Préparer ses données pour l'IA afin de garantir le succès d'applications d'IA générative

De nombreuses entreprises innovantes évaluent ou déploient l'analyse prédictive, les applications d'IA générative et le machine learning depuis un certain temps.

Presque toutes diront que pour réussir, il faut des pipelines de données bien définis, des ensembles de données hautement enrichis et interconnectés, et une plateforme de données évolutive suffisamment robuste pour alimenter le paysage en constante évolution des applications d'IA. Ces principes fondamentaux de gestion des données, qui ont fait leurs preuves, font la différence entre l'excellence de l'IA et « l'ignorance artificielle ».

Construire une base de données solide pour accélérer l'IA

Toute initiative réussie en matière d'IA ou de grands modèles de langage (LLM) repose sur une plateforme de données robuste, bien intégrée et gérée de manière méticuleuse. L'audit, l'intégration et la transformation de vos données sont essentiels pour un déploiement efficace de l'IA, mais cette étape de préparation critique est souvent négligée lorsque les équipes sont captivées par la « magie » de la construction de modèles.

Pour identifier et inventorier les sources de données de votre entreprise, il convient de répondre à plusieurs questions : quelles sont vos sources de données ? Sont-elles situées dans le cloud ou sur site ? Quelles sont les dépendances entre vos sources de données, à quelle fréquence sont-elles mises à jour et comment circulent-elles d'un système à l'autre ? Disposez-vous des autorisations nécessaires pour accéder à ces sources de données et les lire ? parmi les quatre étapes conseillées :

1. Identifier les sources de données : les sources doivent inclure les bases de données, les systèmes de fichiers, le stockage en cloud, les sources de données externes, les API et même les données non structurées comme les courriels ou les documents. Demandez à chaque service, comme le marketing, les ventes ou l'ingénierie, quelles sont les sources de données spécifiques à leur domaine.

2. Cataloguer et classer les données : pour chaque source de données, il est important de documenter le type de données qu'elle contient (par exemple, des informations sur les clients, des données transactionnelles ou des données de capteurs). Classer les données en fonction de leur sensibilité, des exigences réglementaires et des priorités de l'entreprise. Les outils de métadonnées basés sur l'IA peuvent aider à étiqueter et à organiser vos données.

3. Évaluer la qualité des données : évaluer la qualité des données en termes d'exactitude, d'exhaustivité, de cohérence, d'actualité et de fiabilité. Cette étape est cruciale pour déterminer la facilité d'utilisation des données et aidera à déterminer la priorité relative de chaque flux de données.

4. Documenter l'accès aux données et leur utilisation : enregistrer les modalités d'accès aux données, ainsi que les personnes qui y ont accès et dans quel but. Cela permet de comprendre les dépendances et les goulets d'étranglement potentiels.

Intégrer toutes les sources de données dans un référentiel central

Ensuite, Il faut rassembler toutes ces sources de données disparates en un seul endroit afin que les applications d'IA et de machine learning puissent utiliser toutes les données en contexte. Chaque source de données supplémentaire alimentant un référentiel central ajoute de l'intelligence au LLM ou au modèle de machine learning.

Une intégration efficace des données garantit que les données sont non seulement centralisées, mais aussi exactes et à jour. S'il est possible de créer des outils personnalisés de transfert de données, cela peut prendre du temps et s'avérer complexe. Les solutions d'intégration de données préétablies offrent souvent des fonctionnalités avancées et une évolutivité qui permettent de gagner du temps dans le déploiement de l'IA.

La synchronisation du magasin de données avec les sources de données entrantes est un défi important mais essentiel. Le CDC (Change Data Capture) garantit que les données sont à jour et exactes. Cette approche permet de capturer et d'intégrer les modifications apportées aux données en temps réel afin de maintenir leur pertinence et leur exactitude. Il est possible de construire des pipelines de données sur mesure avec des capacités CDC. Toutefois, même pour les équipes expérimentées, cette tâche n'est pas triviale et la maintenance des solutions personnalisées peut devenir fastidieuse au fil du temps.

Veiller à ce que les données soient privées, sécurisées et conformes lorsqu'elles sont en mouvement

Les données en mouvement sont plus vulnérables que celles au repos, Il ne faut donc pas négliger l'importance de la sécurité des données tout au long du processus. Le cryptage est primordial, et les secteurs tels que la santé, qui disposent de lois strictes en matière de confidentialité des données, doivent prendre des précautions supplémentaires. Il est important de s’assurer que les fournisseurs offrent les certifications spécifiques nécessaires (y compris SOC2, ISO 27001 et la conformité HIPAA) ainsi que le cryptage de bout en bout, le réseau privé et les options de traitement local des données pour améliorer la posture de cybersécurité et assurer la conformité réglementaire.

Transformer les données pour créer des fonctionnalités et se préparer à la formation au modèle

Une fois que les données sont transférées en toute sécurité dans un référentiel central, la transformation est la prochaine étape. Pour les LLM, il peut s'agir d'identifier les champs de texte pertinents et de les isoler dans un nouvel ensemble de données utilisé pour le traitement du langage. Pour les modèles de machine learning, il s'agit de fusionner des ensembles de données complémentaires, d'assembler des tableaux pour produire des ensembles de données homogènes et d'utiliser une ingénierie créative des caractéristiques pour rendre la formation des modèles plus efficace.

À cette étape, il est également important de valider indépendamment la qualité des données ; en cas de doute, ne pas les inclure. L'ajout de données aux modèles n'est utile que si ces données sont fiables. Dans le cas contraire, le risque est de polluer l’ensemble des données et de réduire la précision du modèle final.

Pour gagner du temps, des outils ou des plateformes peuvent permettre de créer des modèles reproductibles pour la transformation des données. Ces modèles s'avéreront un élément inestimable de la stratégie d'opérations de machine learning (MLOps) en plein essor, car ils offrent un traitement cohérent et efficace des données. Cette reproductibilité garantit qu'au fur et à mesure de l'acquisition de nouvelles données ou du réentraînement des modèles, le flux de données reste rationalisé et fiable.

Construire une base solide de données prêtes pour l'IA avec les meilleures pratiques d'intégration de données peut aider à garantir que vos modèles d'IA disposent des données les plus précises et les plus opportunes pour fournir des résultats pertinents. En unifiant rapidement les sources de données les plus précieuses, en évitant la tentation de réinventer la roue et en se concentrant sur les défis les plus importants, l'intégration efficace des données est la voie rapide vers une IA qui ajoute de la valeur et génère un avantage concurrentiel à long terme.