Donner la vue aux intelligences artificielles : découvrez les modèles "Computer Vision"

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En Intelligence Artificielle, les techniques dites de "Computer Vision", appartiennent à un domaine de l’IA appliquée qui permet aux ordinateurs de tirer des informations significatives à partir d'images numériques, de vidéos et d'autres entrées visuelles, et d'agir ou de formuler des recommandations en fonction de ces informations. Les modèles Computer Vision permettent aux ordinateurs de voir, d'observer et de comprendre. Cela implique le développement d'algorithmes capables de traiter, d'analyser et de comprendre les images et les vidéos.

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De l'importance de l'annotation d'images

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L'annotation d'images est un processus clé pour qui souhaite travailler sur des modèles "Computer Vision". Elle consiste à attribuer des étiquettes (ou labels) aux différentes parties d'une image pour aider les algorithmes d'intelligence artificielle à reconnaître et à comprendre les objets et les scènes. Parmi les méthodes couramment utilisées, on trouve l’utilisation de "bounding box", qui consiste à entourer les objets avec une "boîte" pour les localiser.

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Aperçu des principales techniques de Computer Vision

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1. Classification

Cette technique consiste à entraîner un ordinateur à reconnaître des motifs dans les images. Elle utilise des algorithmes d'apprentissage supervisé pour apprendre à partir de données étiquetées et classer les images dans des catégories prédéfinies. Par exemple : pour plusieurs milliers d’articles de mode tels que des sacs à main, identification précise du modèle du produit.

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2. Détection d'objets

Il s'agit d'une technique permettant de détecter et de localiser des objets dans une image. Des algorithmes sont utilisés pour identifier les objets, dessiner une "Bounding Box" autour de chaque objet détecté par un Data Labeler et labellisé, et les classer dans une catégorie prédéfinie.

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3. Segmentation d'images

Cette technique consiste à diviser une image en parties distinctes, ou segments. Des algorithmes sont utilisés pour identifier les contours des objets dans une image et attribuer à chaque segment une étiquette.

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4. Suivi d'objets

Cette technique est utilisée pour suivre des objets dans des vidéos ou images successives. Des algorithmes permettent de localiser l'objet dans chaque frame de la séquence vidéo en lui affectant un tag, et de le suivre lorsqu'il se déplace.

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Cas d'utilisation les plus courants en Computer Vision

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Détection de patterns

Identification et localisation d'objets dans une image ou une séquence vidéo. Par exemple : identification d’un logo d’une marque sur une série de photos de produits.

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Reconnaissance faciale

Identification et reconnaissance de visages dans une image, ou reconnaissance de certaines expressions du visage (par exemple : joie, tristesse, doute, etc.).

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Analyse d'images médicales

Extraction d'informations utiles à partir d'images médicales volumineuses et peu structurées. Par exemple : annotation d’instruments ou d’anomalies.

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Détection de mouvements

Détection du mouvement dans une image ou une vidéo. Par exemple : suivi de sportifs sur un terrain, pour améliorer l’expérience d’analyse vidéo des clubs.

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Reconnaissance optique de caractères (OCR)

Reconnaissance de texte dans une image ou une vidéo. Par exemple : reconnaissance d’informations spécifiques sur des factures ou bulletins de salaire.

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Quelques défis des techniques et modèles "Computer Vision" : quels challenges pour les Data Labelers ?

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Traitement des données en temps réel

Les algorithmes "Computer Vision" demandent une puissance de calcul importante, et le traitement en temps réel de grandes quantités de données est parfois complexe.

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Qualité des images et vidéos (difficultés liées à leur résolution ou à leur faible luminosité)

Les algorithmes doivent être capables de détecter avec précision les objets dans des conditions de faible luminosité, ce qui est rendu difficile en raison de l'information limitée disponible dans ces conditions. Les données utilisées pour entraîner les modèles, souvent préparées par des Data Labelers, sont souvent de moindre qualité car les images initiales sont ambiguës, ce qui dégrade la qualité générale d’un set de données que l’on voudrait proche du "ground truth".

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Occultation

Les objets dans une scène peuvent être occultés ou cachés par d'autres objets, ce qui rend difficile leur identification précise par les algorithmes de "Computer Vision".

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Externalisation du Data Labeling : la clé pour améliorer votre processus d’analyse d’images ?

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L'annotation d'images joue un rôle très important dans le processus de développement de produits s’appuyant sur des modèles "Computer Vision". L'externalisation du Data Labeling consiste à confier la tâche d'annotation d'images, de vidéos ou encore de fichiers (fichiers textes, fichiers PDF, etc.) à des experts externes spécialisés dans la labellisation de données. Cette approche permet aux entreprises de bénéficier de données de haute qualité, tout en se concentrant sur leur cœur de métier. L'externalisation du Data Labeling facilite l'obtention de résultats précis et fiables dans le domaine de la collecte de données ainsi que leur traitement.

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Les avantages de l'externalisation du Data Labeling

L'externalisation du Data Labeling présente de nombreux avantages pour les entreprises cherchant à améliorer leur processus de collecte et de traitement des données permettant de construire leurs produits IA. Voici quelques-uns des principaux avantages :

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Expertise spécialisée

L'externalisation permet de bénéficier de l'expertise de professionnels spécialisés dans la labellisation de données (chez Innovatiana, c’est notre coeur de métier : nous proposons une externalisation éthique à Madagascar). Ces experts ou Data Labelers possèdent les compétences nécessaires pour réaliser des annotations précises et cohérentes, garantissant ainsi la qualité des données pour les modèles d'analyse d'images.

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Gain de temps et d'efforts

Externaliser le Data Labeling permet aux entreprises de se concentrer sur leurs activités principales, en évitant de mobiliser des ressources internes pour des tâches de labellisation laborieuses et peu engageantes. Cela permet non seulement d'améliorer l'efficacité opérationnelle et de réduire les coûts, mais également d’utiliser ses ressources de façon efficace. Il est dommage pour un Data Scientist ou un Développeur IA, qu’il soit stagiaire ou qu’il dispose de plusieurs années d’expérience, de passer le plus clair de son temps à affecter des étiquettes à des sets de données. Cela les décourage, et c’est d’autant plus dommage que ce n’est pas leur cœur de métier. En revanche, c’est celui des Data Labelers !

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Précision et qualité des données

L'externalisation du Data Labeling garantit des données annotées de haute qualité, essentielles pour entraîner des modèles d'apprentissage supervisé performants. Les entreprises peuvent ainsi obtenir des résultats plus précis et fiables dans leurs applications des modèles "Computer Vision", notamment.

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En conclusion, l'externalisation du Data Labeling est une pratique essentielle pour garantir la qualité des données dans le monde de l’intelligence artificielle appliquée, et en particulier pour les entreprises qui souhaitent exploiter les techniques de "Computer Vision" pour développer leurs produits. En confiant cette tâche à des prestataires externes spécialisés comme Innovatiana, les entreprises peuvent bénéficier de données annotées de haute qualité pour l'entraînement de leurs modèles d'apprentissage automatique.