Qualité des données et LLM – l’essentiel à retenir

Jan 24, 2024 | Data, Intelligence Artificielle | 0 commentaires

Salut la team 👋,

Nous avons vu avec Thomas, dans l’article précédent ce qu’étaient les LLM. La bonne (ou mauvaise) nouvelle, est que je n’ai jamais vu autant d’articles publiés sur la gouvernance des données, les master data, et la qualité des données. Mais aujourd’hui, concentrons nous sur ce dernier.

 

Rappelons-nous des principaux biais des LLM:

🔍 Biais et Préjugés

🧠 Problèmes de Contexte et de Mémoire

🌍 Coûts et Impact Environnemental

🚨 Hallucinations et Sécurité

🤔 Consentement et Éthique

Au cœur des modèles d’IA générative se trouve la qualité des données d’entrée, qui a un impact direct sur l’authenticité, la créativité et l’efficacité du contenu généré.

Le chaos dans les données

IA générative & Qualité des données – créer des grands crus

Dans le domaine de l’IA générative, la qualité des données se révèle essentielle. Je vous le démontre en 5 points:

1. Garantir la Précision et la Fiabilité 🎯
Logiquement, le premier challenge est de garantir une précision et une fiabilité des réponses. c’est à dire, avec des données de mauvaise qualité qui contiennent des erreurs, du bruit ou des incohérences, le modèle peut produire des résultats incorrects ou trompeurs, érodant la confiance des utilisateurs.

C’est le fameux “GIGO”, Garbage in, Garbage out (Les déchets entrent, les déchets sortent)

    Garbage in - garbage out

    2. Combattre les Biais et Promouvoir l’Équité ⚖️
    La lutte contre les préjugés dans les modèles d’IA est cruciale. Des données biaisées peuvent perpétuer et amplifier ces biais, menant à des résultats injustes ou discriminatoires.

    D’après MIT Technology Review, différents modèles de langage, y compris ChatGPT et GPT-4 d’OpenAI ainsi que LLaMA de Meta, présentaient des biais politiques distincts. GPT-4 étaient considérés comme ayant une tendance politique plus à gauche et libertaire, tandis que LLaMA de Meta était plus à droite et autoritaire.

    L’étude montre également que les systèmes de génération d’images tels que DALL-E 2 et Stable Diffusion ont également montré des tendances à amplifier les stéréotypes et les préjugés.

     

    3. Faciliter l’entrainement des algorithmes 🌐
    Tout à d’abord, la généralisation est la capacité d’un modèle d’IA à produire des résultats pertinents et nouveaux. Une mauvaise qualité des données peut entraver cette capacité, conduisant à des problèmes de surajustement ou de sous-ajustement. Le surajustement se produit lorsque le modèle mémorise les données d’entraînement et ne parvient pas à fonctionner correctement sur des données invisibles, tandis que le sous-ajustement fait référence à l’incapacité du modèle à capturer des modèles importants à partir des données. En résumé, l’algorithme n’est pas en capacité d’apprendre comme vous-voulez!

    4. Identifier les Intrants Hors Distribution 🔍
    Détecter des entrées anormales, évitant ainsi la génération de résultats trompeurs ou absurdes. Cette compétence est essentielle pour la fiabilité et la précision des réponses générées.

    Supposons qu’un modèle d’IA est entraîné pour reconnaître et catégoriser des images de fruits. Cependant, si le modèle reçoit une image d’un objet complètement différent il pourrait être incapable de reconnaître qu’il s’agit d’une entrée hors distribution et pourrait tenter de la classer comme un type de fruit. L’aptitude à détecter les entrées hors distribution est nécessaire pour la précision et la sécurité des modèles d’IA.

     

    5. Promouvoir l’Adaptabilité et la Robustesse 🌟
    Afin de permettre une meilleure adaptation aux nouvelles tâches et données, renforçant la robustesse et l’applicabilité des modèles d’IA dans divers scénarios. Cela inclut un entraînement sur des données diversifiées, un apprentissage continu et des tests et une validation rigoureux.

    Finalement, on pourra conclure, que si vous voulez un bon usage de votre investissement, vous devez gagner la confiance de vos utilisateurs envers les applications d’IA qui dépendent grandement de la qualité des données 😊

     

    4 Actions que vous pouvez entreprendre

    📊 Établir une Stratégie de Gouvernance des Données
    Afin de réellement maîtriser les données, la mise en place d’une gouvernance de données est indispensable. Définir les Data Owners et Stewards permet d’assurer la qualité des données tout au long de son cycle de vie. C’est une condition sinequanone pour le bon fonctionnement des IA en entreprise.

     

    💾 Mettre en place une stratégie de stockage de données
    Pour s’adapter aux besoins imposés par les volumes croissants de données, il est crucial d’évaluer et d’améliorer l’infrastructure de stockage existante pour garantir une gestion efficace. Dans cette optique, l’adoption de solutions de stockage cloud ou hybrides devient un choix stratégique, offrant une flexibilité et une accessibilité accrues.

     

    ✅ Développer une plan long terme pour assurer la qualité des données
    Dans une IA, les données passent par plusieurs étapes pour entraîner le modèle. Pour assurer une qualité de données fiable, il est essentiel de mettre en place des processus de nettoyage (à la source), de validation et d’enrichissement, avec une gouvernance associée. Ces étapes garantissent que les données restent précises, pertinentes et à jour.

    Parallèlement, l’utilisation d’outils d’analyse de données et la réalisation d’audits aident dans l’identification et la correction des erreurs de qualité des données (PowerBI, Tableau ou des outils spécialisés comme SODA ou Attacama).

    🤖 Intégrer l’IA dans le développement et la gestion de la qualité des données
    Avec des volumes de données toujours plus croissants, il devient impossible de corriger l’ensemble des données manuellement. Avec les capacités actuelles, utiliser l’IA (un combo Machine Learning/Generative AI) pour détecter, corriger les problèmes de qualité et proposer de nouvelles règles de qualité, devient un game-changer.

    Vous pouvez ainsi utiliser des solutions sur le marché ou développer vous-mêmes des algorithmes de nettoyage des données basés sur l’IA pour détecter et corriger automatiquement les erreurs, standardiser les formats et résoudre les doublons de manière automatisée.

    Cependant, même si l’IA peut automatiser de nombreuses tâches, elle ne doit pas remplacer entièrement la surveillance humaine.

    La fin en quelques mots 

    La qualité des données joue un rôle fondamental dans le développement de l’IA générative. Elle façonne l’authenticité, la fiabilité et l’efficacité du contenu généré par l’IA. En engageant une démarche de qualité des données, ces outils de GenAI deviendront de vrais alliés pour la performannce tout en respectant une certaine éthique.

    2024 c’est THE année du Data Management, et mettre en place les bonnes pratiques pour tirer un maximum de valeur de vos données. Vous cherchez à vous ancien corriger vos données ? BYMADA vous aide de différentes manière dans cette aventure.

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    Have fun!
    Laura

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