Comment AI modifie la collecte de données

En 2019, il devient difficile de trouver une industrie qui ne subisse pas les effets des récents progrès de la technologie de l’intelligence artificielle (IA). Nous assistons aux prémices d'une révolution qui va presque tout changer dans la façon dont les entreprises mènent leurs activités et abordent les tâches à tous les niveaux.

Toutefois, les toutes dernières innovations en matière d'intelligence artificielle ne peuvent être largement utilisées que cherchent à le déployer ont accès à des sources de données de haute qualité pour le nourrir. Heureusement, l'intelligence artificielle entre déjà dans le domaine de la collecte de données, offrant ainsi la possibilité de mettre en place des systèmes d'IA auto-alimentés dans un proche avenir. Pour vous donner une idée, jetez un coup d’œil à la façon dont l’intelligence artificielle influe sur la collecte de données à l’heure actuelle. la fondation de leurs opérations. Cependant, la dernière génération de chatbots et de systèmes associés a commencé à devenir plus apte à solliciter des informations auprès des personnes avec lesquelles ils interagissent et peut même demander de manière proactive les données nécessaires sans aucune intervention humaine. Le même processus peut être utilisé dans les enquêtes en ligne dirigées par l'IA, qui peuvent s'adapter et réagir à des facteurs tels que le sentiment et le contexte pour déterminer comment réagir et à quel moment poser d'autres questions. Une fois les données collectées, une autre classe de systèmes d'intelligence artificielle peut les trier (ainsi que toute autre source de données non structurée disponible) pour classer les informations disponibles afin qu'elles puissent être utilisées plus loin dans la chaîne.

19659004] Les derniers systèmes d'intelligence artificielle s'avèrent également assez aptes à numériser des documents pour identifier des informations telles que les numéros de documents et autres indices contextuels, sans que cela soit préprogrammé. Il s'agit d'un développement crucial car il permet à l'IA d'examiner des versions numérisées d'enregistrements papier avec un œil humain, ce qui était l'un des derniers obstacles majeurs pour les entreprises cherchant à exploiter des données historiques qui nécessitaient auparavant un personnel important et dédié. préparer et nettoyer. Aujourd'hui, l'IA peut reconnaître des modèles dans les formats de document pour identifier des informations que les générations précédentes auraient mal interprétées ou totalement négligées.

Validation des données et références croisées

Une autre façon pour l'IA d'influencer la collecte de données est le fait que la technologie est maintenant suffisamment avancée et peut vérifier et référencer de manière autonome les entrées de données afin de maintenir une qualité élevée des données. Il s’agit de la dernière évolution de la détection des anomalies de données dans laquelle les systèmes peuvent non seulement repérer une valeur aberrante dans les ensembles de données collectés, mais aussi faire référence à de nouvelles données avec des données existantes pour rechercher des conflits ou des concurrences. Ce processus permet d’empêcher la collecte de données en double et de maintenir le flux global d’informations à la fois précis et valide. Il convient également de noter que les tâches de validation des données constituaient l'une des tâches les plus lourdes de toute opération de collecte et de stockage de données, et qu'IA le réduit maintenant à un processus en temps réel ne nécessitant presque aucune intervention humaine directe.

écosystème contenu

Dans l’état actuel des choses, les entreprises se rapprochent du moment où leurs systèmes d’IA vont devenir beaucoup plus autonomes qu’aujourd’hui. Alors que l'IA parvient de mieux en mieux à rechercher, classer et valider les données nécessaires sans y être invité, nous pourrons bientôt voir des systèmes d'IA évoluer par eux-mêmes, sans entraves à la saisie de données limitée ou inadéquate. Une fois que cela se produira, les systèmes d'intelligence d'affaires pourront se développer aux côtés des entreprises qu'ils servent, offrant à la fois perspicacité et innovation, et apportant une valeur ajoutée à une échelle que même le technologue le plus optimiste aurait pu qualifier de fantasmatique il y a quelques années à peine. [19659002] Pour en savoir plus sur la manière dont les données contrôlent l’avenir de l’IA, lisez «. Overfit: Pourquoi votre modèle d'apprentissage machine peut-il être incorrect . ”

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