Lorsqu'il s'agit d'IA, vos données ne sont pas seulement une entrée : elles constituent le fondement de chaque décision et de toutes les informations que votre IA peut fournir. Mais que se passe-t-il lorsque les fondations ne sont pas solides ? Tout comme construire une maison sur un terrain instable, essayer de construire l’IA sur des données incohérentes ou incomplètes peut conduire à des résultats peu fiables, à des stratégies peu judicieuses et à une structure non sécurisée.
S'assurer que vos données sont propres et ordonnées est essentiel avant de lancer toute initiative d'IA. Une partie de cette préparation est technique – et le Guide de préparation à l'IA partagé sur nos forums communautaires couvre les meilleures pratiques de l'équipe AI Labs de Domo.
L'autre partie consiste à mettre en place les bonnes personnes, les bons systèmes et les bons processus, et c'est ce que nous explorons ci-dessous. En établissant une base solide, en améliorant l’intégrité et la sécurité de vos données et en favorisant une culture de qualité des données, vous pouvez vous assurer que vos données sont aussi prêtes que vous pour l’IA.
Commencez avec des données de meilleure qualité
Commencez par les bonnes lignes de votre ensemble de données
Les lignes de données dont vous avez besoin dépendent de la manière dont vous envisagez d'utiliser les données et il est important de commencer avec le bon échantillon. Au début, votre ensemble de données peut contenir certaines des bonnes lignes, d'autres de mauvaises et d'autres complètement manquantes.
Asseyez-vous avec les parties prenantes impliquées et réfléchissez concrètement à ce que vous attendez de votre projet d’IA. Par exemple, si votre objectif est de prédire le roulement du personnel, vous devrez prendre en compte :
- Qui est considéré comme salarié ?
- Quel type de chiffre d’affaires envisagez-vous ?
- Quelle période regardez-vous ?
Vous devrez peut-être supprimer des lignes de données ou ajouter des lignes supplémentaires pour compléter votre ensemble de données. Ce travail initial prend du temps, mais c'est moins que de devoir revenir en arrière et préparer à nouveau vos données.
Nettoyez votre ensemble de données
Le nettoyage des données, c'est comme préparer votre cuisine avant de commencer à cuisiner. C’est essentiel pour que votre IA reste efficace et efficiente. Commencez par supprimer les entrées en double pour éviter que les mêmes informations ne faussent votre analyse. Passez ensuite à la cohérence de vos formats de données. Par exemple, toutes les dates doivent être au format AAAA-MM-JJ pour éviter toute confusion et erreurs dans les analyses temporelles.
Croisez vos données avec la réalité
Reprenons l'exemple du turnover : le salaire horaire de chaque salarié a-t-il un sens compte tenu du salaire minimum de la population ? Y a-t-il des valeurs aberrantes surprenantes ? Si tel est le cas, ne vous contentez pas de vous débarrasser de ces valeurs : étudiez-les. Dans ce cas, vérifiez les chiffres auprès de votre directeur des ressources humaines. Même de minuscules fautes de frappe peuvent perturber votre analyse.
Appliquer des règles de validation pour trouver les erreurs
Une fois vos données nettoyées, appliquez des règles de validation pour mettre automatiquement en évidence les erreurs potentielles. Par exemple, un champ de salaire affichant un nombre négatif devrait automatiquement déclencher une révision. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent prédire les modèles d'erreurs typiques en fonction des corrections historiques et automatiser les solutions à ces problèmes.
Améliorez l’intégrité de vos données
Gérer les données manquantes
Les données manquantes peuvent être trompeuses ; cela peut ne pas sembler grave jusqu'à ce que votre IA commence à produire des résultats biaisés. Vous n'avez pas une image complète de vos données lorsque votre ensemble de données comporte des éléments manquants. Certains algorithmes ne peuvent pas gérer les valeurs manquantes, ce qui signifie qu'ils apprennent à partir d'informations erronées.
Développez une stratégie adaptée aux besoins de votre IA, qu'il s'agisse d'utiliser l'imputation statistique pour combler les valeurs manquantes ou d'adopter des approches algorithmiques qui s'adaptent aux lacunes des données. Nos data scientists vous guident tout au long de leur processus en première partie de notre série de diffusion en direct AI Insights.
Auditez régulièrement vos données
Effectuez un suivi avec des audits réguliers des données. Considérez les audits comme un travail de détective pour vos données, dans lequel vous traquez les inexactitudes ou les éléments manquants qui pourraient éroder les fondements de votre IA. Comme mentionné, les outils automatisés peuvent vous aider à détecter les anomalies et à garantir que vos données restent intactes.
Établir des politiques de gouvernance des données
Maintenant que vous disposez de données de qualité, vous devez assurer leur sécurité. Au fur et à mesure que vous mettez en œuvre l'IA, mettez en place une stratégie complète cadre de gouvernance des données qui définit qui peut accéder à quels ensembles de données et dans quelles conditions. Cela doit inclure non seulement les autorisations, mais également le suivi de qui a accédé à quelles données et quand, afin que votre organisation soit responsable et conforme aux réglementations en matière de protection des données.
Éduquez votre équipe sur les meilleures pratiques en matière de sécurité des données
Proposez une formation continue et des ateliers à tous les employés sur les raisons pour lesquelles la qualité des données est importante et sur leur rôle dans leur maintien. Vous pouvez également établir des indicateurs de performance clés (KPI) liés à la qualité des données et les intégrer dans les évaluations de performances.
Favoriser une culture de la qualité des données
Engagez votre équipe
Impliquez votre équipe dans le maintien de la qualité des données. Encouragez-les à identifier les domaines potentiels d’amélioration et à suggérer des solutions. Cela améliore non seulement vos données, mais contribue également à cultiver une culture de qualité au sein de votre organisation. Célébrer ces contributions peut remonter le moral et encourager une approche proactive de la gestion des données.
Examinez et mettez régulièrement à jour vos pratiques en matière de données
Les exigences en matière de données et les technologies évoluent, votre approche de la gestion des données devrait donc évoluer également. Examinez régulièrement vos pratiques en matière de données et restez informé des solutions permettant d'améliorer la qualité et la sécurité de vos données.
Écoutez : n'ignorez pas les commentaires de vos collaborateurs
L'ouverture d'un dialogue sur la qualité des données au sein de votre organisation peut conduire à de nouvelles informations et améliorations. Encouragez les commentaires et utilisez-les comme un tremplin vers de meilleures pratiques.
Ne vous arrêtez pas là : continuez à en apprendre davantage sur l'IA, vos données et Domo
Créer une base solide garantit votre Système d'IA— et les données qui y alimentent — sont sûres, sécurisées, stables et précises. Les étapes décrites ici vous aideront à démarrer en force, mais une amélioration constante et une adaptation aux nouveaux défis et technologies sont essentielles pour maintenir des données de haute qualité et obtenir de meilleurs résultats de votre IA.
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Vous voulez en savoir plus sur la propreté des données ?
L'équipe AI Labs de Domo a organisé la première partie de cette série de diffusion en direct en mai 2024. Regardez l'enregistrement ici—nos data scientists vous montreront comment nettoyer vos données étape par étape.
