Auteur : Dr Max Li, fondateur et PDG d'OORT, professeur à l'Université de Columbia
Les données constituent la base des stratégies commerciales modernes et le carburant des applications d'IA, elles alimentent la prise de décision, optimisent les opérations et créent des expériences clients personnalisées, permettant aux entreprises de rester compétitives dans un environnement numérique en rapide évolution. Ces dernières années, l'IA décentralisée (DeAI) a attiré l'attention pour ses solutions potentielles aux problèmes de désert de données et au "problème de boîte noire" auquel sont confrontés les systèmes d'IA centralisés (c'est-à-dire le manque de transparence concernant la collecte, le traitement et l'utilisation des données).
Pour le développement de l'IA, la collecte de données est la première étape la plus cruciale. Cet article met l'accent sur les défis de la collecte de données et explore comment aborder ces défis grâce à des méthodes décentralisées utilisant la technologie blockchain et les crypto-monnaies.
Une collecte de données de haute qualité est essentielle aux applications d'IA
Tirer pleinement parti des données peut non seulement améliorer les opérations, mais aussi débloquer de nouvelles opportunités commerciales. Des développements d'applications d'IA plus intelligentes à la construction d'écosystèmes de données décentralisés, les organisations qui valorisent les données et l'IA auront un avantage concurrentiel dans l'ère de la transformation numérique.
Des secteurs allant de la santé à la finance, du commerce de détail à la logistique, se transforment grâce aux données. Dans le domaine de la santé, l'analyse de données basée sur l'IA peut améliorer les diagnostics et prédire les résultats pour les patients ; dans le secteur financier, elle aide à la détection des fraudes et au trading algorithmique ; les détaillants utilisent les données de comportement des clients pour créer des expériences d'achat personnalisées ; les entreprises de logistique optimisent l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement grâce à des informations en temps réel.
Une collecte de données de haute qualité peut être appliquée à de nombreux scénarios, tels que :
Service client : Les solutions alimentées par l'IA exploitent les données pour alimenter des chatbots, des réponses automatisées et des interactions personnalisées, améliorant ainsi la satisfaction client et réduisant les coûts.
Maintenance prédictive : Les entreprises manufacturières peuvent utiliser les données IoT pour prédire les pannes d'équipement, prenant des mesures à l'avance pour réduire les temps d'arrêt et économiser des coûts.
Analyse de marché : Les entreprises analysent les tendances du marché et les données sur le comportement des consommateurs pour éclairer le développement de produits et les décisions stratégiques de marketing.
Villes intelligentes : Les données collectées par des capteurs et des dispositifs optimisent les infrastructures urbaines, réduisant les embouteillages et améliorant la sécurité publique.
Personnalisation du contenu : Les plateformes médiatiques recommandent du contenu basé sur des modèles d'IA prédictifs en fonction des préférences des utilisateurs, améliorant l'engagement et la fidélisation des utilisateurs.
Défis courants dans la collecte de données
La collecte de données est une étape clé du développement de l'IA, mais elle est également accompagnée de nombreux défis et goulets d'étranglement qui peuvent directement affecter la qualité, l'efficacité et le succès des modèles d'IA. Voici quelques problèmes courants :
Qualité des données :
Incomplétude : Des valeurs manquantes ou des données incomplètes peuvent affecter l'exactitude des modèles d'IA.
Incohérence : Les données collectées à partir de plusieurs sources sont souvent au format incompatible ou présentent des conflits.
Bruit : Des données non pertinentes ou erronées peuvent diluer des informations significatives et brouiller les modèles.
Biais : Des données ne représentant pas la population cible peuvent entraîner des modèles biaisés, soulevant des problèmes éthiques et pratiques.
Évolutivité :
Défi de la quantité de données : Collecter suffisamment de données pour entraîner des modèles complexes peut être coûteux et long.
Besoins en données en temps réel : Des applications telles que la conduite autonome ou l'analyse prédictive nécessitent un flux de données stable et fiable, difficile à maintenir à long terme.
Étiquetage manuel : Les ensembles de données à grande échelle nécessitent souvent un étiquetage manuel, créant des goulets d'étranglement en termes de temps et de main-d'œuvre.
Accès aux données et confidentialité :
Îlots de données : Les organisations peuvent stocker des données dans des systèmes isolés, limitant l'accès et l'intégration.
Conformité : Des réglementations telles que le RGPD, le CCPA, etc., imposent des restrictions sur les pratiques de collecte de données, en particulier dans des domaines sensibles tels que la santé et les finances.
Problèmes éthiques : La collecte de données sans le consentement des utilisateurs ou sans transparence peut entraîner des risques de réputation et juridiques.
D'autres goulets d'étranglement courants incluent également le manque de diversité et de véritable mondialisation des ensembles de données, les coûts élevés liés aux infrastructures de données et à la maintenance, les défis liés au traitement des données en temps réel et dynamiques, ainsi que les problèmes liés à la propriété et à la licence des données.
Étapes pour surmonter les défis de la collecte de données
Si les entreprises rencontrent des défis dans la collecte de données de haute qualité et fiables, elles peuvent envisager les processus d'optimisation suivants pour finalement résoudre ces problèmes.
Déterminer les besoins en données de l'entreprise
Clarifier les besoins en données du projet d'IA :
Quel problème essayez-vous de résoudre ? Identifier les défis commerciaux.
Quel type de données est nécessaire ? Données structurées, non structurées ou en temps réel ?
D'où peuvent provenir les données ? Systèmes internes, fournisseurs tiers, dispositifs IoT ou sources de données ouvertes ?
Investir dans l'amélioration de la qualité des données
Des données de haute qualité sont essentielles pour des résultats d'IA fiables :
Utiliser des outils comme OpenRefine pour nettoyer et prétraiter les ensembles de données.
Vérifier régulièrement l'exactitude et l'intégrité des données par des audits.
Diversifier les sources de données pour réduire les biais et améliorer la généralisation des modèles.
Tirer parti de l'automatisation et des outils d'intégration
Simplifier le processus de collecte de données grâce à l'automatisation :
Intégrer des données provenant de différents systèmes en utilisant des plateformes telles que MuleSoft ou Apache NiFi.
Automatiser les pipelines de données pour permettre la collecte, le traitement et le stockage en temps réel.
Mettre l'accent sur la conformité et la sécurité
Assurer la conformité aux lois sur la confidentialité et protéger les données sensibles :
Utiliser des outils tels que OneTrust pour mettre en œuvre la gestion des consentements.
Adopter des technologies de cryptage et d'anonymisation pour protéger les données.
Envisager des solutions décentralisées
La collecte de données décentralisée offre une approche transformative pour résoudre de nombreux goulets d'étranglement traditionnels.
Démarrer la collecte de données décentralisée
Dans les systèmes centralisés, les données utilisées proviennent souvent de sources opaques, et le processus de transformation des données en informations exploitables ou en décisions est souvent caché. Ce manque de visibilité sape la confiance et suscite des préoccupations concernant la qualité des données, la confidentialité et les biais potentiels. L'IA décentralisée résout ces problèmes en rendant la collecte et le traitement des données plus transparents, responsables et sécurisés grâce à l'utilisation de réseaux décentralisés.
Comment cela fonctionne-t-il exactement ? Les solutions d'IA décentralisées sont généralement construites sur la technologie blockchain pour établir leur infrastructure de collecte de données - on peut le voir comme un Internet plus ouvert et transparent. Sur la blockchain, toutes les données collectées et leur traitement et utilisation sont enregistrés de manière immuable, garantissant transparence et sécurité. En fonction des besoins spécifiques en données des clients (par exemple, former un service client vocal IA pour reconnaître différents accents anglais, ou fournir des données d'image pour optimiser les caméras de détection de sécurité sur les chantiers), les plateformes d'IA décentralisées peuvent attribuer ces tâches personnalisées à l'échelle mondiale, invitant les participants à contribuer des données, comme prendre des photos de scènes spécifiques ou enregistrer de courtes informations vocales. Les paiements en crypto-monnaies jouent ici un rôle, servant de paiements transfrontaliers de faible montant, incitant les contributeurs de données et résolvant des goulets d'étranglement que les banques traditionnelles ne peuvent pas surmonter.
Si une entreprise souhaite commencer à collecter des données de manière décentralisée, elle peut commencer par les étapes suivantes :
Évaluer les besoins de données actuels : Identifier les goulets d'étranglement dans la collecte et la gestion des données existantes.
Explorer les plateformes décentralisées : Évaluer les solutions d'IA décentralisées qui offrent une infrastructure évolutive, sécurisée et rentable.
Commencer par un projet pilote : Mettre en œuvre la collecte de données décentralisée pour un cas d'utilisation spécifique afin d'évaluer son efficacité.
Intégrer avec des projets d'IA : Utiliser des données décentralisées pour former des modèles d'IA afin d'assurer des informations et des prévisions de meilleure qualité.
La collecte de données est la porte d'entrée pour débloquer le potentiel transformateur de l'IA, et l'IA décentralisée est définitivement une tendance future, car elle améliore et optimise la transparence, la diversité, le rapport coût-efficacité, l'évolutivité et la résilience. Plus les entreprises agissent tôt, plus elles seront en mesure de se positionner favorablement dans un avenir de développement de l'IA en constante évolution et de plus en plus complexe.