Pourquoi la qualité des données de formation de l'IA est importante
Pourquoi la qualité des données de formation basées sur l'IA est importante
Dans le monde de l'IA, il existe un dicton intemporel qui est plus important que jamais : « Garbage in, Garbage Out ».
Nous avons appris que les modèles d'IA sont entraînés en lisant une bibliothèque colossale d'informations numériques. Mais que se passerait-il si cette bibliothèque était remplie de livres mal écrits, d'erreurs factuelles et de manifestes haineux ? L'IA, comme un étudiant assidu mais peu critique, apprendra de toutes ces expériences. Il ne distingue pas intrinsèquement le bien du mal, ni les faits de la fiction. Il ne connaît que les modèles présents dans les données qui lui ont été fournies.
La qualité, la diversité et la précision des données d'entraînement sont les facteurs les plus importants qui déterminent l'utilité et la sécurité d'une IA. Un modèle formé sur un ensemble de données de haute qualité, organisé et diversifié sera plus performant, cohérent et aligné sur les valeurs humaines. À l'inverse, un modèle formé sur des données de faible qualité, biaisées ou restreintes amplifiera ces failles, souvent de manière imprévisible et néfaste.
Pleins feux sur le concept : Garbage In, Garbage Out (GIGO)
GIGO est un principe fondamental de l'informatique. Cela signifie que la qualité de la sortie est déterminée par la qualité de l'entrée. Vous pouvez avoir le système informatique le plus puissant et le plus sophistiqué au monde, mais si vous lui fournissez des données erronées, vous obtiendrez un résultat erroné.
Pensez-y comme si vous faisiez un gâteau. Vous pouvez avoir le meilleur four et le boulanger le plus habile, mais si vous utilisez du lait avarié et du sable au lieu de la farine, vous n'obtiendrez pas un délicieux gâteau. Tu vas aller chercher des ordures.
Pour l'IA, les données d'entraînement sont les ingrédients. Si les données sont biaisées, le processus de « cuisson » de l'IA se traduira par une sortie biaisée. Si les données sont pleines de désinformation, l'IA vous fournira en toute confiance les mêmes informations erronées. Le modèle d'IA lui-même n'est qu'un four ; il ne peut pas réparer les mauvais ingrédients qu'il contient.
L'impact de la qualité des données
Les données à partir desquelles une IA apprend façonnent directement sa « vision du monde » et ses capacités. Voici comment se cumulent les bonnes données et les mauvaises données.
Effets des données de haute qualité
Des données propres, diversifiées et bien organisées mènent à une meilleure IA.
- Exactitude factuelle : L'IA est plus susceptible de fournir des informations correctes et fiables parce qu'elle a appris auprès de sources précises.
- Réduction des biais : un ensemble de données qui inclut un large éventail de points de vue, de cultures et de voix contribue à créer une IA moins biaisée et plus juste.
- Cohérent et logique : L'apprentissage à partir d'un texte bien écrit et structuré aide l'IA à générer des réponses logiques et faciles à comprendre.
- Meilleures performances : l'IA devient plus compétente et polyvalente, capable de gérer efficacement une plus grande variété de tâches.
Effets des données de faible qualité
Les données biaisées, désordonnées ou restreintes créent une IA défectueuse.
- Hallucinations et erreurs : si l'IA apprend de la désinformation, elle générera en toute confiance des « faits » incorrects, appelés hallucinations.
- Biais préjudiciable : si les données reflètent des préjugés sociétaux historiques (par exemple, le sexisme ou le racisme dans d'anciens textes), l'IA reproduira et amplifiera ces biais.
- Réponses incohérentes : apprendre à partir de données désordonnées et non structurées, telles que les commentaires sur les forums, peut donner lieu à des résultats absurdes ou illogiques.
- Compétences limitées : Une IA formée uniquement à la poésie sera très mauvaise pour écrire du code informatique. Un ensemble de données restreint crée une IA limitée.
Contrôle rapide
Si un modèle d'IA est formé principalement sur des textes historiques du 19e siècle, quel est le résultat probable ?
Récapitulatif : Pourquoi la qualité des données de formation est importante
Ce que nous avons abordé :
- La qualité des résultats d'une IA dépend entièrement de la qualité de ses données d'entraînement, un principe connu sous le nom de « Garbage In, Garbage Out ».
- Des données diversifiées et de haute qualité mènent à une intelligence artificielle plus précise, moins biaisée et plus performante.
- Les données de faible qualité, biaisées ou restreintes mènent à une IA qui commet des erreurs, reproduit des stéréotypes néfastes et possède des compétences limitées.
- La qualité d'un modèle d'IA dépend des « ingrédients » (données) qui lui sont fournis pour en tirer des leçons.
Pourquoi c'est important :
- C'est l'un des concepts les plus importants de toute l'IA. Cela explique pourquoi l'IA peut parfois être erronée, biaisée ou absurde. Lorsque vous interagissez avec une IA, vous interagissez avec le reflet des données sur lesquelles elle a été formée.
Prochaine étape :
- Nous aborderons plus en profondeur le problème spécifique des biais liés à l'IA et la manière dont le processus de formation peut mener à des résultats injustes.