IA et données : comment et pourquoi adopter une approche centrée sur l’information dans votre organisation ?

Toute solution logicielle qui se base sur l’intelligence artificielle a comme pierre d’assises des modèles algorithmiques et des données. Ces deux composantes jouent un rôle majeur dans le développement de tout système robuste d’IA. Au fil des récentes années, la communauté IA a toujours donné la priorité au développement de modèles, mettant des efforts dans leur optimisation.

Mais est-ce la meilleure approche?

Et si, plutôt que d’avoir une approche d’intégration centrée sur les modèles, nous avions une approche plutôt centrée sur les données à valoriser?

Après tout, les projets d’IA ne se limitent pas à une simple application des modèles, mais doivent également s’appuyer sur la nature des données utilisées et sur les architectures qui contrôlent la façon dont on applique un modèle particulier en réponse à un problème particulier! Ainsi, l’approche « centrée sur les données » consiste à optimiser systématiquement les ensembles de données pour améliorer la précision des systèmes d’IA… et simplifier leur mise en œuvre! Après tout, les données raffinées génèrent systématiquement de meilleurs résultats que les données non raffinées!

Dans cette présentation, nous passeront en revue les approches IA centrées sur les données et nous les comparerons avec des approches centrées sur les modèles, afin de bien comprendre laquelle est la meilleure… et pourquoi. Ensuite, la manière par laquelle mettre en place une infrastructure axée sur les données viable et fonctionnelle sera également mise de l’avant.

Tout cela, question de transformer votre perspective des projets IA!