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Tooling

Active Learning : une stratégie ciblée et performante pour étiqueter les données

Ecrit par
Nicolas
Publié le
2023-07-23
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📘 SOMMAIRE
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L'Active Learning : plus qu'une simple approche d'apprentissage automatique. 

Accélérez vos projets IA en combinant l'externalisation à Madagascar à une stratégie ciblée pour faciliter le travail des annotateurs

Introduction

L'Intelligence Artificielle (IA) a connu des avancées remarquables ces dernières années, notamment dans les domaines de la Computer Vision et du traitement du langage naturel (NLP). Cependant, la performance de ces systèmes dépend fortement de la qualité et de la quantité des données étiquetées utilisées pour leur entraînement. L'annotation de données, qu'il s'agisse d'images ou de textes, est une étape cruciale pour fournir ces données étiquetées.

L'Active Learning, une approche d'apprentissage automatique ciblée, peut accélérer le processus d'annotation de données, rendre le travail des annotateurs plus simple, et peut être combiné de façon efficace à une externalisation à Madagascar des travaux de Data Labelling. En outre, de nombreux outils d'annotation d'images en ligne embarquent des fonctionnalités d'Active Learning.

L'Active Learning : Optimiser l'annotation de données

L'Active Learning est une stratégie d'apprentissage automatique qui vise à sélectionner intelligemment les échantillons les plus informatifs et pertinents pour l'annotation dans le cadre des la préparation des données nécessaires à l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle. Au lieu de suivre une approche d'apprentissage passif où les données sont étiquetées au hasard, l'Active Learning utilise des modèles d'IA en cours d'apprentissage pour identifier les échantillons les plus difficiles à classifier ou incertains. Ces échantillons sont ensuite soumis aux annotateurs humains pour l'ajout des étiquettes, améliorant ainsi progressivement la performance du modèle, tout en fournissant aux annotateurs des indications ou astuces pour labelliser plus efficacement les sets de données qui leur sont confiés.

Externalisation Data Labeling à Madagascar

Madagascar s'est rapidement imposée comme une destination privilégiée pour l'externalisation de la labellisation de données pour plusieurs raisons. Tout d'abord, le pays offre des coûts de main-d'œuvre compétitifs, ce qui rend l'externalisation plus économique. En outre, Madagascar compte une population multilingue, ce qui en fait un choix judicieux pour des projets d'annotation de textes dans différentes langues. Par ailleurs, la disponibilité de compétences techniques dans le domaine de l'informatique et des sciences connexes permet de trouver des annotateurs qualifiés. Enfin, la stabilité politique du pays crée un environnement favorable aux investissements étrangers, renforçant ainsi son attractivité pour l'externalisation de la labellisation de données.

Annotation d'images et de textes

L'annotation d'images et de textes est essentielle pour l'entraînement des modèles d'IA, pour diverses tâches.

Annotation d'images

Dans le domaine de la Computer Vision, l'annotation d'images consiste à classifier des images, à ajouter des étiquettes ou des balises aux objets et aux éléments présents dans une image. Par exemple, pour la détection d'objets, des boîtes englobantes peuvent être dessinées autour des objets d'intérêt.

Annotation de textes

Dans le NLP ("Natural Language Processing"), l'annotation de textes implique l'identification et l'étiquetage de parties spécifiques d'un texte. Cela peut inclure la détection d'entités nommées, la catégorisation de sentiments ou la classification de sujets.

Les annotateurs : acteurs clés pour l'utilisation efficace de l'Active Learning

Les annotateurs, également appelés "Data Labelers", jouent un rôle central dans le processus d'Active Learning. Leur expertise dans la compréhension des instructions spécifiques et dans l'application de normes d'étiquetage strictes garantit la qualité des données annotées.

La collaboration étroite entre les Data Scientists, développeurs et annotateurs est essentielle pour adapter le processus d'annotation en fonction des besoins changeants du modèle en cours d'apprentissage.

Des outils d'annotation d'image et de texte en ligne embarquant des fonctionnalités d'Active Learning

Plusieurs plateformes d'annotation d'images en ligne offrent désormais des fonctionnalités d'Active Learning, simplifiant ainsi le processus d'annotation pour les Data Labelers.

Par exemple, UBI AI est une plateforme qui propose des outils d'annotation d'images en ligne avec des fonctionnalités d'Active Learning pour les projets de NLP. Ces outils permettent aux annotateurs de sélectionner intelligemment les échantillons les plus informatifs et incertains, améliorant ainsi l'efficacité du processus d'annotation.

Outre UBI AI, d'autres exemples de plateformes incluant l'Active Learning pour l'annotation d'images en ligne sont XYZ Annotation Tool et Labelbox. Comme la plupart des plateformes d'annotation désormais, ces outils fournissent une interface conviviale permettant de marquer les images avec divers types d'étiquettes, tels que des points-clés, des boîtes englobantes et des segments d'objets.

Conclusion

L'Active Learning est une approche puissante pour accélérer le processus d'annotation de données dans le domaine de l'Intelligence Artificielle. En externalisant la labellisation de données à Madagascar, les entreprises bénéficient de coûts compétitifs, de compétences techniques disponibles, et d'une population multilingue qualifiée.

Grâce aux annotateurs et aux outils d'annotation d'images en ligne embarquant des fonctionnalités d'Active Learning, les projets d'IA peuvent atteindre des niveaux de précision et de performance supérieurs, propulsant ainsi le processus de développement IA vers de nouveaux sommets.