nos vies, les développeurs doivent donner la priorité intégrité des données pour garantir que ces systèmes sont fiables.
Pourquoi l’intégrité des données est-elle importante ?
L’intégrité des données est ce qui permet aux développeurs d’IA d’éviter les conséquences néfastes des biais et des hallucinations de l’IA. En préservant l’intégrité de leurs données, les développeurs peuvent être assurés que leurs modèles d’IA sont précis et fiables, et qu’ils peuvent prendre les meilleures décisions pour leurs utilisateurs. Le résultat sera une meilleure expérience utilisateur, plus de revenus et une réduction des risques. D’un autre côté, si des données de mauvaise qualité sont introduites dans les modèles d’IA, les développeurs auront du mal à réaliser l’un des objectifs ci-dessus.
Des données précises et sécurisées peuvent contribuer à rationaliser les processus d’ingénierie logicielle et conduire à la création d’outils d’IA plus puissants, mais il est devenu difficile de maintenir la qualité des vastes volumes de données nécessaires aux modèles d’IA les plus avancés.
Ces défis sont principalement dus à la manière dont les données sont collectées, stockées, déplacées et analysées. Tout au long du cycle de vie des données, les informations doivent transiter par un certain nombre de pipelines de données et être transformées plusieurs fois, et il existe un risque élevé de mauvaise gestion en cours de route. Avec la plupart des modèles d’IA, leurs données d’entraînement proviendront de centaines de sources différentes, dont chacune pourrait présenter des problèmes. Certains des défis incluent des divergences dans les données, des données inexactes, des données corrompues et des vulnérabilités de sécurité.
À ces problèmes s’ajoute le fait qu’il peut être difficile pour les développeurs d’identifier la source de leurs données inexactes ou corrompues, ce qui complique les efforts visant à maintenir la qualité des données.
Lorsque des données inexactes ou peu fiables sont introduites dans une application d’IA, cela compromet à la fois les performances et la sécurité de ce système, avec des impacts négatifs pour les utilisateurs finaux et des risques de non-conformité possibles pour les entreprises.
Conseils pour maintenir l’intégrité des données
Heureusement pour les développeurs, ils peuvent accéder à une gamme de nouveaux outils et technologies conçus pour garantir l’intégrité de leurs données de formation à l’IA et renforcer la confiance dans leurs applications.
L’un des outils les plus prometteurs dans ce domaine est L’espace et le temps couche de calcul vérifiable, qui fournit plusieurs composants pour créer des pipelines de données de nouvelle génération pour les applications combinant l’IA et la blockchain.
Le créateur de Space and Time, SxT Labs, a créé trois technologies qui sous-tendent sa couche de calcul vérifiable, notamment un indexeur blockchain, un entrepôt de données distribué et un coprocesseur sans connaissance. Ceux-ci sont réunis pour créer une infrastructure fiable qui permet aux applications d’IA d’exploiter les données des principales blockchains telles que Bitcoin, Ethereum et Polygon. Grâce à l’entrepôt de données de Space and Time, il est possible pour les applications d’IA d’accéder aux informations des données de la blockchain à l’aide du langage de requête structuré familier.
Pour sauvegarder ce processus, Space and Time utilise un nouveau protocole appelé Proof-of-SQL, alimenté par des preuves cryptographiques sans connaissance, garantissant que chaque requête de base de données a été calculée de manière vérifiable sur des données non falsifiées.
En plus de ces types de protections proactives, les développeurs peuvent également profiter d’outils de surveillance des données tels que Splunkqui facilitent l’observation et le suivi des données pour vérifier leur qualité et leur exactitude.
Splunk permet la surveillance continue des données, permettant aux développeurs de détecter les erreurs et autres problèmes tels que les modifications non autorisées dès qu’ils se produisent. Le logiciel peut être configuré pour émettre des alertes, afin que le développeur soit informé en temps réel de tout défi concernant l’intégrité de ses données.
Comme alternative, les développeurs peuvent utiliser des pipelines de données intégrés et entièrement gérés tels que Talendqui offre des fonctionnalités d’intégration, de préparation, de transformation et de qualité des données. Ses capacités complètes de transformation des données s’étendent au filtrage, à l’aplatissement et à la normalisation, à l’anonymisation, à l’agrégation et à la réplication des données. Il fournit également des outils permettant aux développeurs de créer rapidement des pipelines de données individuels pour chaque source introduite dans leurs applications d’IA.
De meilleures données signifient de meilleurs résultats
L’adoption de l’IA générative s’accélère de jour en jour, et son adoption rapide signifie que les défis liés à la qualité des données doivent être relevés de toute urgence. Après tout, les performances des applications d’IA sont directement liées à la qualité des données sur lesquelles elles s’appuient. C’est pourquoi le maintien d’un pipeline de données robuste et fiable est devenu un impératif pour chaque entreprise.
Si l’IA ne dispose pas d’une base de données solide, elle ne peut pas tenir ses promesses de transformer notre façon de vivre et de travailler. Heureusement, ces défis peuvent être surmontés grâce à une combinaison d’outils permettant de vérifier l’exactitude des données, de détecter les erreurs et de rationaliser la création de pipelines de données.
Crédit image en vedette : Shubham Dhage/Unsplash
