Stratégie en matière de données

Question	Exemple de réponse
Quels types de données spécifiques sont essentiels pour vos charges de travail génératives liées à l'IA, et quel pourcentage d'entre elles sont actuellement accessibles ?	Les journaux d'appels des clients et les données relatives aux avis sur les produits sont essentiels. Actuellement, 85 % de ces types de données sont accessibles pour nos projets d'IA générative.
Comment garantissez-vous et mesurez-vous la qualité de vos données ?	Nous avons mis en place des mesures de qualité des données, notamment l'exhaustivité, l'exactitude, la cohérence et l'actualité. Nous utilisons des outils automatisés pour évaluer régulièrement ces indicateurs et disposons d'une équipe dédiée au nettoyage et à l'enrichissement des données.
Quel pourcentage de vos données répond à vos normes de qualité en matière d'utilisation de l'IA générative ?	Actuellement, 78 % de nos données répondent à nos normes de qualité. Nous visons 95 % au cours des 12 prochains mois grâce à de meilleurs processus de nettoyage des données.
Comment comptez-vous renforcer la confiance de vos parties prenantes quant à l'utilisation des données dans l'IA générative ?	Nous mettons en place un comité d'éthique de l'IA, fournissant des explications claires sur les décisions relatives à l'IA et menant des audits trimestriels sur l'IA pour garantir la transparence et l'équité.
Dans quelle mesure votre documentation relative aux sources de données et au lignage est-elle complète ?	Nous maintenons un catalogue de données détaillé qui inclut les métadonnées de toutes nos sources de données, y compris l'origine, la fréquence des mises à jour et l'utilisation. Nous utilisons des outils de traçabilité des données pour suivre la manière dont les données circulent et se transforment dans nos systèmes.
Comment garantissez-vous la diversité de vos ensembles de données afin d'éviter les biais dans les modèles d'IA ?	Nous nous approvisionnons activement en données provenant de divers groupes démographiques et auditons régulièrement nos ensembles de données pour détecter tout biais représentatif. Nous utilisons également des techniques de génération de données synthétiques pour équilibrer les catégories sous-représentées.
Quel est votre taux de rafraîchissement des données pour les modèles d'IA générative critiques, et comment déterminez-vous cette fréquence ?	Les modèles critiques sont actualisés chaque semaine. Cette fréquence est déterminée par les indicateurs de performance des tests A/B, et nous visons une dégradation maximale de 2 % entre les actualisations.
Combien de versions d'ensembles de données critiques maintenez-vous et pendant combien de temps ?	Nous maintenons les cinq dernières versions de chaque ensemble de données critique, avec une période de conservation de 18 mois pour chaque version.
Combien d'équipes interfonctionnelles participent à vos initiatives d'IA générative et ont accès à vos données ?	Nous avons trois équipes interfonctionnelles. Chaque équipe comprend des scientifiques des données, des experts du domaine, des éthiciens et des analystes commerciaux.
Quelles politiques et pratiques de gouvernance des données avez-vous mises en place ?	Nous avons un comité interfonctionnel de gouvernance des données qui supervise nos politiques en matière de données. Nous avons mis en place des contrôles d'accès basés sur les rôles, des systèmes de classification des données et des audits réguliers pour garantir le respect de notre cadre de gouvernance.
Quelles mesures avez-vous mises en place pour garantir la confidentialité des données, obtenir le consentement approprié et préserver la confidentialité ?	Nous avons mis en place un cadre complet de confidentialité des données aligné sur le RGPD et le CCPA. Cela inclut l'obtention d'un consentement explicite pour l'utilisation des données, la mise en œuvre de techniques d'anonymisation des données et des évaluations régulières de l'impact sur la vie privée.
Quel pourcentage de vos ensembles de données de formation à l'IA a été audité pour détecter tout biais au cours du dernier trimestre ?	70 % de nos ensembles de données de formation sur l'IA ont été audités pour détecter tout biais au dernier trimestre. Nous mettons en œuvre des outils automatisés de détection des biais pour atteindre 100 % d'audits trimestriels.
Quelle est votre capacité actuelle de traitement des données, et dans quelle mesure prévoyez-vous avoir besoin pour les futures charges de travail d'IA générative ?	Notre capacité actuelle est de 10 TB/day. We project needing 30 TB/day en un an et nous développons notre infrastructure pour répondre à cette demande.
Quelle est votre stratégie pour trouver un équilibre entre la confidentialité des données et les besoins en données des modèles d'IA générative ?	Nous mettons en œuvre des techniques avancées d'anonymisation et de génération de données synthétiques. Notre objectif est d'augmenter nos données utilisables pour l'IA de 40 % tout en réduisant les risques de confidentialité de 60 % au cours de la prochaine année.
Quel est le pourcentage de vos ensembles de données d'apprentissage automatique (ML) étiquetés avec précision, et quel est votre taux de précision cible ?	Actuellement, 85 % de nos ensembles de données ML sont étiquetés avec précision. Nous visons un taux de précision de 95 % au cours du prochain trimestre en utilisant des techniques d'étiquetage humaines et automatisées.