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L'apprentissage automatique n'est aussi bon que [br]les données d'entraînement que vous y insérez.

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Donc, c'est très important d'utiliser[br]des données de haute qualité, et beaucoup de celles-ci.

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Mais si les données sont si importantes, cela vaut la peine[br]de demander d'où viennent les données de formation ?

0:00:21.866,0:00:26.166
Souvent, les ordinateurs collectent les données[br]de formation de personnes comme vous et moi,

0:00:26.166,0:00:28.166
sans aucun effort de notre part.

0:00:28.166,0:00:31.433
Un service de streaming vidéo peut garder[br]une trace de ce que vous regardez,

0:00:31.433,0:00:33.800
alors il peut reconnaître des[br]modèles à partir de ces données

0:00:33.800,0:00:37.400
pour vous recommander ce que vous[br]voudriez peut-être regarder ensuite.

0:00:37.400,0:00:40.333
D'autres fois, on vous[br]demande directement d'aider,

0:00:40.333,0:00:43.766
comme lorsqu'un site Web vous demande[br]de repérer les panneaux de signalisation et les photos,

0:00:43.766,0:00:47.633
vous fournissez des données d'entraînement pour [br]aider une machine à apprendre à voir,

0:00:47.633,0:00:51.600
et peut-être même un jour, conduire.

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Les chercheurs en médecine peuvent utiliser des images[br]médicales comme données d'entraînement

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pour enseigner aux ordinateurs comment reconnaître [br]et diagnostiquer les maladies.

0:01:00.133,0:01:03.733
L'apprentissage automatique a besoin de [br]centaines et de milliers d'images,

0:01:03.733,0:01:06.100
et d'un guidage de la part d'un médecin,

0:01:06.100,0:01:10.333
qui sait quoi rechercher avant de pouvoir [br]identifier correctement la maladie.

0:01:10.333,0:01:12.300
Même avec des milliers d'exemples,

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il peut y avoir des problèmes avec[br]les prédictions de l'ordinateur.

0:01:15.566,0:01:18.666
Si les données radiographiques ne sont collectées que sur des hommes,

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alors les prédictions de l'ordinateur[br]ne peuvent fonctionner que pour les hommes.

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Il peut ne pas reconnaître les maladies

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lorsqu'on lui demande de diagnostiquer[br]la radiographie d'une femme.

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Cet angle mort au niveau des données d'entraînement[br]crée un élément appelé biais.

0:01:30.966,0:01:36.000
Les données biaisées favorisent certaines choses,[br]et dé-priorisent ou excluent les autres.

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En fonction de la manière dont les données d'entraînement sont collectées,

0:01:38.333,0:01:42.366
qui effectue la collecte et comment les données [br]sont introduites dans l'ordinateur,

0:01:42.366,0:01:45.866
il est possible que des préjugés humains soient[br]inclus dans les données.

0:01:45.866,0:01:50.266
En apprenant des données de biais, l'ordinateur [br]peut faire des prédictions biaisées,

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cela peut se produire, que les personnes qui [br]forment l'ordinateur en soient conscientes ou non.

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Ainsi, lorsque vous consultez des données d'entraînement,[br]posez-vous deux questions :

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Ces données sont-elles suffisantes pour entraîner [br]avec précision un ordinateur ?

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Et, ces données représentent-elles tous les scénarios [br]et les utilisateurs possibles sans biais ?

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C'est là que vous, en tant que formateur humain, [br]pouvez jouer un rôle crucial.

0:02:11.133,0:02:14.300
C'est à vous de donner à votre machine des données impartiales.

0:02:14.300,0:02:19.000
Cela signifie collecter des tonnes d'exemples,[br]souvent à partir de nombreuses sources.

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N'oubliez pas que lorsque vous choisissez des données [br]pour l'apprentissage automatique,

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vous programmez en fait l'algorithme, en utilisant [br]des données d'entraînement au lieu de code.

0:02:27.233,0:02:29.733
Les données sont le code.

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Plus les données que vous fournissez sont bonnes, [br]mieux l'ordinateur apprendra.