OpenAI, créée en tant que société de recherche à but non lucratif en décembre 2015, a été fondée avec l'objectif ambitieux de faire progresser l'intelligence numérique d'une manière qui puisse profiter au maximum à l'humanité. Les fondateurs, parmi lesquels des personnalités telles qu’Elon Musk et Sam Altman, envisageaient une organisation qui ouvrirait la voie au développement de l’intelligence artificielle de manière sûre et éthique. Au fil du temps, OpenAI est passée à un modèle à profit plafonné, ce qui lui permet d’attirer des capitaux pour ses recherches intensives tout en garantissant que sa mission primordiale reste axée sur le bien public plutôt que sur la réalisation de profits sans restriction. Dans l'article d'aujourd'hui « Quelle est la source des données d'OpenAI ? » nous nous concentrerons davantage sur les sources de données d'OpenAI.
Le concept de données dans l'IA
Pour l’intelligence artificielle, les données constituent la pierre angulaire. C’est la matière première à partir de laquelle les modèles d’IA, en particulier ceux basés sur l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, tirent leur compréhension, leur apprentissage et leur intelligence. Ces modèles, tout comme un humain apprenant de l’expérience, analysent et apprennent à partir des données pour prendre des décisions, faire des prédictions et générer des informations. La qualité, la quantité et la variété de ces données influencent directement les performances, la précision et la fiabilité des systèmes d'IA.
Types de données dans l'IA
- Données structurées: Cela inclut les données organisées dans un format fixe, souvent dans des tableaux ou des bases de données. Il est facilement consultable et comprend souvent des nombres et des valeurs. Les exemples incluent les feuilles de calcul, les bases de données SQL et les données CRM (Customer Relationship Management).
- Données non structurées: La majorité des données de l’univers numérique sont non structurées. Cela englobe toutes les formes de données qui ne rentrent pas parfaitement dans une base de données, telles que le texte, les images, l'audio et la vidéo. Les publications, les e-mails et les vidéos sur les réseaux sociaux sont des exemples de données non structurées.
- Données semi-structurées: Une forme hybride qui contient à la fois des éléments structurés et non structurés. Par exemple, un e-mail contient des données structurées (comme l'expéditeur, le destinataire et l'heure) et des données non structurées (le corps du message).
- Données textuelles: Cela inclut toutes les données sous forme de texte. Il est essentiel pour les tâches de traitement du langage naturel, l’analyse des sentiments et la formation des chatbots.
- Données visuelles: Images et vidéos utilisées pour les tâches de vision par ordinateur. Ce type de données est crucial pour des applications telles que la reconnaissance faciale, les véhicules autonomes et la génération d'images.
Qualité et quantité des données : implications pour l'IA
- Volume de données: Plus un système d’IA peut accéder à des données, plus il apprend et plus il devient précis. Cela est particulièrement vrai pour les modèles d’apprentissage profond, qui nécessitent de grands volumes de données pour discerner des modèles et prendre des décisions éclairées.
- Diversité des données: La diversité des données garantit que le système d’IA n’est pas biaisé en faveur d’un type ou d’un sous-ensemble de données particulier. Cela est essentiel pour que le modèle soit universellement applicable et équitable.
- Qualité des données: Des données de haute qualité sont essentielles. Cela signifie que les données doivent être exactes, complètes et pertinentes. Des données de mauvaise qualité peuvent conduire à des conclusions et prédictions incorrectes de la part du système d’IA.
AI (Les sources de données)
Les données destinées à l'IA peuvent provenir de diverses sources, telles que des référentiels en ligne, des données organisationnelles, du contenu généré par les utilisateurs, des capteurs et des appareils IoT. Le choix des sources de données dépend de l’application d’IA et du problème qu’elle vise à résoudre.
Sources des données d'OpenAI
Données accessibles au public
- Contenu Web: OpenAI utilise de grandes quantités de données disponibles sur Internet. Cela inclut les textes provenant de sites Web, de livres, de journaux et d’autres documents écrits accessibles au public. Par exemple, les modèles GPT sont formés sur une gamme diversifiée de textes Internet.
- Ensembles de données open source: Il existe de nombreux ensembles de données open source disponibles pour être utilisés dans la recherche sur l'IA. Ces ensembles de données, qui couvrent divers domaines tels que le langage, la vision et le son, constituent une base fondamentale pour la formation des modèles d'IA.
Collaborations et partenariats
- Institutions académiques et de recherche: OpenAI collabore souvent avec des universités et des organismes de recherche. Ces collaborations peuvent donner accès à des ensembles de données uniques, notamment dans des domaines spécialisés.
- Partenariats d'entreprise: Les partenariats avec des entreprises peuvent offrir un accès à des ensembles de données propriétaires qui ne sont pas accessibles au public. Ces ensembles de données peuvent être cruciaux pour former des modèles dans des domaines spécifiques.
Données générées par l'utilisateur
- Interactions avec les produits OpenAI: Lorsque les utilisateurs interagissent avec des produits OpenAI tels que des chatbots ou des générateurs d'images, leurs contributions peuvent être utilisées pour former et affiner davantage les modèles d'IA. Ces données en temps réel sont inestimables pour rendre les modèles plus précis et plus contextuels.
- Commentaires et corrections: Les commentaires des utilisateurs, les corrections et les interactions sont une source de données vitale, aidant à identifier les lacunes ou les biais dans les modèles et à les améliorer.
Données sous licence
- Données d'achat: OpenAI peut concéder sous licence les données des fournisseurs de données. Ces ensembles de données sont souvent complets et peuvent aider à former des modèles plus robustes.
- Agrégateurs de données: Les données des agrégateurs, qui compilent des informations provenant de diverses sources, peuvent également constituer une ressource précieuse.
Génération de données synthétiques
- Création de données: Dans certains cas, OpenAI génère ses données synthétiques, en particulier lorsque les données du monde réel sont rares ou lors de la formation de modèles pour des tâches spécifiques et de niche. Cela peut impliquer des simulations ou des ensembles de données créés artificiellement qui imitent des données du monde réel.
Crowdsourcing
- Contributions publiques: Pour certains projets, OpenAI peut s'appuyer sur des données participatives, où les individus fournissent volontairement des données. Cette méthode est particulièrement utile pour collecter divers échantillons de données réelles.
Internet des objets (IoT) et capteurs
- Données du capteur: Pour les projets impliquant des environnements physiques ou de la robotique, les données des capteurs et des appareils IoT peuvent être cruciales. Cela inclut les données environnementales, les données de mouvement, etc.
Conclusion
Les sources de données d'OpenAI sont diverses et étendues, allant du contenu accessible au public aux ensembles de données spécialisés obtenus grâce à des partenariats. Cette variété est cruciale pour développer des modèles d’IA complets et efficaces.
Lisez aussi: Comment CGI et effets spéciaux redéfinissent l’expérience cinématographique
