La qualité des données a plus que la puissance du modèle d'IA

Il y a une erreur récurrente à chaque révolution technologique: confondre le pinceau avec la toile, oubliant le peintre. Aujourd'hui, cela arrive avec Genai. Nous mesurons la puissance, le nombre de paramètres, le « coût » et même l'impact environnemental (trop peu, pour dire la vérité), nous sommes étonnés de la « magie » dans des conversations inattendues. Mais une toile, sans pigments purs et harmonisée par l'artiste, ne devient pas un chef-d'œuvre, mais raffiné le pinceau.

Dans l'IA, les données sont ces pigments: il ne suffit pas qu'ils soient abondants, ils doivent être choisis, calibrés, significatifs dans le contexte. Sans ce remède, l'IA devient une marchette éloquente de la corde: spectaculaire, mais pas très fiable.

La recherche le confirme. Les études comme Lima montrent que les ensembles de données relativement petits mais bien tenus peuvent produire de meilleurs résultats que des ensembles énormes mais désordonnés: les réglage Il fonctionne lorsque la qualité guide la sélection, et non lorsque la quantité augmente sans discrimination. De la même manière, le projet Dolma montre que la transparence dans la construction des ensembles de données et la traçabilité des transformations sont essentielles pour la reproductibilité et la robustesse des modèles.

C'est une leçon simple et radicale: tout d'abord, prenez soin des données.

Cela implique des conséquences importantes: la construction d'ensembles de données de qualité nécessite du temps, des compétences et un engagement cognitif. Il est cher et ne fait pas évoluer facilement, mais c'est le seul moyen de former une IA vraiment fiable. Et cela ne se termine pas par la première itération: c'est un processus continu.

Il sert un engagement humain à former une intelligence artificielle valide.

Dans les contextes verticaux, le défi double

Santé, finance, fabrication, mode, administration publique: ici la différence ne fait pas la technologie elle-même, mais l'adhésion sémantique entre les données et le processus, la spécialisation de l'application. Ce sont les mathématiques de la pertinence: il n'y a pas de précision sans adéquation à cet effet (FItness pour une utilisation: Une données est de qualité si elle est utile pour l'utilisation attendue: il ne suffit pas qu'il soit correct, il doit être complet, mis à jour, cohérent et accessible pour le contexte dans lequel il sera appliqué).

La construction de systèmes fiables signifie également assurer la traçabilité: savoir d'où viennent les données et les modèles, quelles transformations ont subi, qui les a modifiés et où / comment ils sont utilisés (Date et lignée de modèle C'est le terme qui décrit ce chemin: origine, transformations, utilisations. C'est la base de l'audit, de la conformité et de la reproductibilité).

Sans ces pratiques, même le modèle le plus sophistiqué risque une hallucination systématique: pas un bug, mais un défaut de fabrication systémique.

Les interventions de la vallée, telles que les mesures de sécurité post-entraînement, ne peuvent qu'atténuer partiellement le problème: la vraie solution est en amont.

Morale? Les biais et les trous de représentativité dans les données ne sont pas des abstractions: elles deviennent de véritables risques. Pour cette raison, la qualité des données – précision, couverture des cas limites, représentativité, licences et consensus – est une exigence de sécurité autant que la robustesse du modèle.

Au-delà du mythe du modèle, le choix stratégique

Se concentrer sur le dernier modèle publié – comme si la mise à niveau de l'architecture était de la panacée – devient un détournement: il déplace l'attention du capital de l'information (données, connaissances, processus) à un artefact remplaçable, du contenu au conteneur.

Les données ne sont pas « bonnes » par définition: elle doit être cultivée, guérir. Comme un vignoble dans les montagnes: attention quotidienne, expérience du contexte, sémantique de l'expérience. Ceci est nécessaire pour transformer les données en valeur, en traversant les périodes technologiques.

Dans un marché qui récompense la nouveauté, le choix de la qualité des données est un acte concurrentiel. Dans notre écosystème, le laboratoire de co-innovation Candi (coopératives AI et interopérabilité des données de prochaine génération) développe et favorise une plate-forme dans laquelle la lignée, le concept de «généalogie» numérique, est le cœur de l'architecture.

Les données et les modèles deviennent des produits numériques caractérisés par le catalogage, le versioning et la surveillance finale à l'ensemble de tout le cycle de vie. Cela permet une gestion plus responsable et transparente des données et des modèles.

Pourquoi est-ce décisif? Parce que ce n'est qu'avec une lignée vérifiable et des mesures de qualité que nous pouvons:

• diagnostiquer où une erreur est née;
• Expliquez pourquoi une prévision change;
• démontrer que les données sont légales et appropriées à cet effet;
• améliorer continuellement la représentativité e Faiors Dans les domaines sensibles.

La question n'est pas (seulement) quel modèle utiliser, mais quelles données nous sommes prêts à cultiver.

Le pouvoir du Genai ne se nie pas: il est réalisé lorsqu'il rencontre des bases d'information solides, durcies et pertinentes. Le reste est une scénographie. Ou, pour le mettre avec Borges, « un labyrinthe de symboles » dans lequel il est facile de se perdre.

La sortie n'est pas un modèle plus grand: c'est une meilleure carte, construite avec des données de qualité.

Références

Zhou et al., Lima: moins c'est plus pour l'alignement (Neirips 2023) → https://arxiv.org/abs/2305.11206

Soldains et al., Dolma: un corpus ouvert de trois billions de jetons pour le modèle de langue de pré-formation (ACL 2024)

Gu et al., Enquêtant sur l'impact des stratégies de sélection des données sur les performances du modèle de langue (Arxiv 2025) → https://arxiv.org/abs/2501.03826