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Collecte de données

Labellisation des données : appel à une réglementation éthique de l'IA en Europe

Ecrit par
Aïcha
Publié le
2023-06-23
Temps de lecture
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L'intelligence artificielle (IA) est en train de révolutionner notre monde, mais pour garantir son utilisation éthique et responsable, une réglementation adéquate est essentielle.

Dans cet article, nous avons souhaité aborder l'importance du processus de labellisation de données dans la construction des produits IA, de l'annotation de données, du crowdsourcing et du labeling éthique. Nous appelons l'Union européenne (UE) à adopter l'EU AI Act tout en soulignant les lacunes du texte actuel en ce qui concerne la Supply Chain IA et la gestion des données.

Labellisation de données pour l'IA

La labellisation de données est une étape cruciale dans le développement de l'IA. Elle consiste à attribuer des tags ou des étiquettes à des ensembles de données (ou "datasets"), permettant ainsi aux algorithmes d'apprentissage automatique de comprendre et d'interpréter les informations. Cependant, il est impératif de veiller à ce que cette labellisation soit effectuée avec soin, précision et dans des conditions éthiques afin d'éviter les biais et les préjugés.

Annotation de données éthique

L'annotation de données nécessite une expertise humaine. Elle implique l'ajout d'informations supplémentaires aux données, c'est-à-dire une couche sémantique associée à des images, des vidéos ou des textes, telles que des métadonnées ou des descriptions détaillées. Dans le contexte de l'IA, il est essentiel que l'annotation de données soit réalisée de manière éthique. Cela signifie que les annotateurs (ou Data Labelers) doivent suivre des directives strictes pour garantir l'intégrité et l'objectivité des données annotées, en évitant les stéréotypes, les discriminations et les jugements de valeur. Ils doivent également travailler dans de bonnes conditions (horaires de travail décents, stabilité, perspectives de carrière) et être accompagnés (formation et support) pour produire des données de qualité.

L'importance du crowdsourcing dans les processus de labeling

Le crowdsourcing est une méthode efficace pour réaliser la labellisation et l'annotation de grandes quantités de données. En faisant appel à une communauté de contributeurs, il est possible d'obtenir des résultats rapides et précis. Toutefois, il est crucial de mettre en place des mécanismes de contrôle de qualité rigoureux afin de garantir la fiabilité des données produites par le crowdsourcing. Il est également nécessaire de rappeler qu'il ne s'agit pas de la seule méthode permettant de labelliser des données en grandes quantité : il est souvent plus efficace de faire appel à un panel de spécialistes fonctionnels pour annoter des données, et d'accepter leur montée en compétence progressive plutôt que d'exiger un niveau de qualité maximal immédiat (ce qui est souvent le cas dans les processus de labellisation faisant appel au crowdsourcing). Le Data Labeling est un travail important, et les personnes prêtes à s'investir dans celui-ci, les Data Labelers, doivent être traitées dignement et considérés comme des spécialistes IA au même titre qu'un Data Scientist.

Labeling éthique : une exigence fondamentale

Le labeling éthique est un aspect fondamental de l'IA responsable. Il vise à garantir que les données utilisées pour entraîner les modèles d'IA sont collectées, labellisées et annotées de manière éthique et respectueuse de l'humain. La transparence et l'équité sont des principes clés du labeling éthique, permettant d'éviter les préjugés et les discriminations lors de la prise de décision automatisée.

Les faiblesses de l'EU AI Act : Supply Chain IA et gestion des données

Malgré les avancées du projet de l'EU AI Act, il présente encore certaines faiblesses en ce qui concerne la Supply Chain IA et la gestion des données. Il est essentiel de mettre en place des mesures claires pour assurer la transparence et l'éthique tout au long du cycle de vie des systèmes d'IA, de la collecte des données à leur utilisation. Des mécanismes de responsabilité et de contrôle doivent être mis en place pour garantir une gestion adéquate des données et éviter les abus.

Le Data Labeling au service d'une IA éthique : conclusion

Il est impératif que l'Union européenne adopte une réglementation éthique solide pour encadrer le développement et l'utilisation de l'IA. Réguler est nécessaire et ne doit pas freiner l'innovation. La labellisation de données et le sourcing éthique sont des éléments essentiels pour garantir une IA responsable et une chaîne d'approvisionnement des données IA respectueuse de la vie humaine et des droits fondamentaux. Toutefois, il est également important de prendre en compte les faiblesses actuelles de l'EU AI Act en matière de Supply Chain IA et de gestion des données, afin de renforcer la protection de ces droits.