À l’instar des premiers jours de l’aviation, lorsque les pionniers osaient défier la gravité et s’envoler vers l’inconnu, l’aube de l’intelligence artificielle présente un mélange similaire d’émerveillement et de défi. Tout comme une ingénierie méticuleuse et des réglementations strictes ont transformé le voyage aérien d’un exploit audacieux en un connecteur mondial indispensable, l’IA est en passe de devenir une force intégrante de notre paysage numérique.
L’intégration de l’IA, en particulier avec l’introduction récente de l’analyse de données via l’interpréteur de code du plugin ChatGPT, reflète l’évolution de l’aviation – pleine de potentiel, mais exigeant prudence et précision. Pour s’assurer que l’analyse de données par l’IA atteigne son potentiel et devienne aussi fiable que le transport aérien moderne, nous décrivons certaines de nos stratégies récemment découvertes qui nous aident à voler en toute sécurité au cours de ces premiers essais d’analyse de données par l’IA.
Reproduire et planifier
Nous avons utilisés nos livrables complets et les avons recréés à l’aide d’un interpréteur de code pour servir de référence en matière d’IA. Utilisez votre plan de projet pour créer des indications (« prompts ») qui s’exécutent à chaque étape. Cette méthode vous montrera comment et précisément à quelles étapes l’IA prend des décisions, et où elle peut échouer. Demandez à l’IA d’expliquer ses choix ou donnez-lui des instructions très précises pour qu’elle s’en tienne à vos choix antérieurs.
Ce processus permettra à votre équipe de comprendre comment l’IA aime travailler, mais c’est aussi un excellent moyen d’apprendre de façon concrète. Bien que cela puisse sembler plus lent que de le faire sans l’IA, c’est un investissement dans l’amélioration du flux de travail qui vaudra la peine par la suite, et pourra être déployé à grande échelle.
Nous avons pris pour exemple la reproduction de l’analyse statistique de la régression pour un client. Cette analyse de régression a été reproduite efficacement à l’aide de sept instructions distinctes. Voici le processus suivi, à titre d’exemple :
- Télécharger l’ensemble des données (avec le contexte de ce qu’elles représentent) et demander à l’IA de rendre compte de tous les champs et de leur format.
- Demandez à l’IA de nettoyer les données, de supprimer les valeurs aberrantes, de traiter les valeurs manquantes et d’expliquer la méthodologie utilisée pour créer un ensemble de données propre et complet.
- Appliquez un modèle de régression linéaire et vérifiez l’absence de multi colinéarité. Indiquer à l’IA les colonnes à éviter et les variables dépendantes et indépendantes. Après avoir configuré et exécuté le modèle, fournissez un résumé détaillé, en mettant en évidence les coefficients, les niveaux de signification et autres paramètres pertinents.
- Compilez vos résultats dans un tableau bien organisé. Ce tableau présentera les variables utilisées, leurs coefficients et les valeurs p associées au modèle de régression. Pour faciliter l’accès et l’analyse ultérieure, ce tableau peut être exporté sous la forme d’un fichier Excel.
Un stagiaire en IA
Considérez l’IA comme un stagiaire motivé et confiez-lui des tâches à faible risque que vous vérifierez lorsqu’il aura terminé. Fournissez-lui des instructions claires : partez du principe que l’IA a besoin d’instructions aussi claires que celles que vous donneriez à un nouveau stagiaire pour son premier jour. Voici quelques tâches qui permettent de gagner du temps et qui conviennent à un stagiaire en IA :
- Catégorisation des données à l’aide de bibliothèques NLP
- Nettoyage et fusion de données
- Analyse de texte pour générer de nouveaux champs
- Traitement des valeurs manquantes
N’hésitez pas à utiliser plusieurs plateformes d’IA. Bien que le plugin d’interprétation de code soit unique, recherchez la méthodologie et le code auprès de différentes sources, comme vous le feriez pour obtenir un second avis médical. Utilisez des plateformes comme Claude.AI pour recouper les suggestions de ChatGPT et renforcer votre confiance dans le résultat obtenu.
Évaluez les plateformes pour les entreprises. La prochaine plateforme de ChatGPT, une solution sécurisée conforme à la norme SOC2, promet une confiance accrue dans l’IA. Elle offre une console d’administration, des intégrations de sécurité des données, un tableau de bord d’utilisation convivial, des modèles de flux de travail personnalisables et des capacités d’analyse de données avancées. Surveillez son lancement dans le courant de l’année.
Tout comme les avions de ligne ont transformé les voyages, l’IA a le potentiel de révolutionner divers secteurs. Avec une navigation prudente, des décisions éclairées et une vision claire, l’ via AI est prête à atteindre de nouveaux sommets dans le domaine numérique, promettant un avenir où sa trajectoire sera déterminante.
