L'entraînement de modèles d'intelligence artificielle (IA) est un processus complexe, sujet à des erreurs courantes. Cet article énumère 10 erreurs fréquemment commises lors du développement de projets d'IA. Premièrement, la qualité du prétraitement des données est essentielle ; des données de mauvaise qualité conduiront à des erreurs de modèle. Deuxièmement, le choix du modèle de développement approprié est crucial ; il faut prendre en compte l'applicabilité du modèle et l'évaluation de sa précision. De plus, l'alignement du modèle avec les indicateurs de performance est important ; seuls des indicateurs techniques et des indicateurs de performance cohérents permettent d'atteindre les résultats commerciaux escomptés. La protection de la vie privée des données est également une considération essentielle.