Le crowdsourcing est devenu un moyen de plus en plus répandu pour obtenir des annotations de données pour des applications telles que le traitement du langage naturel (NLP) ou la vision par ordinateur. Bien qu'il puisse être rentable et efficace pour accumuler de grandes quantités de données étiquetées, il présente également des risques qui augmentent potentiellement le coût total de vos projets IA.

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Comment le crowdsourcing est utilisé pour l'annotation de données ?

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L'annotation de données par crowdsourcing est le processus d'obtention de données étiquetées en externalisant la tâche d'annotation (ou labellisation) à un grand groupe de contributeurs, généralement via une plateforme en ligne. Les contributeurs sont généralement anonymes et peuvent provenir de divers horizons et niveaux d'expertise. Les plateformes utilisées par les contributeurs offrent généralement une interface conviviale qui leur permet d'accéder aux données et de les annoter en fonction de critères prédéfinis, tels que l'étiquetage d'objets dans des images ou la transcription de discours dans des enregistrements audio. Les annotations générées par les contributeurs sont ensuite agrégées et utilisées pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique pour diverses applications, telles que le traitement du langage naturel et la computer vision.

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Annoter des données avec le crowdsourcing : quels avantages ?

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Le crowdsourcing offre plusieurs avantages, notamment la possibilité d'obtenir rapidement de grandes quantités de données étiquetées à un coût relativement faible. Les plateformes de crowdsourcing peuvent tirer parti d'un grand nombre de contributeurs pour annoter les données, ce qui permet des délais d'exécution rapides et une extensibilité. Le crowdsourcing peut fournir une gamme diverse de perspectives et d'expertises, conduisant à des annotations plus complètes et plus précises, et permettant de réaliser des annotations 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, ce qui augmente l'efficacité et réduit les délais d'exécution. Il peut également favoriser la transparence des données et la démocratisation de l'accès au travail numérique, permettant à toute personne ayant une connexion Internet de contribuer au processus d'étiquetage, quelle que soit sa localisation ou sa situation socio-économique. C'est en tout cas ce qui est proposé et mis en avant par ces plateformes, même si des études ont démontré depuis que les emplois créés par les plateformes de travail temporaire contribuent davantage à la précarisation des populations qui les utilisent.

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Pourquoi préférer un partenaire dédié pour l'annotation de données ?

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L'annotation de données est une étape critique de l'apprentissage automatique. Un partenaire spécialisé dans l'annotation des données (comme Innovatiana) est une entreprise proposant des services dédiés à l'IA et au traitement des données. Ces partenaires ont recours, pour la plupart, à des annotateurs internes formés avec une expertise spécifique à un domaine. En raison de leur expertise sectorielle, de leur formation et de leur expérience, ils fournissent généralement des annotations de données de meilleure qualité, plus précises et plus cohérentes que les annotations par crowdsourcing.

Bien que l'annotation de données par le crowdsourcing soit une option populaire chez les Data Scientists, il existe plusieurs raisons pour lesquelles vous devriez envisager d'utiliser un partenaire d'annotation de données avec une main-d'œuvre interne :

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1. Expérience et expertise approfondies

Les fournisseurs d'annotation de données qui emploient des annotateurs formés ont une connaissance et une expérience étendues dans les tâches spécifiques au domaine qu'ils annotent. Cette expertise garantit que les annotations sont cohérentes, précises et de haute qualité, ce qui se traduit par des modèles d'apprentissage automatique de meilleure performance. En outre, les équipes dédiées à vos Use Cases assurent un suivi des prestations et peuvent intervenir régulièrement, comme pour n'importe quelle activité de prestation de services, vous garantissant une continuité.

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2. Processus de contrôle qualité et SLA

Des processus sont en place pour garantir la précision et la cohérence des annotations. Pour les plus grosses commandes (plusieurs centaines de milliers de données à annoter), la plupart des prestataires offrent des SLA garantis pour la précision de l'annotation.

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3. Formation continue

Les entreprises d'annotation de données fournissent généralement une formation et un soutien continus à leurs annotateurs (avec des formations internes, un suivi quotidien, un parcours interne permettant aux Data Labelers de progresser). Sur le long terme, ces formations et le suivi des équipes contribuent à améliorer la qualité et la cohérence du travail d'annotation, ce qui se traduit par des modèles d'apprentissage automatique plus précis.

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4. Plus de flexibilité et de collaboration

Les spécialistes de l'annotation d'image, de vidéo ou de texte adaptent leurs services pour répondre aux besoins spécifiques des clients, fournissant des informations sur les données via une approche "Human-in-the-Loop" (HITL) et un processus proactif pour améliorer la performance des modèles d'apprentissage automatique.

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5. Confidentialité et sécurité des données

Les réglementations sur la protection des données exigent que les données personnelles soient protégées, et les partenaires d'annotation de données doivent avoir des politiques et des procédures strictes en place pour garantir que les données sont sécurisées et confidentielles. Contrairement au crowdsourcing, les équipes de ces prestataires sont identifiées, formées, et sensibilisées aux enjeux de sécurité de l'information.

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Quels sont les 4 principaux risques de l'annotation de données par crowdsourcing ?

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Bien que l'annotation de données par crowdsourcing puisse être un moyen efficace d'obtenir de grandes quantités de données étiquetées, elle présente des risques significatifs - tels que des inexactitudes, des biais, des préoccupations liées à la confidentialité et des problèmes de sécurité - qui doivent être pris en compte dans le processus de prise de décision. Voici un bref aperçu de ces risques :

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1. Inexactitudes et annotations Incohérentes

Les plateformes de crowdsourcing s'appuient généralement sur un grand nombre de contributeurs anonymes de divers horizons, qui peuvent ne pas être familiers avec le domaine ou la tâche spécifique. Les tâches étant accessibles au plus grand nombre, le niveau de qualification n'est pas toujours approprié, ce qui peut conduire à une multitude d'erreurs corrigées en utilisant un très grand nombre de contributeurs... ce qui accroît les coûts, et peut malgré tout entraîner des annotations incohérentes ou inexactes qui peuvent avoir un impact significatif sur la qualité et la fiabilité des données utilisées pour l'entraînement des modèles IA.

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2. Annotations biaisées

Cela peut se produire lorsque les contributeurs ont des biais personnels ou culturels qui affectent leurs annotations. Par exemple, une personne d'un milieu culturel particulier peut interpréter une image ou un texte différemment d'une personne d'un autre milieu culturel. Cela peut avoir un impact significatif sur la performance des modèles d'apprentissage automatique résultants, surtout si ces biais potentiels ne sont pas qualifiés avant de lancer le processus d'annotation. Pour certains cas d'usage, cela n'a aucun impact (distinguer un chat et un chien est universel !).

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3. Difficultés à évaluer la prestation des annotateurs et à ne pas reproduire les erreurs

Il est souvent difficile d'itérer avec les annotateurs issus du crowdsourcing, car il peut être compliqué de gérer et de coordonner un grand nombre de contributeurs anonymes. Le taux de rotation est également plus élevé car les contributeurs perdent de l'intérêt ou passent à d'autres projets, ce qui peut entraîner des retards. Il peut être difficile de garantir la qualité des annotations en comptant sur un groupe important et non vérifié de contributeurs ayant une formation minimale et pas d'expertise fonctionnelle identifiée.

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4. Sécurité et confidentialité des données moindre

Lorsque l'on a recours à des contributeurs anonymes, il existe toujours un risque qu'un contributeur divulgue accidentellement ou délibérément des informations personnelles ou confidentielles, ce qui peut entraîner d'importantes conséquences légales et éthiques. De plus, les annotateurs en crowdsourcing utilisent leur propre matériel et infrastructure, ce qui peut entraîner des violations de sécurité s'ils n'ont pas de logiciels antivirus appropriés ou s'ils ne mettent pas régulièrement à jour ou ne patchent pas leurs machines et applications de manière cohérente.

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5. Ethique du crowdsourcing

L'utilisation du crowdsourcing pour l'annotation de données soulève des préoccupations éthiques importantes. Il existe un risque d'exploitation des contributeurs, qui sont souvent rémunérés de manière minime pour leur travail, ce qui peut ne pas refléter la valeur réelle de leurs contributions à des projets d'intelligence artificielle. De plus, l'anonymat des contributeurs dans le crowdsourcing peut entraîner des problèmes de responsabilité et de qualité, car il est souvent difficile de garantir que les annotations sont effectuées de manière éthique et précise. L'éthique du crowdsourcing pour l'annotation de données dépend de la manière dont il est géré et de la protection des droits et de la dignité des travailleurs et de la sécurité des données, ce qui nécessite une surveillance et une réglementation appropriées pour garantir des pratiques éthiques dans ce domaine.

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En conclusion...

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L'utilisation d'un partenaire d'annotation de données offre plusieurs avantages, notamment des annotations de meilleure qualité, plus de flexibilité et de collaboration, ainsi qu'une approche "Human-in-the-Loop" (HITL) à l'échelle. Lors du choix d'un "Data annotation partner", il est important de prendre en compte son expertise fonctionnelle spécifique, son processus de contrôle de la qualité, sa politique de confidentialité et de sécurité, ainsi que sa capacité à personnaliser ses services pour répondre à vos besoins les plus spécifiques.

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