L’IA est déjà à court de données d’entraînement et les mines d’informations inexploitées des entreprises pourraient être le dernier espoir, selon le responsable des données chez Goldman Sachs

L’industrie de l’IA est confrontée à une pénurie critique de données d’entraînement de haute qualité. La raréfaction des données crée un goulot d’étranglement pour les progrès des grands modèles de langages (LLM). Elle induit également une dépendance accrue à l’égard des données synthétiques. Ce qui risque de submerger les modèles avec des résultats de mauvaise qualité, et influencer les futurs systèmes d’IA. Mais pour l’instant, les entreprises possèdent encore de vastes quantités de données propriétaires inexploitées, ce qui constitue une ressource importante pour le développement de l’IA en entreprise malgré la pénurie mondiale de données

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