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La compréhension de la technique du machine learning vous permet de comprendre les conséquences (positives et négatives) sur les performances de l’intelligence artificielle :
+ – - Amélioration des prédictions : l’IA est capable d’apprendre à partir d’un grand nombre de données, ce qui lui permet d’augmenter la précision de ses prédictions ;
- Automatisation : elle peut apprendre des procédures (calcul, tri de l’information…) et réaliser des tâches répétitives, ce qui vous permet de disposer de davantage de temps pour tâches plus créatives ou complexes ;
- Mise à jour continue : certaines IA prennent en compte vos demandes précédentes pour améliorer leurs modèles et leurs prédictions futures.
- Biais : si les données fournies à l’intelligence artificielle sont biaisées, ses prédictions le seront aussi ;
- Hallucinations : des erreurs techniques donnant lieu à des prédictions erronées peuvent survenir. C’est ce qu’on appelle des hallucinations ;
- Sécurité et vie privée : l’utilisation de données personnelles pour entraîner les modèles soulève des préoccupations concernant la sécurité et la protection de la vie privée des utilisateurs.
Sa capcité d’adaptation constante est un atout de taille, dont vous pouvez tirer profit. Mais en quoi ces outils peuvent être utiles dans votre métier ? Pour le découvrir, continuez le module.
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