Titre :
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Données sans confiance n'est que ruine de l'IA (2023)
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Auteurs :
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Flora Dellinger, Auteur ;
Raphaël Braud, Auteur ;
Angélique Loesch, Auteur
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Type de document :
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Article : texte imprimé
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Dans :
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ActuIA (N°10, Janvier - mars 2023)
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Article en page(s) :
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p. 37-39
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Langues:
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Français
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Sujets :
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IESN
Data science
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Intelligence artificielle
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Machine learning
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Protection des données
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Résumé :
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"L'essor récent de l'apprentissage machine dans l'industrie a révélé un impensé dans l'élaboration de modèles d'IA, à savoir l'ingénierie des données et leur qualité. Les modèles d'IA étant entraînés à partir de bases de données et de connaissances, les industriels ne peuvent faire l'impasse sur l'acquisition de telles bases pour répondre à leurs cas d'usages. Or la frénésie de la recherche dans ce domaine durant la décennie 210 s'est concentrée sur l'exploration des typologies de réseaux et de méthodologies d'entraînement." (Extrait de ActuIA n°10)
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