L’essor constant de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning apporte aux entreprises une plus-value considérable, contribuant à donner un sens à une quantité massive de données et à développer des modèles d’automatisation de programmes dans n’importe quel secteur d’activité.
La qualité des données est essentielle pour toute solution d’IA ou de machine learning
L’IA soutient les entreprises dans la création d’une expérience personnalisée nouvelle aux consommateurs, qu’ils soient en train de faire du shopping, d’économiser pour l’université ou d’envisager l’achat d’un véhicule.
Réalisée correctement, l’IA peut aider les entreprises à identifier, atteindre et convertir leur public cible au bon endroit, au bon moment, avec le bon message. Mais mal exécutée, l’intelligence artificielle peut donner lieu à des conséquences et des situations inattendues.
Les données, pierre de voûte d’une intelligence artificielle efficace
La valeur d’une technologie basée sur de l’intelligence artificielle ou du machine learning dépend des données sous-jacentes qui pilotent ses algorithmes. La complexité de l’IA implique la faible présence récurrente de visibilité sur pourquoi et comment les données ont été interprétées. Au mieux, des données défectueuses, ou aberrantes, entraveront le succès des programmes, enverront votre message à des consommateurs indifférents ou ne généreront aucun résultat. Au pire, les résultats de l’algorithme s’avéreront contre positifs en allant à l’encontre des objectifs et résultats souhaités.
Assurez-vous de la fiabilité de vos données en connaissant votre environnement
La pandémie de COVID-19 a radicalement changé le comportement des consommateurs, et donc les données qui y sont associées. Le cabinet de conseil en stratégie McKinsey a récemment découvert que 32 % des dirigeants d’entreprises qui ont adopté l’IA dans les ventes et le marketing pendant la COVID-19, ont signalé l’échec de leurs modèles de machine learning parce qu’ils s’appuyaient sur des données collectées avant la pandémie. L’enjeu est donc de connaître la réalité actuelle afin de créer de nouveaux ensembles de données ainsi que des modèles associés.
Évaluez la qualité de vos données avec ces quatre critères
Pour cela, il est indispensable de faire preuve de rigueur et de respecter les étapes de recherche et d’évaluation de la qualité des données nécessaires à l’entraînement de vos algorithmes d’intelligence artificielle.
Cela implique de considérer quatre éléments primordiaux :
1 – La transparence : D’où les données proviennent-elles ? Quels sont leurs attributs ? Est-il possible, au besoin, de segmenter les données pour vos analyses ?
2 – La précision : Comment les données sont-elles vérifiées ou qualifiées pour être incluses dans l’ensemble de données ? Quelles métadonnées comprend l’ensemble de données ?
3 – La taille : Quelle est la taille de l’ensemble de données ? Est-elle suffisamment importante pour représenter avec précision et fiabilité la population étudiée ?
4 – La fraîcheur : Quand les données ont-elles été collectées et à quelle fréquence sont-elles actualisées ?
Gagnez du temps dans l’évaluation de vos données grâce à un process de validation
Une évaluation approfondie des données peut demander un mois ou plus. La qualité des données étant la fondation garantissant une étude viable ainsi que des solutions pertinentes reflétant la réalité, il est vital d‘intégrer la gouvernance des données dans le processus d’analyse. En consacrant ainsi du temps et des ressources supplémentaires pour vous assurer de la qualité de vos données, vous assurez la justesse de vos solutions, minimisez les problèmes survenant au cours de la réalisation de votre projet et évitez de retravailler ou de supprimer complètement un projet.
Accordez la plus grande attention à la qualité de vos données
Il existe un lien direct entre la qualité globale de vos données et le succès de votre solution. La pire des choses, serait de commencer à créer des algorithmes d’entraînement avant de se rendre compte d’un problème non détecté inhérent aux données d’origine, puis de le résoudre avant de tout recommencer.
La qualité des données pouvant varier, il est important d’adopter le point de vue de plusieurs parties prenantes pendant le processus d’évaluation. Assurez-vous que les données que vous recherchez sont enrichies de métadonnées appropriées. Ceci les rendra autrement explicites.
Prêtez également attention à la précision des données que vous cherchez, en particulier s’il s’agit de données de localisation. Celles-ci sont souvent négligées et de ce fait, inexploitables.
Telles sont les réalités de la data : aucune source de données n’est parfaite, et malgré tous vos efforts, des problèmes sous-jacents peuvent survenir et impacter vos solutions de machine learning ou d’intelligence artificielle.
En apportant le soin nécessaire à vos données grâce à ces conseils, vous réussirez à les nettoyer, les dépoussiérer, les lustrer et les polir afin d’en révéler tout leur éclat !
