Intelligence artificielle L’importance de l'intégrité des données dans l'IA générative

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L’importance de l’intégrité des données dans l’IA générative

D’après une étude AI Pulse du cabinet de conseil Forrester publiée fin octobre 2023, 67 % des entreprises ont indiqué intégrer la genAI dans leur stratégie globale d’IA. En 2024, 60% des professionnels utiliseront leur propre IA dans le cadre de leurs fonctions.

Plus que jamais, les chefs d’entreprise doivent évaluer les données qui circulent dans leur organisation, car elles auront un impact direct sur le succès des outils d’IA. Ce faisant, il est important de comprendre le rôle crucial de l’intégrité et de l’enrichissement des données pour alimenter ces systèmes innovants, et la manière dont les applications du monde réel peuvent contribuer à rendre l’IA exploitable.

L’Intelligence Artificielle générative (genAI) est une forme d’IA qui révolutionne la manière dont les chefs d’entreprise collectent l’information, créent de nouveaux produits, élaborent de nouveaux contenus et réagissent en temps réel aux événements émergents. Elle est moteur de transformation, car elle se concentre sur la capacité des machines à générer des créations significatives et inédites. Alimentée par de puissants modèles de Machine Learning (ML) connus sous le nom de Modèles de fondation (FM), la genIA puise dans de vastes ensembles de données et de modèles pour créer des résultats qui imitent ou qui récupèrent facilement des données de manière conversationnelle.

Ses implications sont vastes, poussant les organisations de toute taille à explorer et à exploiter les Modèles de fondation pour transformer leurs activités et accroître la valeur qu’elles offrent aux clients : pour ce faire, il est crucial de disposer de données parfaitement fiables. Ainsi, il est important d’étudier les capacités de transformation de l’IA générative, le rôle capital de l’intégrité des données – et par extension, de leur enrichissement – pour alimenter ces systèmes innovants, et comment les applications du monde réel peuvent aider à rendre l’IA générative actionnable.

L’intégrité des données et l’IA

Avoir des données fiables est la pierre angulaire des initiatives réussies en matière d’IA et de ML, tandis que leur intégrité est la clé qui permet de libérer tout leur potentiel. Cela signifie disposer de données exactes, cohérentes et contextuellement pertinentes – le type de données sur lesquelles les dirigeants d’entreprise doivent s’appuyer en toute confiance pour prendre leurs décisions.

Cependant, atteindre l’intégrité est une tâche complexe, et de nombreuses organisations ont besoin d’aide pour relever les défis liés aux données qui font obstacle. Cela tient notamment au fait que les données résident souvent dans des silos ; elles sont isolées, deviennent obsolètes, manquent de standardisation, peuvent avoir des doublons, et n’exploitent pas les données de tiers et les informations spatiales pour ajouter une contextualisation, ce qui diminue leur intégrité et leur fiabilité. Sans intégrité des données, les initiatives des organisations en matière d’IA et de ML risquent d’être compromises. C’est pourquoi, en s’appuyant sur une solide stratégie d’intégrité des données, les organisations peuvent obtenir et maintenir des informations de confiance, alimenter des résultats d’IA plus fiables et prendre des décisions avisées pour aider à développer l’activité, rester agile, réduire les coûts et gérer les risques et la conformité.

Par ailleurs, l’enrichissement des données est un élément essentiel de l’intégrité des données. Améliorer les données avec des informations supplémentaires, telles que des points d’intérêt, des attributs de propriété, des données démographiques et des informations sur les risques, augmente le contexte et la pertinence des résultats des modèles d’IA. Ce processus recourt à différentes techniques, telles que le prétraitement, le nettoyage et l’intégration d’éléments contextuels. La mise au point de grands modèles de langage sur des ensembles de données enrichies par des tiers fiables leur permet ainsi d’apprendre à partir de modèles spécifiques à un domaine, ce qui rend leurs résultats plus précis et plus pertinents. L’examen par l’humain garantit en outre l’exactitude et la pertinence de l’ensemble des données, en tenant compte des potentiels biais ou erreurs dans les données de formation et en évitant la désinformation, les problèmes éthiques, les risques pour la sécurité et d’autres implications négatives.

Finalement, lorsque l’enrichissement des données est judicieusement exploité et inscrit dans une stratégie globale d’intégrité des données, tout le potentiel des modèles d’IA est libéré, permettant la mise en œuvre de solutions transformatrices dans différents domaines.

Améliorer les interactions avec les clients grâce à l’IA générative

Le monde numérique actuel est marqué par une importante compétitivité des entreprises soucieuses de rester à la pointe du marché et qui doivent fournir les expériences client les plus optimales possibles. Les entreprises peuvent adapter les FM pour générer des réponses rapides aux questions des clients en se basant sur les dernières informations de leur référentiel de connaissances d’entreprise – ce qui donne des chatbots très précis qui peuvent fournir les bonnes réponses aux clients rapidement et de manière transparente.

Cependant, les grands modèles de langage (LLM) présentent certaines limites, car ils sont formés sur des corpus de domaines généraux, ce qui les rend moins précis. Or, un chatbot a besoin de réponses exactes basées sur des données spécifiques plutôt que sur des informations génériques ; c’est là que la génération augmentée de recherche (RAG) et la technique d’affinage entrent en jeu.

La RAG change la donne en combinant la puissance des modèles linguistiques à des connaissances externes, tandis que l‘affinage vise à adapter le modèle à des ensembles de données spécifiques, en améliorant ses performances grâce à des nuances propres au domaine. En récupérant des documents contextuels extérieurs au modèle linguistique et en les intégrant pendant l’exécution, ces deux techniques améliorent les performances du modèle.

Les sociétés de technologies immobilières (PropTech), par exemple, peuvent exploiter les LLM avec ces deux techniques pour accéder à des informations encore plus riches et plus robustes sur un bien immobilier. En posant simplement une question à un chatbot, elles peuvent recevoir des réponses précises et actualisées sur les détails de la propriété, la sécurité du quartier et les données démographiques. Intégrer ces techniques permet de rationaliser le processus, et par extension de servir les clients plus rapidement, de rechercher des informations sur les biens immobiliers plus efficacement et ainsi d’augmenter les ventes et les bénéfices. L’enrichissement des données avec des attributs et des variables supplémentaires, comme les points d’intérêt et les données démographiques, garantit ainsi des réponses précises et contextuelles aux demandes des clients.

Ensemble, l’enrichissement des données, la RAG et l’affinage libèrent tout le potentiel de l’IA générative, et constituent des piliers cruciaux dans son évolution. Alors que de nombreux domaines continuent d’exploiter les solutions de ML, l’intégration de ces techniques puissantes révolutionnera les interactions avec les clients, rationalisera les processus de recherche et dès lors, améliorera les résultats de l’entreprise.

La genIA permet aux machines de produire des contenus inédits et pertinents sur le plan contextuel. Grâce aux progrès du ML et au développement de puissants modèles d’IA générative, une évolution considérable des capacités de l’IA a vu le jour. Cependant, son véritable pouvoir ne peut être pleinement réalisé qu’avec l’intégrité des données. La confiance dans les données qui alimentent ces modèles est en effet cruciale pour fournir des résultats fiables et précis qui permettent aux organisations de prendre des décisions éclairées et fondées sur la data. Atteindre l’intégrité des données n’est pas simple, mais cela est maintenant possible grâce aux progrès des techniques, à la disponibilité de données vastes et diverses et aux capacités du cloud. Les entreprises sont plus que jamais marquées par l’innovation axée sur l’intelligence artificielle. Alors que l’IA générative continue d’évoluer, le rôle de l’intégrité des données sera essentiel dans le déblocage du véritable potentiel des modèles basés sur l’IA dans divers secteurs d’activité. Ces techniques permettront d’atteindre de nouveaux niveaux, en produisant des résultats fiables au service de la réussite des entreprises.

Contributeur expert

Tendü Yoğurtçu

Tendü Yoğurtçu, PhD est Chief Technology Officer chez Precisely. À ce titre, elle dirige la s

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