Données de formation en IA : explications et cas d'utilisation 2025

Dans le monde actuel axé sur l’IA, Données d'entraînement à l'IA est la base de la réussite de tout apprentissage automatique. Les data scientists savent que la qualité et la diversité d'un ensemble de données ont un impact direct sur la précision des modèles, tandis que les dirigeants d'entreprise considèrent les données d'entraînement de l'IA comme un investissement crucial. En effet, le marché mondial de l'apprentissage automatique Ensembles de données de formation à l'IA était déjà 2.82 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 9.58 milliards de dollars d'ici 2029.

Ce guide présente des cas d’utilisation pratiques et des informations techniques dans les domaines de la santé, de la finance, des véhicules autonomes, etc.

Comprendre les données d'entraînement de l'IA

Les ensembles de données d'entraînement de l'IA sont essentiels pour que les modèles d'apprentissage puissent réaliser des prédictions précises. Dans l'apprentissage supervisé, ces ensembles de données contiennent des caractéristiques d'entrée et des sorties étiquetées, comme des radiographies étiquetées avec des diagnostics ou des transactions financières signalées comme frauduleuses.

Des données de haute qualité sont précises, diversifiées et représentatives de cas d'utilisation réels. Par exemple, un prestigieux institut médical a utilisé 112 120 radiographies thoraciques étiquetées pour surpasser les radiologues dans la détection de pneumonies.

Des données propres et bien étiquetées minimisent les erreurs et les biais. Les data scientists consacrent environ 80 % de leur temps à la préparation des ensembles de données, ce qui souligne leur importance.

Alors que 83 % des entreprises donnent la priorité à l’IA et que 38 % des prestataires de soins de santé l’utilisent pour le diagnostic, la demande de données de formation fiables augmente rapidement.

Types et attributs de données de formation d'IA

Données textuelles

Données d'image

Données audio

Données vidéo

Données du capteur

Données structurées

Données synthétiques

Données multimodales

Choisir et préparer les données d'entraînement

Les organisations évaluent les options et les stratégies pour acquérir les jeux de données d'entraînement appropriés. Cela implique de comparer la qualité des données plutôt que leur quantité, leur annotation et leur étiquetage, les cas d'utilisation sectoriels, la confidentialité et l'éthique, ainsi que les outils et techniques. Les facteurs clés incluent la provenance des données, leur étiquetage et leur conformité aux exigences sectorielles (par exemple, les règles de confidentialité).

• La qualité des données plutôt que la quantité : Des données plus nombreuses n'améliorent la précision du modèle que si elles sont de haute qualité. Par exemple, une banque mondiale a utilisé des millions de chèques scannés (y compris des cas de fraude) pour entraîner un système d'IA. réduire la fraude de 50 % et économiser 20 millions de dollars par an.

• Annotation et étiquetage : Les modèles supervisés reposent sur des étiquettes correctes. Dans le domaine de la santé, des radiographies annotées par des experts ont aidé CheXNet à détecter la pneumonie avec 92% de précision, surpassant les radiologues. Si l'étiquetage expert est idéal, le crowdsourcing ou l'automatisation peuvent réduire les coûts, mais peuvent affecter la qualité.

• Cas d'utilisation de l'industrie : L'IA s'appuie sur de vastes ensembles de données étiquetées. La flotte autonome de Tesla rassemble plus de 1 milliard de miles de données de capteurs par an pour détecter les dangers routiersDans le domaine financier, l’IA signale les chèques frauduleux en les comparant à des données historiques étiquetées.

• Confidentialité et éthique : Les secteurs comme la santé et la finance doivent respecter les lois sur la confidentialité (par exemple, HIPAA, RGPD). Les données synthétiques ou anonymisées contribuent à la conformité. Diversité ensembles de données sont essentielles pour éviter les biais.

• Outils et techniques : Les équipes explorent les pipelines de données, l'augmentation (par exemple, le retournement d'images), la fusion de plusieurs sources et les plates-formes d'étiquetage pour améliorer les données de formation.

Mise en œuvre et investissement dans les données de formation

Au stade de la décision, l'organisation s'engage sur une stratégie ou une solution pour ses besoins en données de formation. Cela peut impliquer la création d'une équipe de données interne, l'achat de services de données ou le partenariat avec des spécialistes. Les principaux facteurs de décision incluent le coût, le retour sur investissement, la qualité et l'adéquation aux objectifs commerciaux.

• Développer vs AcheterLes entreprises doivent choisir entre générer des données en interne (ce qui offre un contrôle et une valeur exclusive, mais nécessite des compétences) ou acheter des ensembles de données externes (plus rapide, mais moins personnalisé). La bonne approche dépend du budget et de la complexité du domaine.

• Coût et retour sur investissementLes données de haute qualité, notamment les données de santé étiquetées, sont coûteuses. Le retour sur investissement doit être modélisé : par exemple, une meilleure précision peut réduire les coûts ou générer des revenus. Cognizant a constaté 20 millions de dollars par an d'économies liées à la fraudeLes progrès en matière de santé comprennent des diagnostics plus rapides et plus précis.

• QA:La validation et le test des ensembles de données sont essentiels. Les projets pilotes (par exemple, les tests A/B) et le retour d'information continu (réétiquetage, recyclage) contribuent à maintenir les performances et la pertinence.

• Gouvernance et conformitéL'utilisation des données doit respecter des normes telles que la loi HIPAA ou les réglementations financières. La gouvernance comprend la documentation de la lignée des données et la garantie de la transparence.

• Pérennité et évolutivité:Les dirigeants à long terme investissent dans des infrastructures évolutives (par exemple, des lacs de données, des pipelines d’annotation) et explorent l’apprentissage synthétique ou fédéré pour garder une longueur d’avance.

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Étude de cas 1 : Précision du modèle de vision par ordinateur améliorée grâce à des annotations précises

Domaine: Vision par ordinateur – Détection d'objets en milieu urbain

Le défi : Faible précision du modèle en raison d'annotations incohérentes dans les scènes encombrées

Focus sur les données de formation : Annotations d'images haute résolution avec des normes d'étiquetage cohérentes

Problème

Un modèle de vision par ordinateur conçu pour détecter les piétons, les panneaux de signalisation et les véhicules en zone urbaine était peu performant. L'ensemble de données initial avait été annoté par plusieurs fournisseurs avec des protocoles d'étiquetage incohérents. Les cadres de délimitation variaient en taille, en alignement et en catégories.

Action prise

Pour améliorer la formation du modèle :

• Un nouvel ensemble de données de 80,000 XNUMX images urbaines a été collecté, en se concentrant sur jour, nuit et mauvaises conditions météorologiques.
• Une équipe d'annotation a appliqué boîtes englobantes serrées, segmentation d'instance, et a suivi une ontologie unifiée.
• A pipeline de contrôle qualité a été introduit avec un processus d’examen en deux étapes et un étiquetage consensuel.

Résultat

Insight: L’étiquetage cohérent et contextuel des scènes complexes a considérablement réduit la confusion dans le modèle, en particulier dans les environnements occultés.

Étude de cas 2 : Performances du modèle PNL améliorées grâce à des données textuelles propres et équilibrées

Domaine: Traitement du langage naturel – Analyse des sentiments

Le défi : Prédiction de sentiment biaisée en raison de données bruyantes et déséquilibrées

Focus sur les données de formation : Corpus de textes propres, diversifiés et équilibrés sur le plan sentimental

Problème

Un modèle d'analyse des sentiments, entraîné à partir des avis des utilisateurs, a rencontré des difficultés de classification, notamment pour les commentaires neutres ou sarcastiques. L'ensemble de données était dominé par des entrées excessivement positives et excessivement négatives, avec une faible représentation des sentiments intermédiaires.

Action prise

• Un nouveau corpus de textes a été constitué avec répartition égale entre les classes positives, neutres et négatives.
• Les bruits tels que l’argot, les émojis et les étiquetages incohérents ont été nettoyés.
• Les annotateurs ont été formés pour identifier indices subtils comme l'ironie et le sarcasme, et chaque échantillon a fait l'objet d'un examen en double aveugle.

Résultat

Insight: Des données de sentiment équilibrées et annotées contextuellement ont permis au modèle de comprendre les nuances et de réduire considérablement la classification erronée des cas limites.

Étude de cas 3 : Reconnaissance vocale améliorée grâce à des données spécifiques au dialecte

Domaine: Reconnaissance vocale – Transcription avec plusieurs accents

Le défi : Taux d'erreur élevé dans la transcription en raison d'un manque de diversité dialectale

Focus sur les données de formation : Échantillons audio spécifiques à la région avec des transcriptions précises

Problème

Un moteur de reconnaissance vocale a été principalement entraîné sur des dialectes standards, ce qui a entraîné de mauvaises performances de transcription pour les locuteurs ayant un accent régional. Cela a entraîné l'exclusion et le mécontentement des utilisateurs issus de régions sous-représentées.

Action prise

• Un ensemble de données vocales avec Plus de 250,000 12 énoncés dans XNUMX dialectes a été recueilli.
• Chaque enregistrement était accompagné d’une transcription de haute qualité, révisée par des linguistes natifs.
• Les niveaux de bruit, le rythme de parole et les interférences de fond ont également été évalués pour former la robustesse.

Résultat

Insight: L’entraînement sur des données riches en accents et transcrites avec précision a aidé le modèle à se généraliser aux locuteurs du monde réel et à améliorer l’accessibilité.

Points clés à retenir pour les décideurs

• Évaluer les capacités internes : Disposons-nous d'ingénieurs de données et d'experts du domaine pour créer nos propres ensembles de données ? Sinon, envisagez de faire appel à des fournisseurs ou de collaborer.

• Évaluer les fournisseurs de données : Si vous achetez des services de données ou d'étiquetage, vérifiez leur expérience dans votre secteur. Quels ensembles de données d'entraînement proposent-ils déjà ? Sont-ils mis à jour régulièrement ?

• Mesure de performance: Définissez des indicateurs (par exemple, précision, rappel, indicateurs clés de performance) qui justifieront l'investissement dans les données. Suivez en continu les améliorations après la mise en œuvre.

• Budget pour l'entretien : N'oubliez pas que l'entraînement des modèles n'est pas ponctuel. Allouez des ressources à la collecte continue de données et au recyclage des modèles, car ceux-ci doivent évoluer avec les nouvelles données.

Conclusion

Dans le monde de l'IA, la qualité de vos données d'entraînement est la clé du succès. Que vous entrainiez un modèle d'IA pour détecter la fraude, diagnostiquer des maladies ou piloter des véhicules autonomes, la qualité de vos résultats dépend des données qui les alimentent. Investir dans les bons jeux de données d'entraînement d'IA n'est pas seulement une décision technique : c'est une décision stratégique pour l'entreprise.

Pour les data scientists, des données propres, diversifiées et bien étiquetées permettent aux modèles de mieux généraliser et d'offrir des performances constantes. Pour les décideurs, choisir la bonne stratégie d'acquisition de données, qu'elle soit développée en interne ou en partenariat avec des fournisseurs, peut réduire considérablement les risques, accélérer la mise sur le marché et maximiser le retour sur investissement.

Les Questions

Documentation associée

• Services d'annotation d'images
• Services d'annotation de données
• Génération de données synthétiques

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