Qualité des données : le prérequis oublié de tout projet IA réussi

Pourquoi la qualité des données est-elle si critique pour l'IA ? Il y a un dicton bien connu en science des données : garbage in, garbage out. Si vous alimentez un modèle d'IA avec des données de mauvaise qualité, vous obtiendrez des résultats de mauvaise qualité, peu importe la sophistication de l'algorithme utilisé. Les statistiques sont parlantes : selon plusieurs études sectorielles, 60 à 80 % du temps d'un projet d'IA est consacré à la préparation et au nettoyage des données. Et la raison principale d'échec des projets d'IA n'est pas la complexité des algorithmes, mais la qualité insuffisante des données. Pour les entreprises québécoises qui amorcent leur parcours en intelligence artificielle, investir dans la qualité des données avant de lancer un projet d'IA est la décision la pl…