L’IA sans Data Engineering : Impossible de Réussir
Je partage dans cette note mon analyse sur l'importance de la data à l'IA.
L’IA est sur toutes les lèvres. On parle des modèles de langage comme GPT, des révolutions dans le machine learning ou des innovations en vision par ordinateur. Mais une question essentielle est souvent ignorée : d’où vient la donnée qui alimente ces systèmes ? Sans data, il n’y a pas d’IA. Et sans Data Engineering, ces données ne peuvent ni être collectées, ni transformées, ni exploiteées à grande échelle. Cet article va explorer pourquoi le Data Engineering est la colonne vertébrale de tout projet d’IA et comment il assure son succès.
1. Pourquoi la Data est essentielle à l’IA
La donnée est le carburant des modèles d’IA. Que ce soit pour entraîner des modèles de machine learning, d’analyse prédictive ou des LLM (Large Language Models) comme GPT, tout repose sur la qualité et la quantité de données. Sans données fiables, les résultats sont erronés – un phénomène résumé par la formule : "garbage in, garbage out."
- Des données de mauvaise qualité donnent des résultats biaisés ou inexploitables.
- Des données fiables et structurées sont essentielles pour l’entraînement de modèles efficaces et éthiques.
Ilya Sutskever, cofondateur et scientifique en chef d'OpenAI, a déclaré que l'importance des données dans l'IA est cruciale pour le succès des modèles modernes. Il affirme que la qualité et la diversité des données jouent un rôle central dans les capacités finales d'un modèle et compare les données au pétrole pour l'industrie. Sans données massives, l'IA ne peut pas avancer. Lire l'article complet sur The Verge.
C’est ici que le Data Engineering entre en jeu.
2. Le Data Engineering : La Colonne Vertébrale de l’IA
L’ingénierie des données (data engineering) consiste à collecter, transformer et stocker des données afin de les rendre exploitables par des modèles d’IA ou des outils analytiques. Voici les trois grandes étapes qui le composent :
a) Collecte et Transformation des Données
Les Data Engineers construisent des pipelines de données pour :
- Récupérer les données depuis différentes sources (applications, bases de données, fichiers, …).
- Nettoyer et transformer ces données pour en améliorer la qualité.
- Automatiser ces processus à grande échelle grâce à des outils comme Apache Spark, Apache Flink ou des orchestrateurs comme Airflow.
b) Stockage des Données
Une fois transformées, les données sont stockées dans des bases de données adaptées :
- Pour le Machine Learning : Bases analytiques comme Snowflake, Databricks ou BigQuery.
- Pour les LLM : Bases vectorielles capables de stocker et rechercher des représentations numériques (vecteurs). Ces bases permettent des recherches ultra-rapides basées sur la similarité, par exemple pour trouver des documents ou images proches.
c) Assurer la Qualité et la Représentativité des Données
Le Data Engineering joue un rôle clé pour éviter les biais :
- Réduire les biais : Nettoyer les jeux de données pour qu’ils soient équilibrés et représentatifs.
- Contrôler la qualité : Détecter les données manquantes, fausses ou incomplètes pour s’assurer que les modèles produisent des résultats fiables.
3. Exemple : OpenAI et l’Importance du Data Engineering
Pour illustrer l’importance du Data Engineering, OpenAI, leader mondial de l’IA, recrute des Data Engineers pour des salaires dépassant 350 000 dollars par an. Voici le lien vers l'offre d'emploi officielle chez OpenAI.
Le rôle demandé chez OpenAI :
- Concevoir et maintenir des pipelines ETL pour alimenter leurs systèmes.
- Collaborer avec des équipes Data Science, Produit et Marketing.
- Maîtriser des technologies comme Python, Scala, Spark et Flink pour traiter de gros volumes de données.
- Participer à la conception de l’architecture data.
Pourquoi de tels salaires ? Parce que sans Data Engineering, OpenAI ne peut pas exploiter les données massives nécessaires à ses modèles.
4. Le Cycle de Vie des Modèles d’IA en Production
Une fois les modèles entraînés, le travail des Data Engineers ne s’arrête pas. Le cycle de vie en production comprend :
- Alimentation quotidienne des modèles avec des pipelines automatisés.
- Monitoring de l’infrastructure (CPU, RAM, temps de traitement des données).
- Suivi des performances pour garantir la fiabilité des résultats.
Ici encore, le Data Engineering et le Machine Learning Engineering travaillent main dans la main pour assurer que les modèles restent performants dans le temps.
5. Conclusion : L’IA et la Data sont Inséparables
Sans Data, pas d’IA. Et sans Data Engineering, impossible de collecter, nettoyer et exploiter ces données. Le Data Engineering est la colonne vertébrale qui permet aux modèles d’IA de fonctionner à grande échelle, de réduire les biais et de produire des résultats fiables.
Pour les passionnés d’IA, une carrière dans le Data Engineering est une opportunité en or. Les entreprises, comme OpenAI, investissent massivement dans ce domaine car elles savent que l’avenir de l’IA repose sur une infrastructure data solide.
Si vous souhaitez vous lancer dans l’IA en tant qu’entreprise, rappelez-vous : la Data n’est pas une option, c’est une nécessité.
ADA vous accompagne dans vos projets data.
À bientôt pour d’autres nouvelles sur le monde fascinant de la Data Engineering !