3 façons d'éliminer les biais de données dans votre entreprise

L'IA et l'apprentissage automatique deviennent synonymes de réussite commerciale. Partout où vous regardez, les entreprises utilisent les données pour atteindre de nouveaux sommets.

Malgré ses avantages, l'utilisation de l'analyse des données dans les affaires comporte toujours son lot de problèmes. L'un d'eux est le biais des données.

Le biais des données se produit lorsqu'une entreprise utilise des données qui ne sont pas représentatives de l'utilisateur final ou de tout autre point focal d'une étude. En d'autres termes, aussi froides et calculées que puissent paraître les données, les informations peuvent être faussées de plusieurs manières au fur et à mesure qu'elles se frayent un chemin dans le système d'une entreprise.

Voici quelques moyens de vous assurer que le biais des données n'affecte pas votre entreprise.

1. Constituez la bonne équipe

L'un des plus gros problèmes avec le biais des données est le fait que vous ne pouvez pas faire confiance à un logiciel pour découvrir naturellement ses propres biais. C'est aux humains de le découvrir.

C'est pourquoi une étape fondamentale dans l'élimination des biais de données consiste à constituer la bonne équipe. Commencez par trouver des personnes en qui vous pouvez avoir confiance pour apporter un sentiment de responsabilité à votre analyse de données. Mais ne vous arrêtez pas là.

La bonne équipe doit également être capable d'interpréter les données et de découvrir les failles. Lorsque atténue les biais potentiels des donnéesHank Prybylski, vice-président mondial de la transformation d'EY, inclut des personnes dans le processus de planification qui sont prêtes à trouver et à combler les lacunes entre la conception du produit et son exécution. Cela garantit la responsabilité nécessaire pour lutter efficacement contre les biais de données.

Il existe de nombreuses activités et filtres que vous pouvez configurer pour éviter le biais des données. Cependant, avoir les bonnes personnes «à la table» pour les mettre en œuvre est la pierre angulaire d'un succès durable. 2. Identifiez les domaines de biais potentiels

La prochaine étape pour perfectionner votre analyse de données consiste à rechercher les domaines de préoccupation potentiels. La collecte, le traitement et l'analyse des données sont des activités complexes. Cela implique une variété d'activités, dont chacune peut introduire un biais dans un système. Schmelzer, fondateur de la société d'analyse et de conseil spécialisée dans l'intelligence artificielle Cognilytica, met en évidence six façons différentes que l'apprentissage automatique peut introduire des biais dans une situation. Ce sont : 

• Biais d'échantillonnagedans lequel une entreprise collecte des données de manière biaisée
• Biais d'exclusiondans lequel une entreprise supprime ou sous-utilise certaines données collectées par rapport à d'autres domaines
• Mesure biaisdans lequel une entreprise organise ou gère mal les données collectées
• Biais d'observateurdans lequel un expérimentateur peut créer des incohérences en enregistrant des données
• Biais préjudiciabledans lequel l'homme les préjugés influencent la collecte et le traitement des données
• Biais de confirmationdans lequel un résultat souhaité a un effet sur le résultat de l'analyse des données
• Bandwagoningdans lequel une entreprise accorde trop d'importance ou accorde une attention excessive à un tendance particulière des données

Tous ces éléments peuvent introduire un biais dans vos données, à la fois intentionnellement et par accident. Il est important de considérer comment chacun pourrait avoir un impact négatif sur les données de votre équipe.

3. Nettoyez vos données

Il existe des façons néfastes de biaiser les données. Cependant, dans de nombreux cas, un ensemble de données est accidentellement faussé. Cela devient de plus en plus facile à trouver alors que les entreprises sont aux prises avec une pile croissante de données au sein de leurs activités.

Cette « collecte » continue peut conduire à des lacs de données obscures qui restent inutilisées. Même lorsqu'elles sont utilisées, si les données ne sont pas prises au sérieux, elles peuvent laisser les entreprises se débattre dans des statistiques qu'elles ne peuvent pas appliquer avec un bon effet. à partir des données existantes. Il peut assainir les méthodes de collecte et restaurer le sens de l'organisation. Cela peut grandement contribuer à réduire la menace de biais en garantissant qu'un système fonctionne avec une efficacité maximale et avec une précision maximale.

Les données sont la voie de l'avenir. Et pourtant, cela reste une façon imparfaite de faire des affaires.

Néanmoins, les racines mathématiques des données signifient que la pratique de l'analyse des données continue d'avoir un grand potentiel de précision. L'important est que les entreprises fassent des efforts supplémentaires pour s'assurer que leurs protocoles d'IA et d'apprentissage automatique ne fonctionnent pas sur le pilote automatique.

Au lieu de cela, des équipes compétentes doivent être formées et chargées de rechercher toute incohérence potentielle des données dans système. Les outils d'observabilité des données peuvent faciliter ce processus, permettant aux entreprises d'évaluer avec précision et d'éliminer les biais de données quand et où il peut apparaître.