IA Act : l’intégrité des données permet d’exploiter pleinement le potentiel des modèles d’IA

Cependant, les groupes de défense des droits mettent en garde contre le manque de transparence sur l'origine des données utilisées pour former ces modèles, ce qui engendre des risques concrets pour la vie quotidienne. Ces données servent en effet de fondation aux développeurs de logiciels qui créent des services alimentés par l'IA.

L'accord provisoire décrit des règles complètes pour l'utilisation d’une IA digne de confiance, en soulignant des préoccupations concernant le fait que les organisations disposent ou non de données prêtes pour les modèles d'entraînement d’IA. Les entreprises doivent d'abord intégrer toutes leurs données pertinentes et critiques sur site et dans le cloud dans les jeux de données utilisés pour former leurs modèles d'IA - y compris les données complexes résidant sur les mainframes- afin de minimiser les biais et d'améliorer la précision de leurs résultats d’IA.

Les organisations doivent également s'assurer que les données répondent à des critères de qualité rigoureux en matière de validité, de précision, d'exhaustivité et de normalisation et mettre en œuvre des frameworks des données solides pour soutenir des workflows d'IA efficaces qui augmentent la satisfaction des utilisateurs. L'enrichissement des données, en intégrant des jeux de données tiers et des informations spatiales pour offrir un contexte supplémentaire, donne à l'Intelligence Artificielle la capacité de saisir les subtilités, maintenir la cohérence et générer des réponses pertinentes.

Lorsqu'il s'agit de modèles d'IA, l'intégrité des données est la clé qui permet d'en libérer tout le potentiel. L'intégration, la qualité, la gouvernance, la géolocalisation et l'enrichissement des données permettent aux organisations d'avoir accès à des données précises, cohérentes et contextualisées qui leur donnent confiance pour leurs initiatives d'IA. Alors que l'Intelligence Artificielle continue d'évoluer, l'intégrité des données jouera un rôle central et révèlera le véritable potentiel de ces modèles. Grâce à cette approche, les organisations pourront intensifier les initiatives d'IA à de nouveaux niveaux, et fournir des résultats fiables qui les conduisent au succès.