Données Hétérogènes
La combinaison de données de différents types (texte, image, capteur) ou provenant de multiples domaines présente des défis en matière d'intégration et de gouvernance.
Les jeux de données multimodaux et multi-sources nécessitent une harmonisation des formats, des schémas et des contrôles de qualité. La gouvernance doit définir des normes de métadonnées unifiées, garantir un prétraitement cohérent (normalisation, encodage) et gérer la traçabilité à travers les pipelines. Traiter les divergences sémantiques et les schémas de valeurs manquantes est crucial pour maintenir l'intégrité et l'équité des données lors de l'entraînement des systèmes d'IA multimodaux.
Un projet de véhicule autonome fusionne des nuages de points LIDAR, des images de caméras et des flux GPS. Une équipe de gouvernance des données construit un registre de schémas multimodaux, applique des règles de synchronisation des horodatages et suit la provenance afin que toute erreur de détection puisse être retracée jusqu'à la version exacte des données capteurs et aux étapes de prétraitement.
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