Préparation des données : La clé du succès pour l'IA générative
Par Vincent Vinot, Technical Account Manager, Actian
La préparation des données est cruciale dans leprocessus d’analyse de données, afin de garantir l'exactitude et la fiabilité des données pour les tâches en aval telles que l’IAgénérative. Alors que les entreprises continuent de travailler sur l’accessibilité aux données, les volumes augmentent, les sources de données se multiplient ce qui complique la phase dite de « désilotage » des données.et que les volumes de données se multiplient, les défis liés aux silos de données et à la confiance s’accentuent.
Selon Ventana Research, les équipes Data passent 69 % de leur temps sur des tâches de préparation des données. Bien que cette étape soit souvent la moins agréable de leur travail, la qualité et la propreté des données impactent directement les résultats des analyses et les prises de décisions qui en découlent. Cela est également vrai pour l'IA générative. La qualité de vos données d'entraînement influence les performances des modèles d'IA générative de l’entreprise.
Des données d'entrée de haute qualité mènent à de meilleurs modèles entraînés et améliorent les résultats des « sorties générées »
Les modèles d'IA générative, tels que les Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN) ou les Autoencodeurs Variationnels (VAE), apprennent des modèles et structures présents dans les données d'entrée pour générer de nouveaux contenus. Pour entraîner les modèles de manière efficace, les données doivent être sélectionnées, transformées et organisées dans un format structuré, exempt de valeurs manquantes, de champs manquants, de doublons, de formatage incohérent, de valeurs aberrantes et de biais.
« Sorties générées » de mauvaise qualité
Les modèles d'IA générative nécessitent souvent que les données soient représentées dans un format spécifique pour la tâche de modélisation. Sans une préparation adéquate, les données d'entrée peuvent contenir du bruit, des erreurs ou des biais qui affectent négativement le processus d'entraînement.
Sorties biaisées
Les ensembles de données déséquilibrés, où certaines classes ou catégories sont sous-représentées, peuvent entraîner des modèles biaisés et une performance de généralisation médiocre. La préparation des données garantit que les données d'entraînement sont exemptes de bruit, d'erreurs et de biais pour une génération de sorties plus réalistes.
Éthique et confidentialité compromises
Les modèles d'IA générative entraînés sur des données sensibles ou personnelles doivent respecter des directives strictes en matière de confidentialité et d'éthique. La préparation des données implique l'anonymisation ou la désidentification des informations sensibles pour protéger la vie privée des individus et se conformer aux exigences réglementaires, telles que le RGPD.
En suivant une liste de contrôle systématique pour la préparation des données, les Data Scientists peuvent améliorer les performances des modèles, réduire les biais et accélérer le développement des applications d'IA générative. Voici six étapes à suivre :
Objectifs du projet
• Définir clairement les objectifs et les résultats souhaités du modèle d'IA générative afin d'identifier les types de données nécessaires pour entraîner le modèle.
• Comprendre comment le modèle sera utilisé dans un contexte commercial.
Collecte des données
• Déterminer et rassembler toutes les sources potentielles de données pertinentes pour le projet.
• Considérer les données structurées et non structurées provenant de sources internes et externes.
• S'assurer que les méthodes de collecte des données sont conformes aux réglementations et politiques de confidentialité pertinentes (e.g., RGPD).
Préparation des données
• Gérer les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les incohérences dans les données.
• Standardiser les formats et les unités des données pour assurer la cohérence.
• Réaliser une analyse exploratoire des données (EDA) pour comprendre les caractéristiques, distributions et motifs des données.
Sélection et entraînement du modèle
• Choisir une architecture de modèle d'IA générative appropriée en fonction des exigences du projet et des caractéristiques des données (e.g., GANs, VAEs). Considérer les modèles pré-entraînés ou les architectures adaptées à des tâches spécifiques.
• Entraîner le modèle sélectionné en utilisant l'ensemble de données préparé.
• Valider les sorties du modèle de manière qualitative et quantitative. Réaliser une analyse de sensibilité pour comprendre la robustesse du modèle.
Considérations pour le déploiement
• Préparer le modèle pour le déploiement dans l'environnement commercial.
• Optimiser la vitesse d'inférence du modèle et les exigences en ressources.
• Mettre en place des mécanismes de suivi pour surveiller les performances du modèle en production.
Documentation et rapport
• Documenter toutes les étapes suivies lors de la préparation des données, du développement et de l'évaluation du modèle.
• Aborder les préoccupations liées à l'équité, la transparence et la confidentialité tout au long du cycle de vie du projet.
• Communiquer efficacement les résultats et recommandations aux parties prenantes pour une transparence complète des processus.
La préparation des données est une étape critique pour l'IA générative car elle assure que les données d'entrée sont de haute qualité, correctement représentées et bien adaptées pour entraîner les modèles à générer des sorties réalistes, significatives et éthiquement responsables.
Actian Data Preparation pour l'IA Générative
La plateforme de données Actian est dotée des fonctions d’intégration de données, d'un entrepôt de données et d'un outil de visualisation des données dans une seule et même plateforme. Elle comprend un ensemble complet de fonctions pour le prétraitement, les transformations, l'enrichissement, la normalisation et la sérialisation des données structurées, semi-structurées et non structurées telles que JSON/XML, fichiers délimités, RDBMS, JDBC/ODBC, HBase, Binary, ORC, ARFF, Parquet et Avro.
Chez Actian, notre mission est de permettre aux ingénieurs de données, aux scientifiques des données et aux analystes de données de travailler avec des données de haute qualité, peu importe où elles se trouvent. Nous sommes convaincus que lorsque les équipes se concentrent sur la livraison de pipelines de données complets et fiables, les dirigeants d'entreprises peuvent véritablement bénéficier des technologies révolutionnaires telles que l'IA générative.
N’hésitez pas à tester gratuitement vous-même la plateforme de données Actian ou à réserver une démo auprès de notre équipe qui vous aidera à automatiser les tâches de préparation de données de manière efficace, évolutive et performante en termes de coûts.