Le paradigme de l’intelligence artificielle passe d’un modèle centré à un modèle centré sur les données

L'IA orientée données peut aider à réduire les illusions et les biais dans les systèmes d'IA générative, améliorant ainsi la qualité de leur production.

Traduit de The Paradigm Shift from Model-Centric to Data-Centric AI, l'auteur Rahul Pradhan a plus de 16 ans d'expérience et est actuellement vice-président des produits et de la stratégie chez Couchbase.

Avec les progrès de l'intelligence artificielle (IA) tels que les réseaux neuronaux transformateurs et les réseaux contradictoires génératifs (GAN), le domaine de la technologie subit une transformation majeure. Ces technologies recèlent non seulement un énorme potentiel, mais libèrent également l’innovation et la créativité à grande échelle. Ils peuvent fournir des solutions plus précises et plus efficaces et apporter de nouvelles opportunités commerciales et de développement à diverses industries. La combinaison de réseaux neuronaux transformateurs et de GAN permet aux systèmes d’IA de mieux comprendre et générer le langage humain, les images et les sons, favorisant ainsi le développement du traitement du langage naturel, de la vision par ordinateur et de la reconnaissance vocale, entre autres domaines. À mesure que ces technologies deviennent de plus en plus matures, nous pouvons nous attendre à ce que davantage d’applications et de percées innovantes émergent, apportant davantage à la société humaine.

À mesure que l’IA se développe, les données deviennent cruciales. Les données sont l’élément vital qui alimente les projets d’apprentissage automatique, transformant les concepts en informations pratiques. Cependant, exploiter efficacement les données dans les projets d’IA se heurte à de nombreux défis, ce qui entrave leur adoption et la réalisation d’une valeur transformationnelle.

Pour améliorer le développement de l'IA, nous vivons actuellement un changement de paradigme, passant d'une transformation de l'IA centrée sur les modèles à une transformation de l'IA centrée sur les données. Le but de ce changement est de réduire les hallucinations et les préjugés qui surviennent dans les systèmes de réseaux conflictuels génératifs. En nous concentrant sur l’IA centrée sur les données et en rapprochant les modèles des données, nous pouvons améliorer le rendement des modèles d’IA et aider les entreprises à réaliser leur plein potentiel. Ce changement apportera une impulsion importante au développement de l’IA.

Méthode d'IA centrée sur le modèle

La méthode traditionnelle d'IA centrée sur le modèle est le principal moyen de développement de l'apprentissage automatique. Son idée principale est d'améliorer les performances du modèle grâce à une itération continue afin de générer le meilleur modèle pour gérer l'ensemble de données donné. Les chercheurs et les ingénieurs passent beaucoup de temps à affiner les paramètres, le nombre de couches et d'autres éléments architecturaux du modèle. Cependant, comme la création et l’ajustement de modèles ont été par le passé un processus complexe et gourmand en ressources, exigeant une expertise approfondie pour produire des résultats significatifs, les données ont souvent été traitées comme un facteur secondaire. Cependant, ces dernières années, avec les progrès de la technologie d’apprentissage automatique et l’augmentation de la puissance de calcul, l’importance des données a progressivement été soulignée. Les méthodes d'IA modernes accordent plus d'attention à la qualité et à la diversité des données, entraînent les modèles via des ensembles de données plus volumineux et une puissance de calcul plus puissante, améliorant ainsi les performances et les capacités de généralisation du modèle. Cette approche centrée sur les données est devenue la tendance dominante actuelle dans le domaine de l’apprentissage automatique.

Transformation vers l'IA centrée sur les données

Une approche centrée sur les données améliore la qualité des données pour la formation des modèles, notamment en nettoyant, en améliorant et en garantissant que les données représentent des scénarios du monde réel.

À mesure que les modèles d'intelligence artificielle (IA) mûrissent et gagnent en complexité, les organisations doivent se concentrer sur l'amélioration de la qualité des données et sur la création d'alliances plus étroites entre les modèles et les données. Dans ce domaine en évolution, il est important d’opérer un virage nécessaire et clair : rapprocher le modèle des données, plutôt que transférer les données vers le modèle. Cela améliore la qualité des résultats du modèle et réduit les illusions qui tourmentent souvent les systèmes d’IA. Une approche de l’IA centrée sur les données est la pierre angulaire des organisations qui souhaitent proposer des expériences génératives et prédictives basées sur les données les plus récentes.

Bien que l'IA centrée sur les données soit la direction du développement futur, l'IA centrée sur les modèles joue toujours un rôle clé dans certains scénarios. L'IA centrée sur le modèle est particulièrement importante lorsque les données sont limitées ou que l'objectif est d'explorer la complexité du modèle et les limites de performances. Il repousse les frontières de la recherche en IA et offre la possibilité de résoudre des problèmes pour lesquels des données de haute qualité sont difficiles à obtenir. Par conséquent, l’IA centrée sur les modèles n’est pas seulement un complément à l’IA basée sur les données, mais une approche indispensable dans le domaine de l’IA.

Réinventez l'IA avec une pensée centrée sur les données

En passant à une approche d'IA centrée sur les données qui garantit la qualité et la pertinence des données, les organisations peuvent bénéficier des avantages suivants :

Rapprocher la réalité en améliorant la qualité des données

Centrée sur les données L'un des Les avantages typiques de l’approche centrale sont la capacité de fournir une expérience étroitement intégrée aux scénarios du monde réel. Contrairement aux approches centrées sur les modèles, dans lesquelles les modèles luttent souvent contre les erreurs liées aux données de mauvaise qualité, l’intelligence artificielle (IA) centrée sur les données cherche à combler le fossé entre les modèles d’IA et la réalité dynamique dans laquelle ils tentent de naviguer.

Réduire l'ombre des illusions

Les hallucinations de l'IA sont principalement causées par des données défectueuses, caractérisées par la génération d'informations incorrectes ou fictives. Le passage à une approche centrée sur les données peut augmenter la probabilité de réduire ces erreurs. La formation d'un modèle sur un ensemble de données plus propre et plus représentatif produit une sortie plus précise et plus fiable.

Libérez tout le potentiel de l’IA prédictive et générative

Avec une base solide de données de haute qualité, les organisations peuvent libérer tout le spectre des capacités prédictives et génératives de l’IA. Ce changement rend l’IA plus capable d’interpréter les modèles de données existants tout en générant de nouvelles connaissances et expériences, favorisant ainsi une culture d’innovation et une prise de décision éclairée.

Laissez les données diriger l'avenir de l'évolution de l'IA

La transformation des méthodes d'intelligence artificielle (IA) centrées sur les modèles vers les méthodes d'intelligence artificielle (IA) centrées sur les données représente un changement fondamental dans la façon de penser. Cela place les données au cœur du parcours de transformation de l’IA. Ce changement n’est pas seulement un ajustement technique, mais un recalibrage conceptuel qui place les données au cœur de l’IA. Alors que les organisations s'engagent sur cette voie, elles doivent cultiver une infrastructure de données robuste, développer la maîtrise des données et créer une culture qui valorise les données comme la pierre angulaire de la promesse de l'IA.

Mélanger le meilleur des deux mondes

Créer des solutions d'IA puissantes nécessite une compréhension nuancée du moment où il faut mettre l'accent sur les données et se concentrer sur l'innovation des modèles. Il est essentiel d’équilibrer les avantages de l’IA centrée sur les modèles et ceux centrés sur les données pour résoudre les défis actuels de l’IA afin que les organisations puissent tirer le meilleur parti de leurs projets d’IA. Pour garantir que les modèles d’IA sont développés sur la base des données les plus récentes et qu’ils sont précis et fiables, les organisations doivent adopter la transformation vers une IA centrée sur les données.

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