Introduction
La gestion de la qualité des données est une étape cruciale dans la démarche d’Intelligence Artificielle Frugale (IA Frugale) selon le référentiel AFNOR SPEC 2314 (RGIAF). La bonne pratique BP 07 met en lumière l’importance de travailler sur la qualité des données pour optimiser la consommation de ressources, réduire l’impact environnemental et améliorer les performances des modèles d’IA.
Pourquoi la Qualité des Données est Essentielle en IA Frugale
- Réduction de la quantité de données nécessaires : Des données de haute qualité permettent d’entraîner les modèles avec moins de données tout en conservant une bonne performance.
- Diminution du temps et de l’énergie d’entraînement : Moins de données redondantes ou erronées signifie un entraînement plus rapide, limitant la consommation énergétique.
- Limitation des biais et erreurs : Des données précises et cohérentes réduisent les risques de biais et augmentent la fiabilité du modèle.
Les Étapes Clés pour Implémenter la BP 07
1. Définir des Critères de Qualité
- Établir des normes claires pour ce qui constitue une donnée valide : complétude, exactitude, pertinence.
2. Nettoyer les Données
- Supprimer les doublons.
- Corriger ou éliminer les valeurs manquantes ou aberrantes.
- Rectifier les erreurs de saisie.
3. Normaliser les Données
- Convertir toutes les données dans un format cohérent (par ex. format de date uniforme, unités standardisées).
4. Vérifier la Cohérence
- S’assurer que les données respectent la logique métier (ex. date de naissance toujours antérieure à la date de décès).
5. Documenter les Données
- Enregistrer leur origine, format, qualité et usages prévus pour assurer transparence et traçabilité.
Intégrer la Gestion des Données dans une Démarche d’Amélioration Continue
La mise en œuvre de ces pratiques doit s’inscrire dans un processus itératif :
- Analyser régulièrement la qualité des données.
- Adapter les critères et processus de nettoyage et normalisation.
- Former les équipes sur l’importance des données de qualité pour une IA durable.
Conclusion
La pratique BP 07 du RGIAF montre que privilégier la qualité à la quantité dans la gestion des données est une démarche gagnante pour réduire l’empreinte environnementale de l’IA. En adoptant ces bonnes pratiques, les organisations contribuent à une IA plus efficiente, responsable et durable.
Pour aller plus loin
Consultez la spécification AFNOR SPEC 2314 pour un guide complet des bonnes pratiques d’IA frugale.
Références : AFNOR SPEC 2314 – Référentiel général pour l’IA frugale, BP 07