Comprendre le rôle des données dans le fonctionnement des IA
Savoirs essentiels à maîtriser
1. À quoi servent les données en IA
À savoir
Les données sont la matière première de toute IA :
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elles servent à entraîner les modèles,
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elles conditionnent la qualité des résultats,
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sans données, il n’y a pas d’IA fonctionnelle.
Une IA ne crée rien à partir de rien.
Compétences associées
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Comprendre que la performance d’une IA dépend directement des données utilisées
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Ne pas dissocier IA et données
2. Données d’entraînement vs données d’usage
À savoir
Il faut distinguer :
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les données d’entraînement : utilisées pour apprendre des modèles,
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les données d’usage : celles fournies par l’utilisateur lors de l’utilisation.
Ces deux types de données n’ont pas le même rôle.
Compétences associées
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Comprendre ce que l’IA a appris avant d’être utilisée
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Comprendre l’impact de ses propres entrées sur les résultats
3. Qualité des données et qualité des résultats
À savoir
Des données :
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incomplètes,
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biaisées,
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obsolètes,
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mal contextualisées
produisent des résultats :
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approximatifs,
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biaisés,
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parfois trompeurs.
Compétences associées
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Identifier les limites liées aux données
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Adapter son niveau de confiance aux résultats produits
4. Biais et héritage des données
À savoir
Une IA :
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hérite des biais présents dans les données,
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ne corrige pas spontanément ces biais,
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peut les amplifier.
Les biais ne sont pas des erreurs techniques, mais des conséquences statistiques.
Compétences associées
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Reconnaître un biais potentiel
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Ne pas considérer un résultat comme neutre par défaut
5. Données, confidentialité et responsabilité
À savoir
Les données fournies à une IA peuvent :
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contenir des informations sensibles,
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être réutilisées selon le cadre de l’outil,
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poser des enjeux de conformité (RGPD).
Toutes les données ne doivent pas être transmises à une IA.
Compétences associées
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Identifier les données sensibles
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Adapter ses usages au cadre de confidentialité
Synthèse des compétences à maîtriser
Maîtriser ce savoir, c’est être capable de :
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expliquer le rôle central des données en IA,
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comprendre l’impact de leur qualité,
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identifier les biais potentiels,
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adapter ses usages en fonction du contexte et des risques.