MtoM Mag - Le journal de l'MtoM.
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Mise en place en 1975 par l’Organisation des Nations Unies, à l’occasion de « l’Année internationale de la femme », cette journée est consacrée à la célébration des réalisations sociales, économiques, culturelles et politiques des femmes, et s’efforce de sensibiliser à l’accélération de la progression vers l’égalité des femmes.
En matière de diversité, d’équité, d’inclusion et d’appartenance (DEI), de nombreuses organisations ne disposent pas encore d’une représentation cohérente dans leurs données. Bien que l’on pense généralement que les données sont objectives, elles sont en réalité fondées sur des préjugés humains, ce qui crée des biais importants dans les données. Alors que l’adoption de l’Intelligence Artificielle (IA) continue d’exceller, il est vital de s’attaquer aux biais de données au sein de ces systèmes.
À l’occasion de cette journée, Tendü Yoðurtçu, Chief Technology Officer chez Precisely, partage sa vision sur les impacts réels des biais de données dans les modèles d’IA et les étapes importantes nécessaires afin de garantir des résultats qui soient à la fois plus fiables et plus inclusifs.
« De nombreuses organisations n’ont toujours pas accès à un élément essentiel des initiatives DEI : la représentation au sein de leurs données. Bien que nous aimions penser qu’elles sont impartiales, les biais humains créent en réalité également des biais au sein des données. Il s’agit là d’un défi majeur, en particulier avec l’utilisation plus récurrente de l’IA et de l’automatisation. Après tout, les modèles d’IA sont le produit des données sur lesquelles ils sont entrainés. Cela crée déjà des problèmes dans le monde réel, qu’il s’agisse de logiciels de reconnaissance faciale défectueux qui identifient moins bien les femmes et les personnes de couleur, ou d’inégalités en matière de soins de santé, pour ne citer qu’eux. Pour y remédier, les entreprises doivent s’assurer que les programmes d’IA, d’IA générative (IAGen) et d’automatisation sont alimentés par des données de haute intégrité, permettant aux dirigeants de prendre de meilleures décisions et plus représentatives.
Ainsi, la journée internationale des droits des femmes, rappelle l’importance pour les organisations de prendre conscience d’alimenter leurs programmes d’IA avec des données de haute intégrité. L’intégrité des données repose sur les piliers fondamentaux que sont l’intégration à l’échelle de l’entreprise, la précision et la qualité, la location intelligence et l’enrichissement des données. En s’appuyant sur ces piliers, les organisations peuvent s’assurer qu’elles ont accès aux bonnes données, les enrichir avec des jeux de données tiers fiables, les préparer correctement pour les utiliser dans des modèles intelligents et assurer la gouvernance des données et de l’IA.
Alors que les modèles d’IA sophistiqués continuent d’évoluer en 2024, l’intégrité des données jouera un rôle central pour révéler leur véritable potentiel, permettant aux organisations d’élever les initiatives d’IA à des niveaux inédits, et de fournir des résultats fiables et dignes de confiance qui conduisent leur entreprise vers le succès. »
