3 défis dans la collecte de données avec l'IA et les proxies, et comment les surmonter
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Pensez au fait suivant. En 2023, un incroyable 3,5 quintillions d'octets de données à collecter ont été générés quotidiennement. En 2015, la situation était différente. À l'époque, le niveau était de 2,5 quintillions. Combien de données, en quintillions, y aura-t-il à obtenir, examiner, exploiter en 2030 ?
Ce qui est sûr, c'est que des individus et des entités vont rassembler et évaluer ces ensembles de données en constante expansion. En tant que site axé sur les proxies pour la collecte de données, avec des offres pour acheter des proxies résidentiels et mobiles, Dexodata ne peut s'empêcher de garder un œil sur cette course.
Qui va gagner, les volumes croissants de données à collecter ou le pouvoir croissant de l'IA ? Explorons ce que nous savons.
Paradoxe de la difficulté de collecte de données
Les capacités de calcul intelligent explosent. Des recherches récentes montrent :
- Depuis 2010, les volumes de ressources de calcul dédiées aux modèles ML ont augmenté d'un facteur incroyable de 10 milliards ;
- Selon Time, l'IA est déjà aussi efficace que les humains ou les dépasse dans le traitement de l'écriture manuscrite, du langage parlé, des images, des textes, même dans des contextes basés sur le bon sens.
Une question logique se pose : si l'IA s'avère si avancée dans l'interprétation des données, qu'est-ce qui pourrait poser problème dans la collecte de données basée sur des modèles d'IA ? La collecte de données doit être plus simple que l'évaluation des données. Paradoxalement, il existe trois obstacles majeurs, rendant les dilemmes applicables plus nuancés.
Défi de collecte de données IA # 1. Biais
Les données sont générées par des personnes, reflétant la nature humaine. En tant qu'unités sociales, nous portons des biais. Par conséquent, les données peuvent également contenir des biais. Rassembler de telles données, avec un biais inhérent, entraîne des conclusions erronées biaisées. Peu importe à quel point les modèles d'IA fonctionnent intelligemment, s'ils accumulent et interprètent de mauvais détails, ils compilent des ensembles de données défectueux et donnent des idées trompeuses. C'est un défi courant de la collecte de données. Comme le montrent des recherches récentes, les organisations rapportent des répercussions coûteuses découlant du biais de l'IA. Un significatif 36 % ont déclaré que leur organisation avait subi des effets néfastes en raison d'incidents de biais de l'IA dans un ou plusieurs algorithmes.
À partir de 2024, il n'est pas possible de résoudre les problèmes sans les personnes. Vos ensembles de données résultants doivent être analysés manuellement par des examinateurs divers et conscients du contexte pour identifier le biais après la collecte.
Défi de collecte de données IA # 2. Qualité
Selon Gartner, la qualité des données fait partie des 3 principaux obstacles à l'activation et à l'utilisation de l'IA. Maintenir une qualité appropriée pendant les flux de collecte de données peut être une tâche redoutable, principalement parce que les informations disponibles sont souvent non structurées, nécessitant un traitement approfondi. Ici, l'IA possède un plus grand potentiel, car elle peut être formée pour exécuter certaines manipulations, par exemple le nettoyage des données, la réduction, la transcription, etc.
Assurez-vous que vos outils d'IA chargés de la collecte de données sont soutenus et ajustés par des personnes hautement qualifiées familières avec :
- Identifier les données manquantes ;
- Effectuer des vérifications d'intégrité des données ;
- Reconnaître les instances d'irrélevance des données ;
- Comprendre les problèmes de redondance des données.
Défi de collecte de données IA # 3. Dérive des données
Les grandes données coulent constamment des appareils IoT connectés, englobant des capteurs, des appareils électroménagers intelligents, des gadgets portables. Les sites d'actualités, les fils de médias sociaux, ainsi que le contenu généré par les utilisateurs, aggravent les surcharges. Une telle vitesse et de tels volumes peuvent entraîner des analyses erronées, une latence illimitée, et des données restant inutilisées en raison d'un manque de capacité de l'IA.
Trois obstacles de niveau deux sont probables :
- Développements temporels
Les données du monde réel sont soumises à des changements continus dus à des environnements alternants, des comportements ou des percées technologiques. Ce qui est significatif ou précis aujourd'hui peut ne pas être vrai à l'avenir.
- Maintien des modèles actuellement en cours
À mesure que les données subissent des changements temporels, l'IA formée sur des données obsolètes peut perdre en précision ou devenir complètement dépassée. Cette propriété souligne l'importance du suivi continu des performances du modèle et de son réentraînement systématique.
- Absence de données historiques
Dans certaines situations, en particulier avec des phénomènes croissants ou des transformations contextuelles rapides en jeu, il peut y avoir des pénuries de dossiers historiques qui représentent valablement les conditions en cours ou à venir.
Aborder ces difficultés de collecte de données pourrait prendre deux directions :
- Mises à jour manuelles continues qui impliquent le réentraînement des modèles avec des données fraîches et le maintien de leur pertinence. Des pipelines robotisés peuvent également être mis en œuvre pour rafraîchir les modèles d'IA à intervalles réguliers.
- Des algorithmes auto-avancés flexibles qui emploient des méthodologies d'apprentissage actif, permettant aux modèles de s'adapter en temps réel à mesure que les données sont acquises. Ces stratégies permettent des ajustements progressifs des paramètres du modèle, améliorant leurs capacités à faire face à des distributions de données changeantes.
La plateforme de Dexodata avec des proxies géo-ciblés, à la fois résidentiels et mobiles, souligne : l'IA n'est pas une panacée. Comme vous pouvez le voir, l'implication humaine ne peut résoudre que les lacunes existantes. Oui, l'IA pourrait faciliter la collecte de données, en assistant les membres du personnel. L'intelligence artificielle n'est cependant pas encore capable de les remplacer complètement.
Nous sommes toujours prêts à servir votre équipe d'humains, en tant que plateforme où les professionnels de la collecte de données sont libres d'acheter des proxies résidentiels et mobiles. Cela soutiendra leurs activités d'IA à travers le monde, car des proxies de plus de 100 pays sont accessibles, y compris l'Amérique, le Canada, les principaux pays de l'UE, la Turquie, la Russie, le Kazakhstan, l'Ukraine, le Chili.
Un essai gratuit de proxy payant est disponible pour les nouveaux venus ayant des projets de collecte de données.
