Qualité des données

Données & entraînement

Degré de fiabilité, précision et utilité des données utilisées pour entraîner ou faire fonctionner un outil d’IA.

Explication

En pratique, une bonne qualité des données permet à un outil IA de mieux comprendre les demandes, d’éviter les biais et de fournir des réponses plus fiables. Par exemple, un outil de reconnaissance d’images entraîné avec des photos floues ou mal étiquetées aura du mal à identifier correctement des objets. À l’inverse, des données de qualité garantissent des résultats plus précis et utiles au quotidien.

Cas d'usage

✓Vérifier et nettoyer une base de contacts clients pour éviter les erreurs dans un outil de marketing automatisé
✓Corriger les fautes d’orthographe dans un jeu de données textuelles avant d’entraîner un chatbot
✓Supprimer les doublons dans une liste de produits pour améliorer les recommandations d’un assistant d’achat en ligne
✓Mettre à jour régulièrement les données d’un outil de prévision météo pour éviter des prédictions erronées
✓Équilibrer un jeu de données pour éviter qu’un algorithme ne favorise un groupe de personnes par rapport à un autre