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Collecte de données

Peut-on se passer des processus "Human in the Loop" pour l'apprentissage machine ?

Ecrit par
Nanobaly
Publié le
2023-12-08
Temps de lecture
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Le processus "Human in the Loop" (HITL) est une approche incontournable pour la plupart des projets d'IA. Alors que le développement de systèmes d'IA implique évidemment l'automatisation, cette approche permet d'améliorer précisément et de manière fiable l'intelligence artificielle en exploitant l'expertise humaine pour résoudre des problèmes complexes.  Le manque de données de qualité par exemple exige la compétence d’un Ingénieur en Machine Learning ou d’un Data Scientist pour déterminer la meilleure stratégie d'obtention de ces données (type de données, volume, complexité des annotations à effectuer, etc.). En combinant l'intuition, la créativité et la compréhension humaines avec la puissance de l'intelligence artificielle, cette approche offre des résultats plus précis et mieux adaptés aux besoins réels. De nos jours, les processus d'étiquetage les plus matures pour l'IA sont construits avec un certain niveau d'implication du HITL : le HITL mélange des techniques telles que l'apprentissage automatique supervisé et l'apprentissage actif, où les humains sont impliqués dans les étapes de formation et de test des algorithmes d'IA.

Dans le paysage en constante évolution de l'intelligence artificielle (IA), le concept du "human in the loop" est un facteur essentiel qui met en avant la relation entre les modèles d'IA, les données d'entraînement et l'expertise humaine. Dans cet article, nous explorons comment les humains jouent un rôle vital dans l'amélioration des modèles d'IA en participant activement au processus d'apprentissage.

De l'importance de la création d'une boucle de feedback entre l'humain et la machine

Les modèles d'apprentissage automatique : l'épine dorsale de l'intelligence artificielle

Les modèles d'IA sont l'épine dorsale de l'automatisation et des systèmes intelligents, mais leur efficacité dépend de la qualité de leurs données d'entraînement. La disponibilité de vastes et diverses données d'entraînement est essentielle pour que les modèles d'IA puissent saisir les subtilités de diverses tâches. Dans les scénarios où les ensembles de données étendus font défaut, l'algorithme peut faire face à une pénurie d'informations, ce qui peut potentiellement entraîner des résultats peu fiables. L'incorporation d'une approche impliquant la participation de l'humain devient nécessaire car elle enrichit non seulement l'ensemble de données, mais garantit également l'exactitude du processus d'apprentissage.

La composante humaine : enrichir les données d'entraînement

À l'ère de ChatGPT, on pourrait penser que l'intervention humaine dans le traitement des ensembles de données n'est plus nécessaire. Cependant, malgré les avancées dans les modèles complexes tels que les Large Language Models (LLMs) et d'autres technologies d'intelligence artificielle, l'intervention humaine demeure essentielle pour valider, contextualiser et affiner les modèles. Les humains peuvent fournir des données d'entrée supplémentaires, des annotations, des évaluations et des corrections pour améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique. Ils peuvent également ajuster les arbres de décision et les algorithmes pour répondre aux besoins spécifiques d'une tâche. L'avantage de l'approche "human in the loop" est qu'elle permet de combler les lacunes, notamment en ce qui concerne l'imperfection de l'algorithme d'IA. C'est pourquoi le HITL est utilisé dans de nombreux domaines, tels que la reconnaissance vocale, la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel et la classification des données.

Un bref aperçu des cas difficiles les plus récurrents en HITL

Les cas difficiles dans le HITL peuvent varier en fonction du domaine d'application spécifique et des caractéristiques du projet. Voici quelques exemples pratiques les plus courants rapportés par nos spécialistes de l'annotation de données :

Données erronées

Les données erronées font référence au contenu des données contenant des erreurs, des incohérences, des valeurs aberrantes ou d'autres formes d'informations indésirables. Dans un projet d'étiquetage de données, par exemple, des erreurs se produisent lorsque les sources de données sont incorrectes. Cela peut être dû à une erreur humaine lors de l'annotation ou à des divergences dans l'interprétation. Les erreurs de saisie manuelle et les fautes de frappe sont également des sources majeures de données erronées.

Ambiguïté contextuelle

L'ambiguïté contextuelle dans le processus HITL fait référence à des situations où l'intelligence artificielle a du mal à comprendre les différents ensembles de données utilisés pour former le modèle. Par conséquent, l'IA nécessite une validation humaine pour accomplir pleinement une tâche. Par exemple, dans le traitement du langage naturel, certaines expressions peuvent avoir des significations différentes en fonction du contexte. Un modèle automatisé peut avoir du mal à comprendre la véritable intention derrière une phrase sans tenir compte du contexte plus large dans lequel elle est utilisée. Pour les missions d'externalisation à grande échelle, nos Data Labelers effectuent parfois des tâches où l'interprétation est subjective. Une telle analyse entraîne une ambiguïté contextuelle. C'est pourquoi il est important de définir une stratégie d'annotation appropriée et des règles claires avant de commencer à travailler sur des volumes de données plus grands ou plus petits.

Information en évolution rapide ou situations d'urgence

Les contextes d'urgence ou en évolution rapide dans le HITL se caractérisent par des événements dynamiques nécessitant des réponses rapides et adaptatives. La complexité de l'information ou des systèmes dans ces situations rend les tâches difficiles à automatiser, rendant l'intervention humaine essentielle pour résoudre efficacement les problèmes et prendre des décisions pertinentes. Des produits hybrides doivent être construits, basés sur des modèles automatisés quasi-autonomes complétés par une intervention humaine permanente de supervision.

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Améliorer les performances grâce à l'ajustement des algorithmes

Ajustement des modèles d'apprentissage automatique

L'un des rôles importants des humains dans le processus HITL est l'ajustement des algorithmes. Cette boucle de rétroaction itérative permet aux algorithmes d'évoluer et de s'adapter à des scénarios réels complexes. En évaluant et en ajustant continuellement les algorithmes, les systèmes d'IA peuvent atteindre des niveaux de performance plus élevés.

Modèles d'IA : apprentissage et adaptation

Les modèles d'IA ne sont pas des entités statiques, mais des systèmes dynamiques destinés à évoluer continuellement. L'approche du "human in the loop" introduit un processus d'apprentissage itératif. À mesure que les modèles d'IA ingèrent des données d'entraînement enrichies par l'expertise humaine, ils s'adaptent et affinent leurs algorithmes en fonction des informations reçues.

Les humains pour optimiser les modèles

Les humains ne sont pas simplement des participants passifs ; ils interviennent pour optimiser les modèles. Ils identifient activement les erreurs et les incohérences, les rectifient et ajustent les paramètres du modèle. Cette boucle de rétroaction constante garantit que les modèles d'IA s'alignent avec les scénarios et les exigences du monde réel.

Contributions humaines pour améliorer les résultats de l'IA et la satisfaction des clients

Dans le contexte du développement de l'IA, l'approche du "human in the loop" est inestimable. Les Data Labelers dotés d'une expertise spécifique à un domaine apportent leur savoir-faire pour catégoriser et classer efficacement les ensembles de données. Leurs contributions influencent directement la qualité des résultats, ce qui se traduit par des produits d'IA répondant aux besoins spécifiques des clients.

Adoption des pratiques HITL, impact et atténuation des erreurs

Le concept du HITL gagne une adoption généralisée dans diverses industries. Son impact est évident dans des domaines tels que la santé, la finance et le traitement du langage naturel. En santé, par exemple, les modèles d'IA sont constamment améliorés avec l'aide d'experts médicaux qui participent activement au processus de formation.

L'un des avantages critiques de l'implication humaine est la mitigation des erreurs. Les erreurs dans les modèles d'IA peuvent avoir des conséquences graves. Les humains, grâce à leur sens aigu du détail, peuvent identifier et corriger les erreurs, garantissant la fiabilité et la sécurité des systèmes d'IA.

Exemples pratiques des avantages du HITL pour le développement de l'IA

Le concept du "human in the loop" trouve sa véritable efficacité dans ses applications pratiques à travers divers domaines. En ce qui concerne les cas d'usage pour les véhicules autonomes, le HITL est essentiel dans le processus de développement pour améliorer la sécurité des véhicules. Les conducteurs humains ou les annotateurs de données travaillant sur des ensembles de données d'entraînement font office de filet de sécurité dans les véhicules semi-autonomes, fournissant des retours humains qui informent les algorithmes d'IA et contribuent à affiner leur processus de prise de décision dans les situations les plus complexes. Dans le domaine des recommandations de contenu, les plateformes utilisent le HITL pour affiner les algorithmes en prenant en compte les préférences des utilisateurs en conjonction avec les retours des évaluateurs humains, garantissant ainsi que les recommandations correspondent aux goûts individuels tout en respectant les directives éthiques. En médecine, les radiologues exploitent l'IA pour améliorer les diagnostics en recoupant les résultats générés par l'IA avec leur expertise, ce qui permet de réduire les faux positifs ou les faux négatifs dans l'analyse d'imagerie médicale. Tous ces exemples illustrent que le HITL n'est pas seulement un concept théorique, mais une exigence pratique permettant l'intégration harmonieuse de l'expertise humaine et des capacités de l'IA, conduisant à des solutions plus sûres, plus éthiques et plus précises dans de nombreux secteurs.

Enfin, il existe un autre concept, qui est le RLHF (apprentissage par renforcement avec retour humain), parfois confondu avec le HITL. Le RLHF introduit une nouvelle dimension dans le domaine de l'apprentissage automatique en incorporant les retours humains dans le processus d'entraînement des modèles. Le RLHF ajoute une couche de supervision humaine, permettant aux machines d'apprendre non seulement par l'essai et l'erreur, mais aussi par l'expertise humaine. Dans la section suivante, nous plongerons dans les nuances du RLHF, explorerons ses applications et mettrons en évidence comment il complète et améliore les approches traditionnelles de l'apprentissage par renforcement.

Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) et approche "Human in the Loop" (HITL) : 2 concepts-clés à ne pas confondre

Le RLHF et l'approche "Human in the Loop" sont deux concepts clés dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage machine, mais ils diffèrent dans leur approche et leur méthodologie.

Le RLHF est une méthode d'apprentissage machine où un agent apprend à prendre des actions dans un environnement pour maximiser une récompense. Cet apprentissage se fait avec des essais et des erreurs, où l'agent explore son environnement, prend des actions et reçoit des récompenses ou des pénalités en fonction de ses actions. L'objectif est pour l'agent d'apprendre un ensemble de règles, une politique, c'est-à-dire une stratégie qui détermine quelles actions prendre dans quelles situations pour obtenir la meilleure récompense possible.

D'autre part, l'approche HITL implique l'intégration de l'intervention humaine dans le processus d'apprentissage ou de prise de décision d'une machine. Dans le contexte du RLHF, le HITL peut être utilisé pour diverses tâches telles que la supervision des actions de l'agent, la correction des erreurs, la fourniture de données d'entraînement supplémentaires, ou même pour définir les récompenses ou les objectifs que l'agent cherche à maximiser.

Ensemble, le RLHF et le HITL peuvent travailler en synergie : le RLHF peut permettre à un agent d'apprendre à partir des données et de l'expérience, tandis que le HITL peut aider à guider, améliorer et accélérer le processus d'apprentissage en fournissant des informations, une supervision ou des ajustements humains. Cette combinaison peut être puissante pour résoudre des problèmes complexes où la collaboration entre les capacités d'apprentissage automatique et l'expertise humaine est nécessaire.

Une illustration du concept "RLHF" adapté à l'entraînement d'un Modèle de Langage (source : Hugging Face)

L’apport humain : la pierre angulaire d’Innovatiana

Nos Data Labelers apportent des compétences spécifiques dans leurs domaines respectifs. Leur maîtrise des techniques de catégorisation, de classification et d'annotation de données constitue un pilier fondamental pour enrichir et structurer les ensembles de données. Leur connaissance approfondie et leur expérience contribuent directement au développement de produits d'IA hautement performants et précis pour répondre aux besoins spécifiques de nos clients.


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