De nombreuses organisations investissent beaucoup dans le développement de modèles, mais oublient la qualité du bassin de données. Lorsque l'annotation est incohérente ou sujette à l'erreur, le modèle d'IA résultant reflétera ces défauts. Par exemple, dans l'IA générative ( GenAI , des demandes mal étiquetées ou une formation incomplète sur les commentaires humains peuvent dénaturer les résultats, ce qui entraîne des réponses non pertinentes ou même nocives. Dans les applications de vision informatique, une seule image de piéton mal étiquetée dans un ensemble de données peut nuire à la sécurité d'un système de véhicule autonome. De même, dans le traitement du langage naturel (NLP) comme la détection de la fraude ou l’analyse des opinions des clients, si les entités sont étiquetées incorrectes, le modèle risque de dénaturer le risque ou de mal comprendre les commentaires des consommateurs.

La qualité des annonces devient encore plus essentielle quand vous travaillez à l'échelle de l'entreprise. Premièrement, un étiquetage de haute qualité des données réduit les préjugés en veillant à ce que les ensembles de données représentent avec exactitude la gamme complète des scénarios du monde réel, plutôt qu'amplisant les angles morts culturelles ou démographiques. Deuxièmement, la cohérence dans les annotations permet aux modèles d'IA de rester fiables à travers des milliards de points de données. sans cela, les entreprises sont confrontées à une congestion qui entraîne des résultats de l'IA non fiables. Enfin, une annotation précise offre une fiabilité à laquelle les entreprises peuvent avoir confiance, en particulier lorsqu'il s'agit de mettre au point de grands modèles de langage (LLM), de former des systèmes robotiques ou de déployer des applications d'IA essentiels aux secteurs de la finances, de la santé ou de l'automobile.

Les entreprises profitent de plusieurs façons de donner la priorité à la qualité des annotations. Une mise sur le marché plus rapide est l'un des plus grands revenus : quand les données étiquetées sont exactes dès le départ, les modèles nécessitent moins de cycles de perfectionnement, ce qui accélère le déploiement. Il y a aussi des avantages financiers directs, car fixer des données mal étiquetées plus tard dans le cycle de vie de l'IA est beaucoup plus cher que de bien faire les choses pendant l'annotation. Plus important encore, une annotation de qualité garantit que les entreprises peuvent déployer une IA digne de confiance. Les organismes de réglementation, les investisseurs et les clients finaux exigent de plus en plus de transparence, d'équité et d'explicabilité dans les systèmes d'IA, tout cela n'est possible que quand les données de formation sont étiquetées de manière cohérente et précise.