Dans cet article, nous abordons brièvement les principaux pièges à éviter lors de la collecte de données web pour l’IA, et nous expliquons comment les surmonter.
Biais de données
Un biais des données se produit lorsque les données web utilisées pour entraîner un modèle d’IA ne sont pas représentatives de la population ou des scénarios réels qu’il est censé prédire, ce qui conduit à des résultats faussés ou injustes. Cela peut être dû à un biais d’échantillonnage, certains groupes ou certaines caractéristiques étant surreprésentés ou sous-représentés ; à un biais historique, qui reflète les préjugés ou les inégalités du passé ; à un biais de mesure, résultant d’erreurs ou d’incohérences dans la collecte de données à partir de divers sites web ; et à un biais de confirmation, qui consiste à sélectionner des données qui corroborent des idées préconçues.
La solution
Pour remédier au biais des données, collectez des données provenant de diverses sources web, appliquez un prétraitement robuste pour corriger les biais et utilisez une validation approfondie pour garantir l’exactitude des données. Utilisez des méthodes de collecte systématiques pour éviter de renforcer les biais existants.
Exemple: en 2018, il a été découvert que l’IA de recrutement d’Amazon était biaisée à l’égard des femmes. L’IA avait été entraînée sur des CV soumis sur une période de 10 ans, qui provenaient principalement d’hommes. En conséquence, le modèle a appris à préférer les candidats masculins et a déclassé les CV qui incluaient le mot « femmes » ou provenaient d’universités féminines.
Les services de Proxy premium de Bright Data offrent une solution robuste en utilisant les adresses IP d’utilisateurs réels de n’importe quel endroit, garantissant ainsi l’accessibilité et la couverture. Cela permet de collecter des données diverses à l’échelle mondiale, surmontant ainsi les biais dans les modèles d’IA. En tirant parti des proxys premium, les scientifiques des données peuvent obtenir des informations provenant d’un large éventail de régions et de groupes démographiques, réduisant ainsi considérablement le risque de biais d’échantillonnage.
Variété insuffisante des données
Une variété insuffisante des données signifie que celles-ci ne couvrent pas l’ensemble des scénarios, des entrées ou des variations qu’elles pourraient rencontrer dans le monde réel. Cela s’explique notamment par des sources de données limitées, le recours à des données homogènes et l’accent mis sur des cas d’utilisation niche. Les modèles d’IA ont besoin de données variées pour comprendre divers scénarios et conditions. Les jeux de données homogènes peuvent limiter la capacité du modèle à généraliser et à fonctionner correctement dans diverses situations réelles.
Solution
Pour remédier à l’insuffisance de la variété des données, il convient d’exploiter diverses solutions de données web. Cela implique notamment de collecter des données provenant de sites web multiples et variés afin de garantir un large éventail d’entrées. La mise en œuvre de techniques robustes de prétraitement des données peut améliorer la qualité et la facilité d’utilisation des données collectées. La collecte de métadonnées complètes garantit le maintien du contexte, tandis que des processus de validation des données rigoureux contribuent à préserver l’intégrité des données.
Exemple : une société financière développe un modèle d’IA pour déterminer les limites de crédit des demandeurs de la carte Apple Card. Si l’ensemble de données d’apprentissage comprend principalement des données provenant d’une région démographique ou géographique spécifique, le modèle pourrait ne pas réussir à prédire avec précision les limites de crédit des demandeurs issus de milieux divers, ce qui conduirait à des évaluations de crédit biaisées ou injustes.
Les API Custom Scraper de Bright Data constituent un moyen efficace de remédier au problème de la variété insuffisante des données. Ces scrapers personnalisables peuvent extraire et valider des données récentes à partir de n’importe quel site web à la demande, offrant un accès immédiat à des données très spécifiques. Grâce aux API Custom Scraper, les modèles d’IA peuvent être continuellement mis à jour avec des données diverses provenant de multiples sources variées sur Internet. Cela garantit que les jeux de données sont complets et couvrent un large éventail de scénarios réels, améliorant ainsi la capacité du modèle à généraliser et à fonctionner correctement dans des conditions diverses.
Surajustement et sous-ajustement
Le surajustement se produit lorsqu’un modèle est trop complexe et apprend à s’adapter trop étroitement aux données d’entraînement, ce qui l’empêche de généraliser à de nouvelles données. Le sous-ajustement se produit lorsqu’un modèle est trop simple pour saisir les modèles sous-jacents dans les données. Lorsque des informations sont introduites par inadvertance dans le modèle pendant son développement, il se produit une fuite de données, ce qui conduit à des estimations de performances trop optimistes. Les modèles d’IA peuvent sembler fonctionner correctement lors de la validation croisée, mais échouer dans les applications du monde réel en raison de leur dépendance à des informations divulguées.
Solution
Pour remédier au surajustement et au sous-ajustement des modèles d’IA, exploitez diverses données web provenant de multiples sources et régions. Cela permet de créer des jeux de données équilibrés et représentatifs, réduisant ainsi le risque de surajustement à des modèles spécifiques et de sous-ajustement en omettant des variations clés. Utilisez des techniques telles que la validation croisée avec diverses données extraites du web pour construire des modèles robustes et assurez un prétraitement rigoureux afin d’éviter les fuites de données.
Exemple : une plateforme de commerce électronique utilise un modèle IA pour recommander des produits. Si le modèle est surajusté, il risque de ne suggérer que des produits de niche achetés par des utilisateurs précédents, mais ne parvient pas à recommander de nouveaux articles pertinents à différents groupes d’utilisateurs. À l’inverse, un modèle sous-ajusté peut recommander des produits génériques qui ne répondent pas aux préférences individuelles.
Les jeux de données de Bright Data constituent une solution idéale. Ces jeux de données sont prêts à être utilisés immédiatement. Les données validées, analysées et nettoyées fournies dans ces jeux de données garantissent que les modèles d’IA sont entraînés avec des données web équilibrées et représentatives. Cela réduit le risque de surajustement à des modèles spécifiques et de sous-ajustement en omettant des variations clés. En utilisant des jeux de données validés, les scientifiques des données peuvent gagner du temps et garantir la fiabilité et la cohérence de leurs modèles, ce qui améliore les performances de ces derniers.
Mauvaise qualité des données
La qualité et la quantité des données sont essentielles pour former des modèles robustes. Des données insuffisantes peuvent entraîner un surajustement, le modèle capturant alors du bruit plutôt que les modèles sous-jacents, tandis que des données de mauvaise qualité (par exemple, bruitées, incomplètes ou mal étiquetées) peuvent dégrader les performances du modèle.
Lorsque les modèles d’IA sont entraînés à partir de données d’entraînement pleines d’erreurs, incohérentes ou mal étiquetées, leurs performances peuvent être fortement affectées. Des données d’entraînement de mauvaise qualité donnent lieu à des modèles d’IA peu fiables et inexacts.
Solution
Veillez à ce que les données web collectées pour l’entraînement des modèles d’IA soient soigneusement nettoyées et validées. Mettez en œuvre des techniques de prétraitement rigoureuses pour filtrer les données bruitées, incomplètes ou mal étiquetées. Mettez régulièrement à jour et vérifiez les données provenant de diverses sources afin de maintenir leur exactitude et leur pertinence. En vous concentrant sur des données web de haute qualité, vous pouvez améliorer considérablement la fiabilité et les performances des modèles d’IA.
Exemple : en 2016, Microsoft a lancé sur Twitter un chatbot IA nommé Tay. Tay était conçu pour engager la conversation et apprendre des interactions avec les utilisateurs. Cependant, peu après son lancement, Tay a été alimenté par les utilisateurs avec beaucoup de contenu offensant et inapproprié. En raison de la mauvaise qualité des données d’entraînement qu’il a reçues de ces interactions, Tay a commencé à produire des tweets racistes, sexistes et incendiaires. Microsoft a dû fermer Tay dans les 24 heures suivant son lancement. Cet incident a démontré comment des données de mauvaise qualité et non filtrées peuvent conduire à l’échec des systèmes d’IA.
Bright Data relève le défi de la mauvaise qualité des données grâce à ses jeux de données validés. Ces jeux de données sont soigneusement nettoyés et validés, fournissant des données analysées, propres et fiables, prêtes à être utilisées immédiatement. En utilisant des jeux de données validés, les scientifiques des données peuvent gagner du temps et éviter la frustration liée au nettoyage des données, ce qui leur permet de se concentrer sur l’ingénierie des fonctionnalités et la formation des modèles. Les données validées et de haute qualité améliorent la fiabilité et les performances des modèles d’IA, garantissant qu’ils sont formés à partir d’informations précises et pertinentes.
Dérive des données
Au fil du temps, les données réelles auxquelles un modèle d’IA est confronté peuvent changer ou s’écarter des données sur lesquelles il a été formé. Ignorer la dérive des données peut rendre vos modèles moins efficaces, voire obsolètes. La nature dynamique des environnements réels signifie que les propriétés statistiques des données d’entrée peuvent changer au fil du temps, un phénomène connu sous le nom de dérive des données. Si les modèles ne sont pas continuellement mis à jour et reformés à l’aide de nouvelles données, ils peuvent devenir obsolètes.
Solution
Surveillez régulièrement la dérive des données en comparant les données d’entrée actuelles avec les données historiques. Mettez en place une collecte continue de données provenant de diverses sources web afin de saisir les dernières tendances et les derniers modèles. Retraitez régulièrement vos modèles avec des données mises à jour afin de garantir qu’ils restent précis et pertinents dans des environnements en constante évolution.
Exemple : une entreprise de vente au détail utilise un modèle d’IA pour la gestion des stocks basé sur les habitudes d’achat d’avant la pandémie. Les comportements des consommateurs ayant changé après la pandémie, ignorer la dérive des données pourrait entraîner un surstockage ou un sous-stockage de certains produits, ce qui se traduirait par une perte de ventes et une augmentation des coûts.
Les Proxy et le Web Unlocker automatisé de Bright Data offrent des capacités de collecte continue de données. Cela permet une collecte complète des données web et garantit une livraison stable. En mettant régulièrement à jour les jeux de données avec les données actuelles, les scientifiques des données peuvent réentraîner leurs modèles afin de maintenir leur précision et leur pertinence dans des environnements en constante évolution. Les solutions de Bright Data garantissent que les modèles d’IA sont continuellement alimentés par les dernières tendances et modèles de données, atténuant ainsi les effets de la dérive des données et maintenant les performances des modèles au fil du temps.
Comment Bright Data peut vous aider
Bright Data fournit aux équipes chargées des données et de l’IA une plateforme puissante pour rationaliser la collecte de données web, garantissant un flux évolutif de données fiables, avec des fonctionnalités automatisées d’analyse, de validation et de structuration.
En évitant ces pièges courants liés aux données et en tirant parti des solutions robustes de Bright Data, vous pouvez développer des modèles d’IA plus efficaces et plus précis.
