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Que ce soit pour du machine learning, du traitement du langage naturel (NLP) ou pour des outils de traduction, la qualité et la pertinence des données influencent directement l'efficacité des modèles et des services créés. Deux types de données sont souvent utilisés : celles prêtes-à-l'emploi (Off-The-Shelf ou OTS) ou celles produites sur-mesure. Comprendre les différences entre ces deux options aide les entreprises qui en ont l’utilité à faire le bon choix pour entrainer leurs données.
Comprendre les catalogues de données prêtes à l'emploi (OTS)
Définition
Les bases de données OTS sont des collections de données prêtes à l'emploi, disponibles à l'achat ou à l'usage immédiat. Conçus pour des applications générales, elles sont souvent standardisées pour s'adapter à divers cas d'utilisation. Leurs formats peuvent être variés : corpus de textes, enregistrements vocaux, vidéos, images et toutes autres bases de données utilisées dans les modèles de machine learning.
Caractéristiques
- Disponibilité : Elles sont facilement accessibles et peuvent être acquises rapidement, idéales pour des besoins urgents
- Rentabilité : Produites en grande quantité, elles coûtent généralement moins cher que des bases de données personnalisées.
- Standardisation : Les bases de données OTS respectent des formats communs, ce qui facilite leur intégration sans modifications majeures.
- Caractère général : Ces données sont créées pour des applications génériques, donc moins adaptées à des besoins spécifiques, mais plus polyvalents pour différents scénarios.
Applications
Les catalogues de données OTS conviennent à un champ d’applications plutôt large, comme l’entraînement de modèles de machine learning génériques, la création de modèles de langage, et l’amélioration des systèmes de reconnaissance vocale. En traduction, par exemple, une collection de données OTS pourrait inclure un corpus général de textes multilingues pour entraîner des modèles capables de traduire plusieurs langues.
Les collections de données personnalisées : une approche sur mesure
Définition
Les bases de données personnalisées sont des données spécialement créées pour répondre aux besoins uniques d’un projet ou d’une entreprise. Ils répondent à une problématique précise avec des critères bien spécifiques (secteur d’activité, langues, critères socio-démographiques...).
Caractéristiques
- Pertinence : Ces données sont parfaitement adaptées aux besoins spécifiques de l'organisation
- Précision : Conçus avec un objectif précis, ces données sont créées sur-mesure pour répondre avec exactitude au champ d’application
- Flexibilité : Ce type de données offre une grande souplesse dans la manière dont elles sont collectées et structurées, permettant un alignement parfait avec les besoins opérationnels.
- Coût et temps : Créer une collection de données personnalisées prend du temps et est nécessairement plus coûteux, car cela implique l’emploi de ressources pour la collecte, la structuration, et la validation des données.
Applications
Les collections de données personnalisées sont indispensables pour entrainer des modèles dans un but bien spécifique ou avec des contraintes particulières. Par exemple, pour des services de traduction, une base de données personnalisées pourrait être conçu pour traiter des dialectes régionaux ou des termes spécifiques à une industrie. Pour un centre d’appels, cela pourrait inclure des enregistrements vocaux reflétant des accents ou des interactions propres à un marché particulier.
Comparaison entre catalogues de données OTS et collections personnalisées
Qualité vs Quantité
Les collections de données OTS sont avantageuses lorsque la quantité est prioritaire, fournissant de grands volumes de données pour entraîner des modèles. En revanche, les collections de données personnalisées privilégient la qualité et la pertinence, offrant des données plus précises mais souvent en plus petites quantités.
Rapidité vs Précision
Les bases de données OTS sont idéales pour une mise en œuvre rapide qui ne nécessite pas d’attendre la collecte et la préparation des données. À l'inverse, les données personnalisées nécessitent plus de temps pour leur création, mais elles produisent des modèles plus précis et efficaces.
Contraintes budgétaires
Les collections de données OTS, produites en grande quantité, sont moins chers et conviennent aux entreprises avec un budget limité. Au contraire, les données personnalisées, bien que plus coûteuses, offrent un meilleur retour sur investissement lorsque la précision est cruciale.
Alignement avec les besoins
Pour des applications générales, les jeux de données OTS suffisent. Cependant, pour des projets bien spécifiques où il est nécessaire de produire des données originales, qui ne sont pas disponibles sur le marché et qui répondent à des exigences bien spécifiques, il n’y a pas d’autre choix que de s’orienter vers des collections de données sur-mesure.
Conclusion
En comprenant les besoins spécifiques de chaque projet, les entreprises peuvent ainsi sélectionner le choix de données le mieux adapté. En tirant parti des avantages des deux types de jeux de données, elles peuvent également développer des modèles et services robustes répondant aux demandes variées de leurs clients.
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