DataGalaxy inclus dans le rapport Gartner® Magic Quadrant™ 2025 pour les solutions de gestion des métadonnées
DataGalaxy inclus dans le rapport Gartner® Magic Quadrant™ 2025 pour les solutions de gestion des métadonnées
Découvrez tout le parcours de développement d’un modèle IA — de la préparation des données à la surveillance continue.
Un pipeline IA automatise l’ensemble du workflow d’un projet IA — de l’ingestion des données à l’entraînement, l’évaluation, le déploiement et la surveillance.
L’ingénierie des variables consiste à sélectionner, créer ou transformer les variables d’entrée (features) pour améliorer la capacité d’un modèle à apprendre des patterns dans les données.
Le machine learning est une sous-branche de l’intelligence artificielle dans laquelle des algorithmes apprennent à partir de données pour faire des prédictions ou prendre des décisions, sans être explicitement programmés. Il alimente des cas d’usage comme la détection de fraude, les recommandations ou la prévision.
Le déploiement d’un modèle consiste à mettre un modèle entraîné en production afin qu’il puisse générer des prédictions en temps réel ou en mode batch.
La dérive du modèle se produit lorsque la performance d’un modèle se dégrade au fil du temps, en raison de changements dans les données d’entrée ou dans le monde réel. Elle nécessite une surveillance continue.
La traçabilité des modèles (model lineage) permet de suivre leur cycle de vie complet : sources de données, étapes d’entraînement, déploiements, mises à jour. Elle est essentielle pour l’auditabilité, la reproductibilité et la confiance dans les décisions automatisées.
La surveillance de modèle permet de suivre la performance, l’exactitude et l’équité des modèles en production. Elle aide à détecter en temps réel les dérives, biais ou dégradations de qualité.
Un registre de modèles est un système centralisé pour gérer les différentes versions de modèles de machine learning. Il inclut les métadonnées, les étapes de validation et le statut de déploiement — favorisant la collaboration, la traçabilité et le contrôle du cycle de vie.
L’entraînement du modèle est le processus par lequel un algorithme ajuste ses paramètres à partir des données historiques afin de minimiser l’erreur de prédiction.
Le versionnage de modèle permet de suivre les différentes itérations et modifications apportées à un modèle de ML. Il facilite les comparaisons de performance et les retours en arrière.
Les données d’entraînement sont les jeux de données étiquetés utilisés pour apprendre à un modèle de machine learning à faire des prédictions. Leur qualité et leur structure influencent directement la performance du modèle.
Comprenez comment politiques, cadres et garde-fous garantissent une IA responsable, transparente et conforme.
La responsabilité dans l’IA garantit que des rôles et responsabilités clairs sont définis tout au long du cycle de vie de l’IA — de la collecte des données à l’audit du modèle — afin d’assurer une gouvernance efficace.
La gouvernance de l’IA désigne l’ensemble des politiques, pratiques et réglementations qui encadrent le développement et l’usage responsable de l’intelligence artificielle. Elle garantit la conformité éthique, la transparence des données, la gestion des risques et la responsabilité — des piliers essentiels pour déployer l’IA en toute sécurité et dans le respect des normes en constante évolution.
La culture IA (AI literacy) désigne la capacité des collaborateurs à comprendre, interpréter et interagir efficacement avec des systèmes d’intelligence artificielle. Elle inclut la compréhension des capacités et limites de l’IA, des enjeux éthiques, et de son rôle dans la gouvernance et la stratégie métier.
La gestion des risques liés à l’IA consiste à identifier et atténuer les menaces générées par les modèles de ML : biais, dérive, non-conformité ou atteinte à la réputation. Elle est indispensable pour un déploiement sécurisé et maîtrisé de l’IA.
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Le biais dans l’IA correspond à des erreurs systématiques qui désavantagent certains groupes. Ces biais proviennent souvent de données d’entraînement biaisées ou de choix de conception inappropriés.
La conformité IA désigne l’alignement des systèmes d’intelligence artificielle avec les réglementations en vigueur (AI Act, RGPD, etc.). Cela inclut la documentation, l’évaluation, le suivi et la validation, en particulier pour les cas d’usage à haut risque.
L’IA éthique consiste à aligner les systèmes d’IA sur des principes fondamentaux comme le respect des droits humains, la sécurité, la dignité et l’équité — au-delà de la seule conformité réglementaire.
L’explicabilité (XAI) désigne la capacité à comprendre et à expliquer comment un système d’IA prend ses décisions. Elle est essentielle pour instaurer la confiance, garantir la responsabilité et déboguer les modèles complexes.
L’équité vise à s’assurer que les systèmes d’IA ne discriminent pas et ne produisent pas de résultats inéquitables fondés sur des attributs protégés comme le genre, l’origine ou l’âge.
L’IA responsable est une approche qui vise à concevoir et déployer des systèmes d’IA de manière éthique, transparente, inclusive et en accord avec les valeurs sociétales. Cela inclut la réduction des biais, la protection de la vie privée et l’imputabilité.
La transparence en IA consiste à rendre visibles et compréhensibles la conception, les intentions, les sources de données et les logiques des systèmes d’IA — pour les utilisateurs, développeurs et régulateurs.
Découvrez comment métadonnées, schémas et couches sémantiques structurent les données pour une IA interprétable, cohérente et évolutive
L’observabilité de l’IA désigne la capacité à surveiller, comprendre et diagnostiquer le comportement d’un système d’IA en production — en analysant ses données d’entrée, décisions, résultats et interactions utilisateur.
L’annotation de données (data labeling) est le processus qui consiste à associer des étiquettes à des données brutes (images, textes, sons, etc.) pour qu’elles soient exploitables par des modèles supervisés d’apprentissage automatique.
La provenance des données retrace l’historique complet d’un actif data : son origine, les transformations qu’il a subies et les utilisateurs qui y ont accédé. C’est essentiel pour la traçabilité, les audits et la confiance.
La préparation des données (data readiness) désigne leur capacité à être utilisées efficacement dans des cas d’IA ou d’analytique. Cela inclut la structure, la complétude, la qualité, la documentation et la clarté métier.
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Les graphes de connaissances représentent des entités (personnes, lieux, objets, etc.) et leurs relations. En IA, ils permettent d’organiser le savoir de façon exploitable pour la recherche, le raisonnement et l’alignement des LLMs sur la réalité métier.
Les métadonnées ML décrivent les artefacts du machine learning : jeux d’entraînement, paramètres de modèles, métriques d’évaluation, informations de déploiement, etc. Leur gestion est essentielle pour assurer la traçabilité, la reproductibilité et la visibilité opérationnelle des modèles.
Le prompt engineering consiste à concevoir, tester et optimiser les requêtes (prompts) envoyées à des modèles de langage (LLMs) pour obtenir des résultats fiables, pertinents et cohérents.
La couche sémantique fait le lien entre les données brutes et les utilisateurs. Elle traduit les structures techniques en termes métier compréhensibles et réutilisables. Elle favorise l’alignement, la clarté et l’analytique en libre-service.
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Familiarisez-vous avec les concepts clés des modèles de langage (LLM) et de l’IA générative : données d’entraînement, ingénierie des prompts et conception de produits IA.
La fenêtre de contexte définit le volume de texte (en tokens) qu’un LLM peut prendre en compte en une seule fois. Sa taille influence la capacité du modèle à comprendre de longs documents ou à gérer des conversations multi-tours.
Un embedding est une représentation numérique (vecteur) d’un mot, d’une phrase ou d’un document, qui capture sa signification dans un espace mathématique. Ces vecteurs permettent la recherche sémantique, le regroupement d’idées ou le raisonnement conceptuel.
Le fine-tuning consiste à réentraîner un modèle préexistant sur des données spécifiques à un domaine ou une entreprise, pour l’adapter à des cas d’usage ciblés tout en conservant ses capacités générales.
Un foundation model est un modèle d’IA préentraîné sur des données massives, non étiquetées, et conçu pour être réutilisé dans de nombreux cas d’usage. Il peut être adapté via fine-tuning ou prompting pour des tâches spécifiques comme les chatbots, la recherche ou l’analyse documentaire.
Une hallucination se produit lorsqu’un modèle IA génère une réponse plausible sur la forme, mais fausse ou inventée sur le fond. C’est un risque majeur pour les cas d’usage sensibles ou réglementés.
L’inférence est le processus d’utilisation d’un modèle d’IA déjà entraîné pour produire une réponse ou une prédiction à partir de nouvelles données — comme générer un résumé ou répondre à une question avec un LLM.
Un grand modèle de langage (LLM) est un réseau neuronal avancé entraîné sur d’immenses corpus de texte pour comprendre et générer du langage naturel. Des modèles comme GPT, Claude ou PaLM peuvent accomplir une grande variété de tâches — résumé, génération de code, recherche, etc. — à partir de simples requêtes en langage humain.
Le RAG est une architecture IA combinant génération et recherche documentaire. Elle améliore les réponses d’un modèle en récupérant d’abord des documents pertinents dans une base de connaissance, puis en les intégrant dans la requête pour une réponse plus précise, fraîche et factuelle.
Le zero-shot learning permet à un modèle de s’adapter à une tâche sans exemple explicite, juste à partir d’une instruction bien formulée. Le few-shot learning renforce cette capacité en fournissant quelques exemples dans la requête pour guider la réponse.
