Des données de meilleure qualité = une IA plus performante

Avant de se lancer dans des activités marketing basées sur l'IA, il est essentiel de disposer d'une base de données efficace. Brett Cella, notre directeur régional pour l'Irlande et vice-président pour la branche « Analytics », estime que chaque marque a besoin d'une stratégie solide en matière de données. Voici ses principaux conseils aux annonceurs.

La course à l'exploitation de l'IA dans la publicité s'accélère, et les marketeurs du monde entier mettent tout en œuvre pour optimiser l'IA générative et prédictive afin d'obtenir un avantage concurrentiel. Toutefois, c'est la qualité des données qui constitue le fondement déterminant pour exploiter ces technologies de pointe. Sans une stratégie efficace en matière de données, même les modèles d'IA les plus sophistiqués donneront des résultats en deçà des attentes. 

Dans cet article, je vais exposer les principes essentiels à l'élaboration d'une base de données solide dont tout marketeur a besoin pour intégrer avec succès l'IA dans ses campagnes.
1. Qualité et curation des données

Le principe « garbage in, garbage out » (à données inexactes, résultats erronés) est particulièrement vrai pour les modèles d'IA. Les annonceurs doivent se concentrer sur la qualité des données en mettant en œuvre des processus de curation exigeants. Autrement dit, ils doivent veiller à l'exactitude, à l'exhaustivité, à la cohérence et à la pertinence des données par rapport aux cas d'utilisation spécifiques. En outre, un nettoyage et un prétraitement approfondis des données sont essentiels pour éliminer les interférences, gérer les valeurs manquantes et corriger les biais ou les incohérences.

2. Diversité et représentativité des données

Les modèles d'IA sont plus performants lorsque les données sont variées et représentatives. Les annonceurs devraient s'efforcer de collecter et de sélectionner des données qui reflètent un large éventail de situations réelles en rapport avec leur domaine d'activité. Cette diversité permet une généralisation efficace des modèles d'IA et évite des prises de décisions biaisées.

3. Gouvernance des données et éthique

Avec l'essor des systèmes d'IA, la gouvernance des données et les considérations éthiques revêtent une importance cruciale. Les annonceurs doivent établir des cadres solides de gouvernance des données pour traiter la confidentialité des données, la sécurité et la conformité avec des réglementations telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD) et la Loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (CCPA). En outre, des principes éthiques tels que l'équité, la responsabilité et la transparence devraient être intégrés dans le cycle de vie des données afin de limiter les biais potentiels et de garantir un développement responsable de l'IA.

4. Évolutivité des données et infrastructure

Les modèles d'IA, en particulier ceux à vocation générative et prédictive, ont souvent besoin de grandes quantités de données à des fins d'entraînement et d'inférence. Les annonceurs doivent investir dans une infrastructure de données évolutive capable de traiter efficacement de grands volumes de données structurées et non structurées. Pour ce faire, ils peuvent avoir recours au cloud computing, à des systèmes de stockage décentralisés et à des pipelines de traitement de données avancés.

5. Annotation et étiquetage des données

De nombreux modèles d'IA reposent sur des données étiquetées pour l'apprentissage supervisé. Les annonceurs devraient allouer des ressources à l'annotation et à l'étiquetage des données, soit en recourant à des équipes internes, soit en faisant appel à des plateformes de crowdsourcing. Un étiquetage cohérent et de haute qualité est essentiel pour former des modèles d'IA précis et fiables.

6. Monitoring continu des données et feedback loops

Il est indispensable de contrôler, d'évaluer et d'affiner en permanence les modèles d'IA. Les annonceurs doivent mettre en place des feedback loops afin d'intégrer les nouvelles données, les commentaires des utilisateurs et les insights sur les performances des modèles. Cette approche itérative garantit que les modèles d'IA restent pertinents, précis et en phase avec l'évolution des besoins de l'entreprise.

Le succès des activités d'IA dépend de la qualité et de la fiabilité des données sur lesquelles elles s'appuient. En donnant la priorité à une stratégie de données et en investissant dans l'infrastructure et les processus nécessaires, les annonceurs peuvent créer des solutions d'IA capables de changer le cours des choses et d'apporter une réelle valeur ajoutée à l'entreprise.

Optimiser le potentiel de l’IA

Chez Jellyfish, nous savons que le succès de toute activité d'IA repose sur des bases de données solides. En tant que leaders dans le domaine de l'IA, nous sommes spécialisés dans la création et la mise en œuvre de stratégies de données déterminantes pour renforcer la compétitivité de vos modèles d'IA.

Notre équipe d'experts composée d'ingénieurs de données, de spécialistes en IA et en machine learning, et de data scientists vous aidera à :

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