Évaluation de la qualité des ensembles de données

Avec le développement de modèles d'IA dans la plupart des secteurs de la société, l'importance des données utilisées pour former et tester ces modèles a été une préoccupation importante pour le fournisseur d'IA. Comprendre la qualité des ensembles de données utilisés, en particulier dans des secteurs tels que l’agriculture et l’agroalimentaire, où les données peuvent être rares, est donc une condition préalable pour garantir le développement correct de modèles d’IA et renforcer la confiance de la société à l’égard de ces approches. Ce service vise à répondre à ce défi en évaluant la qualité des ensembles de données fournis par le client. Les caractéristiques des ensembles de données qui seront analysés sont basées sur une définition convenue par la communauté de l'IA: complétude, équilibre, diversité, précision... L'évaluation de la qualité de l'ensemble de données commencera par établir la liste des facteurs d'influence du système nécessaires à la constitution d'une base de données. Ces facteurs seront identifiés à la fois en utilisant l'expertise du LNE et des sources externes, telles que des experts en agroalimentaire. À l'aide de ces facteurs, le LNE analysera la répartition (ou le poids) des différents facteurs d'influence dans les bases de données et les comparera à ceux des conditions normales d'utilisation afin d'évaluer la représentativité et l'équilibre de l'ensemble de données.