Présentation
Les entreprises qui cherchent à déployer des modèles d'intelligence artificielle (IA) à grande échelle sont confrontées à un défi majeur : la fiabilité des données utilisées pour entraîner ces modèles. En effet, la qualité et la fiabilité des données sont cruciales pour garantir que les modèles d'IA soient fiables et efficaces.
Contexte technique
Les entreprises ont souvent des données dispersées à travers différentes applications, systèmes et emplacements, ce qui rend difficile l'établissement d'une fondation solide pour les données. Selon Robin Braun, vice-président du développement commercial d'IA et du cloud hybride chez Hewlett Packard Enterprise, les données sont à la base de tous les modèles d'IA. Il est donc essentiel de savoir si les données utilisées pour entraîner les modèles sont fiables et si elles ont les bonnes paramètres, la bonne gouvernance et les bonnes garanties.
Fonctionnement et architecture
Pour établir une stratégie de données fiables, les entreprises doivent d'abord avoir une visibilité sur les données qu'elles possèdent. BigID propose des solutions de découverte de données qui permettent aux entreprises de découvrir les données qu'elles possèdent et de les classer en fonction de leur sensibilité. Une fois les données classées, il est possible de les protéger en utilisant des méthodes de cryptage, comme celles proposées par Fortanix. Cette entreprise propose des solutions de cryptage qui permettent de protéger les données au repos, en mouvement et même lorsqu'elles sont traitées à l'intérieur de la mémoire des GPU.
Implications et limites
Les entreprises qui cherchent à déployer des modèles d'IA à grande échelle doivent être conscientes des limites et des risques liés à l'utilisation de données non fiables. En effet, les données non fiables peuvent entraîner des erreurs et des prévisions incorrectes, ce qui peut avoir des conséquences graves pour les entreprises. Il est donc essentiel de mettre en place des stratégies de données fiables pour garantir que les modèles d'IA soient fiables et efficaces. Les entreprises doivent également être conscientes des coûts et des complexités liés à la mise en place de ces stratégies, ainsi que des risques liés à la sécurité des données.
