ISO/IEC 5259-2:2024
2024-11
ISO/IEC 5259-2:2024
Qu’est-ce qu’ISO/IEC 5259-2 ?
La norme ISO/IEC 5259-2 définit un modèle de qualité des données et un ensemble de caractéristiques mesurables pour aider les organisations à évaluer et à rendre compte de la qualité des données dans le contexte de l’analytique et de l’apprentissage automatique (AA). Elle s’appuie sur des normes existantes (notamment ISO/IEC 25012 et ISO 8000) et fournit une base commune pour garantir que les données utilisées dans les processus d’IA et d’analyse sont dignes de confiance et adaptées à l’objectif visé.
Pourquoi ISO/IEC 5259-2 est-elle essentielle ?
Des données de mauvaise qualité peuvent fausser les analyses, biaiser les modèles d’apprentissage automatique et compromettre la prise de décision. Parce que les données proviennent de plus en plus de sources structurées et non structurées, les organisations ont besoin de méthodes normalisées pour évaluer et garantir la qualité tout au long du cycle de vie des données. ISO/IEC 5259-2 fournit aux équipes des critères cohérents et des conseils pratiques pour gérer la qualité des données, ce qui permet de créer des systèmes d’IA plus fiables, plus sûrs et plus efficaces.
Avantages
- Fournit des indicateurs mesurables pour évaluer la qualité des données
- Améliore la fiabilité et la sécurité des modèles d’AA et des analyses
- Favorise l’établissement de rapports transparents et normalisés sur la qualité des données
- Permet aux organisations d’atteindre leurs objectifs en matière de qualité des données
- S’aligne sur les cadres plus larges de gouvernance de l’IA et des données
FAQ
Toute organisation qui développe ou utilise des données à des fins d’analyse ou d’apprentissage automatique et qui souhaite s’assurer que la qualité des données est systématiquement évaluée et communiquée.
La norme ISO/IEC 5259-1 établit le cadre fondamental et la terminologie, tandis que la norme 5259-2 se concentre spécifiquement sur la définition et la mesure des caractéristiques de la qualité des données.
Oui. Elle tient compte à la fois des données structurées (p. ex., bases de données) et des données non structurées (p. ex., texte, images, audio) couramment utilisées dans l’analyse et le développement de l’IA.
Offre groupée
AI data quality management package
Ensure high-quality data for analytics and machine learning with our comprehensive ISO/IEC 5259 standards package.
- ISO 5259-1:2024
- IEC 5259-2:2024
- IEC 5259-3:2024
- IEC 5259-4:2024
- IEC 5259-5:2024
Informations générales
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État actuel: PubliéeDate de publication: 2024-11Stade: Norme internationale publiée [60.60]
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Edition: 1Nombre de pages: 41
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Comité technique :ISO/IEC JTC 1/SC 42ICS :35.020
- RSS mises à jour
