Étude de cas sur la collecte de données IA

Pour de nombreuses entreprises, un modèle d'IA représente l'un des coûts les plus importants. Cela signifie qu'il est crucial d'entraîner un tel modèle afin d'en tirer des performances optimales. Le retour sur investissement est primordial. L'entraînement des modèles peut nécessiter la collecte de données d'IA en grand volume, souvent dans des délais très courts afin de réduire les coûts de développement. Un autre défi des services de données d'IA réside dans le fait d'obtenir des données de haute qualité. Si les solutions de données d'IA synthétiques peuvent s'avérer plus simples, plus rapides et moins chères, elles sont également davantage susceptibles de déboucher sur des performances moindres au niveau du modèle.

Les données d'entraînement synthétiques pour les modèles et LLM présentent différents problèmes, parmi lesquels :

• Inexactitude : elles ne représentent pas toujours correctement les données réelles, ce qui entraîne des biais et des inexactitudes dans le modèle

• Généralisation : elles n'entraînent pas toujours le modèle pour qu'il soit capable de généraliser correctement, car elles n'intègrent pas la complexité des données du monde réel.

• Biais/Équité : elles peuvent encourager les modèles à propager des biais préjudiciables et injustes.

• Réglementation/Éthique : elles peuvent ne pas respecter les normes réglementaires ou éthiques et peuvent provenir d’informations sensibles.

• Difficulté d'interprétation : elles sont souvent difficiles à interpréter, notamment concernant leur traitement d’origine. Ceci peut affecter la confiance des utilisateurs.

• Utilisation limitée : elles peuvent être inapplicables à de nombreux scénarios concrets, donc moins utiles pour l’entraînement de modèles hautes performances.

L'un des clients de Lionbridge AI, une plateforme qui met en relation des talents créatifs et des marques, avait besoin de 20 000 points de données de haute qualité pour entraîner son modèle en moins d'une semaine. Lisez notre étude de cas pour découvrir comment nous avons utilisé notre plateforme Aurora AI Studio™ pour collecter et livrer les 20 000 points de données du client, puis, parce qu’il était si satisfait des résultats, 8 000 points de données supplémentaires.

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