Qualité de l’IA, qualité de la data - Jean-Marie John Matthew (Cofondateur @ Giskard) #51
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#1 Introduction
Chapters
#1
Introduction
#2
Évaluations des Modèles de Machine Learning
02:27
#3
Le Data Leakage
07:04
#4
Un marché en constante évolution
10:59
#5
Les avancées de ChatGPT et LLM
12:16
#6
La qualité des données
17:46
#7
Standardisation et labellisation
19:42
#8
L’Open source et sa monétisation
25:08
#9
Vision future et conseils pour l'intégration de l'IA dans les processus d'entreprise.
31:17
Qualité de l’IA, qualité de la data - Jean-Marie John Matthew (Cofondateur @ Giskard) #51
Published on March 10, 2024
•Intelligence Artificielle - Data Driven 101 - Le podcast IA & Data 100% en français•Jean-Marie John Matthew, Cofondateur de Giskard, est l’invité de l’épisode 51 de Data Driven 101.
Il nous parle de l’importance des tests pour l'intelligence artificielle, tant dans l’IA générative que dans l’IA “old school”.
Il nous détaille les vulnérabilités des IA, comme les hallucinations et fuites de données, et la nécessité d'adopter des stratégies de tests exhaustives et ciblées.
L’aventure entrepreneuriale, le positionnement open source et l’évolution du monde face aux Large Language Models viennent étoffer son témoignage.
🔑 MOTS CLÉS
Taxonomies de vulnérabilité : Référence aux classifications systématiques des faiblesses potentielles dans les modèles d'IA, comme les hallucinations (créations de fausses informations), omissions, et prompt injections (injections de commandes qui détournent le fonctionnement de l'IA).
Data leakage : Décrit une situation où des informations sensibles ou confidentielles sont accidentellement révélées par un modèle d'IA, souvent à cause d'une mauvaise gestion des données d'entraînement ou de défauts dans le modèle lui-même.
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