Faire fonctionner la génération IA et la connexion de données

Avec tout le battage médiatique autour de la génération IA, il n’est pas surprenant qu’elle soit une solution d’IA dominante pour les entreprises, selon une étude de Gartner. enquête sorti en mai. Vingt-neuf % des 644 dirigeants d’entreprises aux États-Unis, en Allemagne et au Royaume-Uni ont déclaré qu’ils utilisaient déjà la génération IA, et qu’elle était plus répandue que d’autres technologies liées à l’IA, telles que les algorithmes d’optimisation, les systèmes basés sur des règles, le langage naturel. traitement et d’autres types de ML.

Le véritable défi, cependant, est de « démontrer et estimer » la valeur des projets non seulement par rapport au coût total de possession et aux avantages à large spectre qui peuvent en être obtenus, mais aussi face à des obstacles tels que le manque de confiance dans les aspects technologiques des projets. L’IA et les difficultés à disposer de volumes de données suffisants. Mais ces défis ne sont pas insurmontables.

Protection de la vie privée

La première étape des projets d’IA et de génération AI est toujours d’obtenir les bonnes données. « Dans les cas où la confidentialité est essentielle, nous essayons d’anonymiser autant que possible, puis nous passons à la formation du modèle », explique Vincenzo Laveglia, technologue à l’Université de Florence. « Un équilibre entre confidentialité et utilité est nécessaire. Si après anonymisation le niveau d’information des données est le même, les données sont toujours utiles. Mais une fois les références personnelles ou sensibles supprimées, et les données ne sont plus efficaces, un problème surgit. Données synthétiques évite ces difficultés, mais elles ne sont pas exemptées de la nécessité d’un compromis. Nous devons veiller à un équilibre entre les différentes catégories d’informations, sinon le modèle devient expert sur un sujet et très incertain sur d’autres.»