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Dossier : Bien tailler sa data pour réussir ses projets IA
La réussite d'un projet d'intelligence artificielle générative repose essentiellement sur la qualité et la pertinence des données utilisées pour l'entraînement et le fine-tuning des modèles. Les fournisseurs l'ont bien compris et essaient d'apporter toutes les clés, via des services unifiés, pour disposer de données de qualité, de leur identification à leur normalisation en passant par leur enrichissement (métadonnées, relations sémantiques, etc.). Au-delà de l'outillage, il faut aussi s'assurer de leur conformité, bref d'identifier les données sensibles par des audits. Il faut aussi que les organisations dans les entreprises soient adaptées, notamment pour faciliter les échanges entre les métiers et les équipes techniques. Enfin, le passage à l'échelle implique des infrastructures de stockage et de calcul performantes. (Crédit Dell)
Sommaire
1 - Un guichet de services unifiés pour mieux préparer les données
Sans une préparation rigoureuse des données, même les systèmes IA les plus sophistiqués produiront des résultats...
2 - Des plateformes plus ouvertes pour centraliser les données
Trop de temps est dépensé à rechercher, consulter et trier les données qui sont dispersées sur des plateformes diverses en local, dans...
3 - Des organisations agiles au coeur des entreprises
Pour Stéphane Roder, président d’AI Builders, le data management et l’intégration de l’IA dans les entreprises demandent du temps,...
4 - L'enjeu de la conformité et de la sécurité des données
Lors d’un entretien pour DeepTalk by Yunik, Aldrick Zappellini, chief data officer du groupe Crédit Agricole avait souligné que la mise en...
5 - Entretien William Saadi, CTO de la Division Enterprise Solution de SCC
6 - Des bases vectorielles indispensables pour la recherche et le RAG
Historiquement, les bases de données vectorielles existent depuis des années mais elles sont surtout exploitées en cartographie et en...
7 - Des infrastructures solides pour garantir un passage à l'échelle
« Depuis un an, nous constatons un vrai passage à l’échelle de projets IA. Chez Dell Technologies, nous avons d’ailleurs...
Proposé par SCC & SAP
8 - De la gouvernance à la migration, gérer le cycle de vie des données IA
Beaucoup de projets d'IA échouent parce qu'ils reposent sur des données mal maîtrisées. L'enjeu n'est pas de produire davantage de données, mais les bonnes, au bon...
Proposé par SCC & SAP
9 - Assurer le ROI de l'IA grâce à une architecture adaptée
L'IA n'est pas qu'une affaire d'algorithmes, c'est aussi une question d'architecture. Les environnements d'exécution de l'IA doivent pouvoir s'adapter à tous les cas...
Proposé par SCC & SAP
10 - Projets d'IA : comment passer de l'expérimentation à l'industrialisation
De nombreux projets d'IA ne dépassent pas le cadre de l'expérimentation et finissent par échouer. Quelles sont les pistes à suivre pour déployer des projets...
