L’importance des données pour l’IA

Les données pour une IA sont comme les lectures formatrices d’un écrivain : elles façonnent entièrement sa « voix » et sa vision du monde.

Imaginez un romancier qui n’aurait lu que des romans de gare mal écrits – son style en porterait forcément la trace. De même, une IA nourrie de textes biaisés, incomplets ou de mauvaise qualité reproduira ces défauts dans ses réponses. C’est le principe du « on récolte ce qu’on sème » appliqué à l’apprentissage machine.

Si les données contiennent des préjugés – par exemple, si tous les médecins dans les textes sont des hommes – l’IA intégrera cette distorsion comme une norme. Elle devient alors un miroir déformant qui amplifie les biais de notre société plutôt que de les corriger.

La diversité des sources est cruciale, comme pour un écrivain qui puise son inspiration dans différentes cultures et époques. Une IA entraînée uniquement sur des textes techniques parlera comme un manuel d’instructions, même quand on lui demande de la poésie.

Plus troublant encore : les erreurs dans les données deviennent des « vérités » pour l’IA. Si des dates historiques sont fausses dans ses sources, elle les répétera avec la même assurance qu’un fait avéré. Elle n’a pas notre capacité critique pour distinguer le vraisemblable de l’absurde.

C’est pourquoi la curation des données – leur sélection, vérification et équilibrage – est devenue un art en soi. Comme un éditeur qui constitue une anthologie, il faut choisir avec soin ce qui nourrira l’intelligence artificielle, car ces données détermineront non seulement ce qu’elle « sait », mais comment elle « pense ».