De nombreux employeurs investissent beaucoup dans le développement du modèle, mais négligent la qualité du réseau de données. Lorsque l'annotation est incohérente ou sujette aux erreurs, le modèle d'IA résultant reflète ces défauts. Dans le cadre de l'IA générative, par exemple, des messages incorrects ou une formation incomplète aux commentaires humains peuvent déformer les résultats et entraîner des réponses non pertinentes, voire nocive. Dans les applications de vision par ordinateur, une seule image de piéton mal marquée dans un ensemble de données peut nuire à la sécurité d'un système de véhicule autonome. De même, dans les tâches de traitement du langage naturel (NLP) telles que la détection des fraudes ou l'analyse du ressenti des clients, si les entités sont mal marquées, le modèle classera les risques de manière incorrecte ou ne comprendra pas les commentaires des consommateurs.

La qualité des annotations est encore plus cruciale lorsque vous travaillez à l'échelle de l'entreprise. Premièrement, un étiqueté de données de haute qualité réduit le biais en veillant à ce que les ensembles de données représentent avec précision l'ensemble des scénarios du monde réel, au lieu d'élargir les angles morts sur le plan culturel ou démographique. Ensuite, la cohérence des annotations permet aux modèles d'IA de rester fiables sur des milliards de points de données; Sans cela, les entreprises sont confrontées à une segmentation qui se traduit par des résultats d'IA non fiables. Enfin, une annotation précise offre une fiabilité à laquelle les entreprises peuvent se fier, en particulier lors de la mise au point de grands modèles de langage (LLM), de la formation de systèmes robotiques ou du déploiement d'applications d'IA critiques dans les secteurs de la finance, de la santé ou de l'automobile.

Les entreprises bénéficient de plusieurs avantages en donnant la priorité à la qualité des annotations. Une mise sur le marché plus rapide constitue l'un des gains les plus importants : lorsque les données étiquetées sont exactes dès le début, les modèles nécessitent moins de cycle de remise en forme, ce qui accélère le déploiement. Il existe également des avantages financiers directs, car la réparation des données mal étiquetées plus tard dans le cycle de vie de l'IA coûte considérablement plus cher que leur correction au cours de l'annotation. Plus important encore, l'annotation de la qualité permet aux entreprises de déployer une IA fiable. Les organismes de réglementation, les investisseurs et les clients finaux exigent de plus en plus de transparence, d'équité et d'explication dans les systèmes d'IA, qui ne sont possibles que lorsque les données de formation sont étiquetées de manière cohérente et précise.