Préparez votre organisation à l’IA générative : l’importance de la qualité des données et de la gouvernance
Dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) traditionnelle et de la révolution émergente de l’IA générative, certains truismes demeurent, notamment « les déchets entrent, les déchets sortent ». En fait, cela est plus vrai que jamais, mais doit être étendu encore plus pour inclure également le suivi des entrées et des sorties des déchets – c’est le rôle de la gouvernance.
Alors que les organisations s’efforcent d’intégrer et d’étendre l’IA dans leurs flux de travail opérationnels, on prend de plus en plus conscience que la qualité des données alimentant ces algorithmes est tout aussi cruciale que les algorithmes eux-mêmes.
Pour les cas d’utilisation de langages volumineux, cela signifie également que les données affectent la réponse générée. Plus les données contemporaines peuvent compléter un modèle de base, meilleure est la réponse. Par exemple, les LLM actuels ne comprennent pas les conditions économiques actuelles ni la recherche de pointe en IA. En conséquence, un LLM est incapable de fournir un contexte contemporain et des informations pertinentes. Le besoin persistant d’une IA « à l’ancienne » et les avantages émergents de l’IA générative renforcent le rôle de la qualité et de la gouvernance des données, faisant de ces deux éléments indispensables à son application réussie.
La philosophie d’IA de Simseo, fondée sur des années d’expertise en IA prédictive, étend les couches de gouvernance et d’évaluation appropriées à tous les flux de travail d’IA, y compris l’IA générative.
Intégrité des données : la base de modèles précis
Simseo fournit des contrôles de qualité des données et des comparaisons de modèles de langage à grande échelle.
Toute IA, qu’elle soit prédictive ou générative, est une forme de reconnaissance de formes. Les modèles d’IA apprennent des modèles à partir des données ; par conséquent, la traçabilité, l’intégrité, l’exactitude et la fiabilité des données sont primordiales. Si les données sont erronées en raison d’incohérences, de manques, de duplications ou d’erreurs, les prédictions et les analyses du modèle d’IA seront erronées. La qualité élevée des données garantit que les modèles d’IA sont bien entraînés et effectuent des prédictions fiables et précises ou génèrent des réponses logiques et acceptables. Sans cela, une application d’IA peut faire plus de mal que de bien, avec des prédictions inexactes, des recommandations de mauvaise qualité et, dans les cas extrêmes, conduire à des décisions et des stratégies mal informées.
Conformité réglementaire et considérations éthiques
La documentation de conformité automatisée de Simseo capture les caractéristiques des données et le comportement du modèle, aidant ainsi le personnel de gestion des risques à normaliser efficacement les exigences en matière de reporting.
La gouvernance des données n’est pas seulement une préoccupation opérationnelle mais aussi juridique et éthique. Avec des lois telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe et le California Consumer Privacy Act (CCPA) aux États-Unis, les organisations sont tenues de traiter les données avec précaution. Des protocoles de gouvernance des données appropriés facilitent le respect de ces réglementations, réduisant ainsi le risque de sanctions et d’atteinte à la réputation. De plus, l’IA éthique exige que les données soient collectées et traitées de manière juste et impartiale. Les structures de gouvernance et les contrôles d’accès basés sur des règles contribuent à garantir le respect de l’éthique des données, car ils réglementent qui peut accéder et gérer les données afin d’éviter d’éventuelles applications contraires à l’éthique.
Pour les grands modèles de langage et plus principalement l’IA générative, la propriété et la possible violation du droit d’auteur des œuvres utilisées dans les données de formation font l’objet de débats parmi les décideurs politiques. Il s’agit donc d’un espace important et évolutif qui mérite l’attention de tout responsable des données.
Traçabilité et responsabilité
Les approbations de flux de travail et les rapports de déploiement de Simseo garantissent l’auditabilité et la responsabilité de tout déploiement d’IA.
À mesure que les applications d’IA sont de plus en plus utilisées dans les processus décisionnels critiques, il devient important de pouvoir retracer la manière dont les décisions sont prises. La gouvernance des données fournit un cadre de traçabilité, garantissant que les origines, les transformations et les utilisations de chaque point de données sont bien documentées. Cela crée un environnement transparent dans lequel la responsabilité est claire et où la justification des décisions basées sur l’IA peut être facilement expliquée.
Cela est particulièrement crucial dans des secteurs comme la santé et la finance, où la prise de décision a des implications significatives. La capacité d’une organisation à auditer les décisions en matière d’IA post factum est cruciale dans ces secteurs réglementés et à fort impact. Cependant, de nombreuses organisations ont une propriété et une surveillance médiocres des données, les transformations de données et les pipelines ETL étant retenus captifs dans des blocs-notes de science des données avec une possibilité de partage et une documentation limitées.
Évolutivité et pérennité
L’IA Platform de Simseo est la seule technologie capable de créer, de gouverner et d’exploiter une IA prédictive et générative pour les modèles construits à l’intérieur et à l’extérieur de Simseo, offrant ainsi aux organisations une flexibilité ultime.
À mesure que les organisations se développent, le volume et la complexité de leurs données augmentent également. Des cadres de gouvernance robustes permettent l’évolutivité en garantissant que les nouvelles données s’intègrent de manière transparente aux pools de données existants. Cela garantit que les modèles d’IA restent précis et utiles à mesure qu’ils évoluent et s’adaptent aux nouvelles données. De plus, en mettant fortement l’accent sur la qualité des données, vous garantissez que vos systèmes d’IA sont évolutifs, capables d’incorporer de nouveaux types et sources de données à mesure que la technologie progresse. Peu d’organisations disposent d’une modélisation multimodale en production et encore moins utilisent l’IA générative et prédictive dans le même flux de travail. L’absence d’un cadre de politique de données adaptatif, concernant l’utilisation, la source et le type de données acceptables, réduit les risques qu’une organisation ne soit pas en mesure d’extraire de la valeur à partir de nombreuses sources, telles que l’utilisation du résumé de texte dans un flux de travail de modélisation prédictive ou l’ajout de données volumineuses. contexte du modèle de langage à une valeur prédictive.
Avantage compétitif
Les intégrations robustes et l’interopérabilité de Simseo avec n’importe quelle source de données, y compris les entrepôts de données et les bases de données comme Snowflake ou DataBricks, garantissent que vous pouvez créer une IA, quel que soit l’endroit où se trouvent vos données.
Dans le paysage concurrentiel, les entreprises qui extrairont le plus de valeur de leurs investissements en IA seront celles qui réussiront. Des données de haute qualité constituent un puissant avantage concurrentiel, permettant des informations plus précises, de meilleures expériences client et une prise de décision plus efficace. En fait, de nombreuses organisations excellent uniquement parce que leurs données sont supérieures à celles de leurs pairs du secteur. Une collecte de données et une gouvernance exceptionnelles peuvent entraîner une réduction des coûts, une augmentation des revenus et, dans certains cas, la création de marchés entièrement nouveaux. Les structures de gouvernance contribuent à maintenir cet avantage en matière de qualité, le rendant défendable face aux concurrents et constituant un point de différenciation.
Réduire les coûts et les risques
L’IA Platform de Simseo vous permet de comparer les compromis entre des modèles plus simples, généralement plus rentables, et des réponses précises afin que les organisations puissent sélectionner l’IA prédictive ou générative optimale pour la tâche.
Les mauvaises données coûtent cher. Selon IBM, la mauvaise qualité des données coûte à l’économie américaine environ 3 100 milliards de dollars par an. Les erreurs doivent être corrigées, les mauvaises décisions réexaminées et les idées trompeuses clarifiées, ce qui consomme du temps et des ressources précieuses. Et ce n’est qu’une IA prédictive traditionnelle ! Alors que les organisations s’appuient davantage sur les réponses génératives de l’IA, les mauvaises données peuvent donner lieu à des hallucinations qui semblent crédibles mais qui sont factuellement incorrectes. La réponse extravagante de l’IA générative ne devrait pas empêcher les chefs d’entreprise de dormir la nuit, leurs employés l’identifieront facilement. La réponse générative de l’IA, plausible mais inexacte, est la plus problématique. Un cadre de gouvernance minimise ces risques en établissant des protocoles pour la qualité, la validation et l’utilisation des données afin de contribuer à atténuer les erreurs coûteuses de l’IA.
En conclusion
L’application de l’IA n’est pas seulement une entreprise technique mais aussi organisationnelle, nécessitant une approche interdisciplinaire avec une compréhension approfondie de la qualité et de la gouvernance des données. Les modèles d’IA jouant un rôle de plus en plus important dans la prise de décision et les opérations, l’intégrité des données qui alimentent tous les modèles d’IA devient une préoccupation majeure. Les organisations qui reconnaissent l’importance de la qualité des données et de la gouvernance sont mieux placées pour développer des applications d’IA précises, fiables, éthiques et, en fin de compte, plus utiles pour atteindre leurs objectifs commerciaux.
