Cas d’usage Intelligence Artificielle (IA)

L’enjeu

Gartner prédit que 85% des projets d’Intelligence Artificielle n’aboutiront pas. Ces résultats sont conformes à ceux d’un récent rapport de Dimensional Research, qui a révélé que huit organisations sur dix engagées dans l’IA et l’apprentissage automatique, déclarent que ces projets étaient au point mort, et 96% affirment avoir rencontré des problèmes de qualité des données et d’étiquetage des données.

Dans les projets d’Intelligence Artificielle, l’apprentissage se fait sur base des données utilisées par les algorithmes. Un dataset de faible qualité donnera inévitablement des résultats peu fiables. Voilà pourquoi la qualité des données est l’un des points capitaux pour la réussite de la mise en œuvre de l’IA. Il est essentiel de savoir quelles données sont disponibles au sein de l’organisation et de pouvoir évaluer leur qualité afin de construire un dataset IA pertinent.

L’approche courante

La plupart des organisations s’appuient sur du travail artisanal fastidieux pour réaliser un mapping de leurs données. L’évaluation de la qualité et de la pertinence des données se fait également manuellement. Ces processus fastidieux sont sujets à de multiples erreurs.

Comment DataSemantics accélère et simplifie le projet

DataSemantics permet de réaliser rapidement un data mapping automatisé des données et métadonnées. Cette cartographie exhaustive est actualiséesuivant l’évolution des donnéeset des systèmes. Elle donne donc toujours une vision objective de la situation en temps réel.

DataSemantics permet de rapidement réaliser un data mapping automatisé. Cette cartographie exhaustive est actualiséesuivant l’évolution des donnéeset des systèmes. Elle donne donc toujours une vision objective en temps réel.

La technologie de rétro-ingénierie de DataSemantics brise les silos informationnels et libère ainsi la globalité de votre patrimoine informationnel. Ainsi, vous pouvez explorer toutes vos données et identifier les informations intéressantes à reprendre dans le dataset IA.

De plus, des analyses sémantiques automatisées permettent d’évaluer la qualité des données sur base de règles prédéfinies et accélèrent ainsi le processus de validation des résultats. Ceci vous permet de construire les modèles les plus pertinents pour votre projet IA.

Libérez et maîtrisez toutes vos données

DataSemantics permet de reprendre le contrôle de la totalité des données d’une organisation et accélère ainsi drastiquement multiple projets de données. Le logiciel libère les données connues et inconnues et les rend accessibles aux systèmes d’information. Il permet d’exploiter l’intégralité du patrimoine informationnel, de limiter les risques et de prendre de meilleures décisions stratégiques.