Prendre soin de ses données grâce aux principes FAIR : entrevue de notre chercheur Philippe Després dans le magazine Web cScience IA
La révolution de l’intelligence artificielle est impossible sans l’apport des données. Jusqu’à présent, beaucoup d’efforts et d’argent ont été versés dans les centres de recherche pour aider au développement des technologies de l’IA, mais trop peu d’attention a été portée aux données. Dans un article de cScience IA, regard sur la gouvernance des données et les principes FAIR, en compagnie de notre chercheur membre Philippe Després, professeur à la Faculté des sciences et de génie de l’Université Laval.
Extrait de l'article publié dans cScience IA
Pour comprendre l’importance du concept FAIR, il faut tout d’abord réviser le fonctionnement de l’IA.
Lorsqu’on parle d’apprentissage automatique par exemple, on entend par ce terme l’entraînement d’un algorithme à l’accomplissement d’une tâche grâce à l’utilisation de modèles mathématiques ou statistiques.
Contrairement à un programme informatique « traditionnel », l’ordinateur n’est pas programmé directement par des humain pour accomplir cette tâche. Il doit donc utiliser un ensemble de données pour apprendre à compléter son objectif.
Cette dernière partie est cruciale pour comprendre l’importance de « l’hygiène » des données que M. Després aimerait voir adoptée par ses collègues.
« L’IA se nourrit en continu de data. Un modèle développé avec certaines données va peut-être bien fonctionner, mais une fois qu’on arrive dans le monde réel et que la machine doit gérer de nouvelles informations, ça se corse. C’est pour cela qu’il est important d’ajouter une sémantique aux données », souligne le professeur.
Les principes FAIR ne concernent donc pas vraiment la qualité des données en tant que telle, mais celle des métadonnées.
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