Qualité des données : Le méchant invisible de l'apprentissage automatique

Le rôle d'un ingénieur en apprentissage automatique (AA) moderne va bien au-delà de la simple construction de modèles et de l'analyse de données. L'utilisation efficace des données est cruciale pour les entreprises réussies, nécessitant que les données soient acquises, partagées de manière sécurisée et analysées tout au long de leur cycle de vie. L'essor de l'informatique en nuage et de l'adoption de l'AA dans les entreprises a facilité le début et la fin de ce parcours de données, mais les étapes intermédiaires rencontrent souvent des problèmes liés à la qualité des données. Les mauvaises qualité de données pèsent sur les utilisateurs de données, empêchant souvent les scientifiques des données de construire efficacement des modèles et de réaliser des analyses. Les scientifiques des données passent une grande partie de leur temps à nettoyer les données pour garantir des résultats fiables, ce qui peut être frustrant et inefficace. Des données propres sont essentielles pour les projets d'AA, car elles garantissent que les modèles restent efficaces face aux paysages de données changeants. La gestion efficace des données implique une évaluation et une gestion continues de la dérive des données pour maintenir l'exactitude des modèles. Aligner toute l'organisation sur des pratiques axées sur les données, y compris les parties prenantes non techniques, est crucial pour éviter les problèmes de qualité des données. Les organisations qui mettent l'accent sur la qualité des données peuvent stimuler une plus grande efficacité de l'IA et atteindre des résultats commerciaux fiables, évitant les taux élevés d'échec des projets d'IA dus à la mauvaise qualité des données.