Tracer la voie : pourquoi Data est essentielle pour développer des produits d'IA efficaces

Dans le monde actuel, data, il est plus crucial que jamais de comprendre le parcours des data, de leur origine à leur destination finale. Cette capacité, appelée « data », offre une vue d'ensemble de la manière dont data au sein d'une organisation, en détaillant leurs transformations et leurs dépendances tout au long de ce parcours. Data varie en termes de niveaux de complexité, la « traçabilité grossière » montrant les transformations de table à table, et la « traçabilité fine » se situant au niveau des attributs. Ces éléments peuvent être cartographiés dans des outils tels que Solidatus, offrant une méthode automatisée pour créer une vue d'ensemble claire des data , de leur transformation et de leur utilisation. Chez Artefact, nos équipes conçoivent et développent des produits data d’IA pour nos clients data la traçabilité aide nos clients à répondre à des questions telles que : « Quels systèmes nous fournissent ce solde client, car il semble inexact ? » ou « Pourquoi mon modèle de propension au crédit présente-t-il des résultats différents spécifiquement le mercredi ? » Nous suivons une méthodologie en six étapes méticuleusement structurée pour déployer la traçabilité à grande échelle, en commençant par une évaluation complète du cas d'utilisation métier unique et de sa valeur intrinsèque. Ce processus aboutit à une mise en œuvre transparente, où la maintenance continue et l'adoption par les utilisateurs sont intégrées au cœur du processus.

Les entreprises exploitent data pour plusieurs raisons essentielles, parmi lesquelles la conformité réglementaire et la gestion data occupent une place prépondérante. Dans le secteur des services financiers, data solide est essentielle pour répondre à des exigences et principes d'audit rigoureux tels que la norme BCBS 239, garantissant le respect des réglementations en matière de gouvernance, data , data de risque, d'exactitude, d'intégrité et de fréquence des rapports sur les risques. Par exemple, dans le cas de la banque commerciale, l'évaluation d'un workflow de reporting financier hypothécaire permet à une entreprise de retracer l'origine et l'utilisation des data sensibles.

Au-delà de la simple conformité, data constitue un outil puissant pour améliorer data , permettant aux organisations de suivre data , d'en valider l'exactitude et de préserver la confiance dans leurs systèmes d'information. Cet article se penchera sur les subtilités de data , en particulier la traçabilité globale, et examinera pourquoi celle-ci est devenue un pilier des stratégies modernes data .

S'appuyant sur l'importance de la compréhension data, l'intelligence artificielle (IA) transforme le paysage actuel des services financiers en imitant l'intelligence humaine pour accomplir des tâches nécessitant un apprentissage et une prise de décision. Les applications de l'IA sont variées et ont un impact considérable : l'IA conversationnelle, comme les chatbots, améliore les interactions avec les clients ; les assistants de productivité rationalisent les flux de travail et automatisent les tâches ; et data automatisée data permet d'extraire plus rapidement des informations utiles à partir d'ensembles de données complexes. En août 2024, la loi sur l'IA de l'Union européenne a introduit de nouvelles réglementations visant à garantir une utilisation éthique de l'IA et à protéger les droits des utilisateurs, soulignant ainsi la tendance mondiale vers une mise en œuvre responsable de l'IA. Cette évolution met en évidence le besoin croissant pour les organisations non seulement d'exploiter la puissance de l'IA, mais aussi de la gérer avec une surveillance attentive, en complément de leurs efforts en matière de data et de gestion de la qualité.

Si l'utilisation d'IA générative open source comme ChatGPT à des fins personnelles est une chose, intégrer l'IA au sein d'une organisation et générer une réelle valeur ajoutée pour l'entreprise en est une autre. La plupart des institutions financières se livrent à une course effrénée pour mettre en place des projets pilotes et des preuves de concept (POC) en matière d'IA générative ; cependant, elles n'engagent réellement des fonds que lorsqu'elles ont la certitude que les avantages potentiels sont fiables et que le produit convient aussi bien aux utilisateurs métier qu'aux utilisateurs techniques. De nombreuses institutions peinent encore à déployer ces technologies à grande échelle en raison de préoccupations liées à la fiabilité (74 %), à l'adoption par les utilisateurs (60 %) (1) et à un manque d'expertise technique (60 %). Artefact a mis au point un cadre de scalabilité de l'IA générative Artefact répondre aux principaux enjeux de scalabilité : pertinence des résultats, explicabilité, équité/biais, latence, infrastructure, efficacité organisationnelle et expérience utilisateur/adoption.

Dans le domaine de l'IA, data apporte une valeur ajoutée considérable aux entreprises en garantissant la transparence et la fiabilité des décisions data. Aujourd'hui, plus de 75 % des consommateurs s'inquiètent de la désinformation générée par l'IA(2). L'IA est souvent qualifiée de « boîte noire », ce qui signifie que les utilisateurs finaux ne comprennent généralement pas les mécanismes internes qui produisent les résultats qu'ils utilisent régulièrement. Alors que les systèmes d'IA s'appuient de plus en plus sur des ensembles de données vastes et complexes, data crucial de comprendre l'origine et les transformations de ces data pour garantir leur exactitude et leur fiabilité. Data aide les organisations à suivre et à valider les data les modèles d'IA, ce qui est essentiel pour optimiser les performances des modèles et résoudre des problèmes tels que les biais ou les erreurs. En fournissant une piste d'audit claire, data favorise également la conformité aux réglementations et renforce data , ce qui aboutit finalement à des applications d'IA mieux informées, plus fiables et plus éthiques, générant de meilleurs résultats commerciaux.

Data est essentielle pour respecter les exigences réglementaires et légales en matière d'IA, en particulier dans le cadre de réglementations telles que la California Consumer Privacy Act (CCPA) et la Gramm-Leach-Bliley Act (GLBA). Prenons par exemple le cas d'une entreprise de services financiers confrontée à un renouvellement de sa clientèle. Dans ce cas précis, le système ne disposait pas de pratiques standardisées pour l'anonymisation des informations personnelles et ne comportait aucune data permettant de suivre data . En conséquence, data visant à masquer les informations sensibles était effectué en dernière étape, avec un minimum de gouvernance. Cette approche a non seulement compromis data , mais a également exposé le système à des risques de non-conformité. Si notre organisation partenaire avait disposé data robuste dans Solidatus, elle aurait pu suivre data , enregistrer data , garantir une anonymisation adéquate à chaque étape et respecter plus efficacement les exigences réglementaires, préservant ainsi la confidentialité et renforçant data .

La majorité des organisations (80 %) affirment que leurs data prêtes à être utilisées dans le cadre de l'IA, mais plus de la moitié (52 %)(3) ont rencontré des difficultés de mise en œuvre liées à la qualité de leurs data. Data est essentielle pour garantir data dans le développement de l'IA, car elle offre une vision claire de la manière dont data collectées, transformées et utilisées. Chez Artefact, nous comprenons l'importance cruciale de data et de la qualité data . Nous croyons en un modèle opérationnel d'IA qui développe les exigences techniques parallèlement à la data et à la gouvernance data nécessaires au déploiement d'une IA fiable à grande échelle. Nos équipes ont travaillé sur un modèle de prédiction du risque de crédit qui s'appuyait sur plusieurs data pour évaluer le risque des emprunteurs. Lors de leurs investigations préliminaires, l'équipe a découvert des incohérences entre ces tables, telles que des divergences dans data ou des informations obsolètes. Cela aurait entraîné un biais dans le modèle et généré une évaluation du risque inexacte. En mettant en œuvre data , l'organisation a pu retracer l'origine des data, identifier les sources d'incohérences et s'assurer que data respectaient les normes de qualité. Cette transparence permet de corriger les problèmes avant qu'ils n'affectent le modèle, ce qui se traduit au final par des prédictions plus fiables et plus précises, et préserve l'intégrité globale du système d'IA.

Data facilite le débogage, l'amélioration et la reproductibilité des modèles d'IA en offrant une vue détaillée du parcours datatout au long du processus de modélisation. Si un modèle produit des résultats inattendus, data permet de suivre les data toutes les étapes, de la collecte au prétraitement en passant par l'ingénierie des caractéristiques. Cette visibilité permet data d'identifier où des problèmes ou des incohérences ont pu survenir, ce qui facilite un débogage précis et des améliorations ciblées. De plus, l’« adaptation de domaine » est une méthode courante permettant de réutiliser des composants d’algorithmes afin de réduire le temps et les ressources nécessaires à la construction d’un modèle d’IA à partir de zéro. La traçabilité est essentielle pour cette reproductibilité à travers différentes itérations et expériences, car elle fournit la documentation et l’utilisation des data les algorithmes.

Artefact et Solidatus sont des partenaires collaboratifs, unis par la conviction qu data efficace data est essentielle au succès de l’IA. Akhilesh Kale, responsable chez Artefact des services financiers, affirme que «data est le pilier de la confiance dans les institutions financières, garantissant l’intégrité indispensable dans un environnement aussi complexe, caractérisé par des contraintes réglementaires ». Cette importance accordée à data est au cœur de la manière dont l’expertise Artefacten matière de data d’exécution de l’IA complète l’environnement structuré de Solidatus, qui aide à gérer et à stocker la traçabilité globale. Ensemble, ils permettent aux institutions financières d’améliorer la transparence des data sources data les modèles d’IA. Comme le souligne Phil Yeoman, ancien employé de Cardano, « grâce à Solidatus, notre data est désormais cartographié, modélisé et catalogué. D’un seul coup d’œil, je peux montrer à l’entreprise où data ses data , comment elles circulent à travers les systèmes et les applications, quelles règles data Postuler quelles data soumises au RGPD. » Cette intégration transparente des outils et des services souligne le pouvoir transformateur de data pour l’IA. Elle simplifie la gestion de la conformité, garantit data de premier ordre et améliore la précision des modèles en retraçant data leur origine à leur destination. Cette traçabilité est inestimable pour respecter les normes réglementaires, telles que le CCPA et la GLBA, tout en aidant à identifier data qui pourraient compromettre les modèles d’IA. De plus, data rationalise le débogage, améliore les performances des modèles et garantit des résultats cohérents et fiables.

(1) Prestianni, Timothy. « 131 statistiques et tendances sur l'IA pour (2024) ». Université nationale, 30 mai 2024. https://www.nu.edu/blog/ai-statistics-trends/.

(2) Matthew Fox, « Comment l'intelligence artificielle influence le sentiment des consommateurs », Forbes, 22 septembre 2023, https://www.forbes.com/advisor/business/artificial-intelligence-consumer-sentiment/.

(3) Campus Technology, « Rapport : l'adoption de l'IA freinée par Data », 10 avril 2024, Data:~:text=Les%20organisations%20ont%20de%20sérieuses%20préoccupations%20concernant,et%20la%20complexité%20de%20l'intégration%20(59%25)