Les 7 péchés capitaux de la qualité des données : comment de mauvaises habitudes peuvent saboter votre IA
En créant de nouvelles opportunités et en stimulant l'innovation dans tous les secteurs, l'intelligence artificielle (IA) a changé la donne pour les entreprises. Pourtant, même les systèmes d'IA les plus avancés ne sont efficaces que dans la mesure où ils s'appuient sur des données de qualité. Selon une récente étude1, 61% des décideurs français n’ont pas été en mesure de convertir en production ne serait-ce que la moitié de leurs pilotes d’IA générative. En effet, de mauvaises pratiques en matière de données peuvent conduire à des résultats peu fiables, des erreurs coûteuses et même une atteinte à la réputation. Dans un monde axé sur les données, il est plus important que jamais d'éviter ces pièges. Examinons sept obstacles qui peuvent faire dérailler les projets d'IA. 1. Manque de précision des données, ou le risque de laisser place à la désinformation Les données inexactes guident les systèmes d'IA dans la mauvaise direction, faussant…