Défini comme le processus de marquage des données, le data labeling / annotation permet de rendre les données compréhensibles et intelligibles pour l’IA. C’est une étape cruciale dans le développement de l’intelligence artificielle. Au regard du volume de données produit notamment avec les vidéos et la subjectivité que cela engendre, le data labeling / annotation est un défi majeur pour les entreprises qui cherchent à exploiter les données pour améliorer leurs produits et services. Les chiffres parlent d’eux-mêmes les données numériques créées dans le monde seraient passées de 2,8 zettaoctets en 2012 à 64 zettaoctets en 2020, et s’élèveront à 2 142 zettaoctets en 2035.
Cette croissance exponentielle des données fait émerger des marchés parallèles comme le Data Labeling. Le rapport de NASSCOM, organisation indienne à but non lucratif, indique que le marché du Data Labeling s’élèverait jusqu’à 4.4 milliards de dollars en 2023, soit 7 fois plus qu’en 2018. Cette explosion est due au fait que les modèles d’IA doivent être constamment entrainés pour être capables d’identifier de manière autonome des objets, des contenus audio, visuels et textuels. Annoter et étiqueter des données se révèlent donc indispensables mais ne doivent pas se faire au détriment de la qualité des données pour l’IA.
Pourquoi la qualité des données est-elle importante dans l’IA ?
La qualité des données est importante dans l’IA car elle affecte directement la précision et la fiabilité des résultats. Les modèles d’IA sont entraînés à partir de données, et si ces données sont de mauvaise qualité, les résultats obtenus par le modèle seront également de mauvaise qualité.
Les erreurs de données peuvent être causées par de nombreux facteurs, tels que des erreurs de saisie de données, des données manquantes, des données mal étiquetées et des erreurs de mesure.
Selon une étude de IBM, les erreurs de données peuvent coûter jusqu’à 3,1 trillions de dollars par an aux entreprises. Les erreurs de données peuvent également prendre beaucoup de temps à être corrigées, ce qui peut retarder les projets d’IA et entraîner des coûts supplémentaires
Il ne faut pas négliger l’étape qui consiste à collecter, organiser et étiqueter les données. Selon une étude de Cognilytica, cette phase peut représenter jusqu’à 80% des projets IA.
Complétons ces chiffres par les résultats de l’étude conduite par Twilio en 2023 qui indiquent que 31% des entreprises interrogées citent la mauvaise qualité des données comme un obstacle à l’exploitation de l’IA. Sans données robustes, l’IA risque de ne pas offrir des expériences à la hauteur des attentes des consommateurs.
Comment améliorer la qualité des données dans l’IA ?
Il existe plusieurs mesures que les entreprises peuvent prendre pour améliorer la qualité de leurs données dans l’IA.
Tout d’abord, il est important de collecter des données représentatives du problème que le modèle est censé résoudre. Les données doivent également être nettoyées pour éliminer les erreurs de mesure, les données manquantes et les données mal étiquetées.
Il est également important de vérifier la qualité des données régulièrement pour s’assurer qu’elles sont toujours représentatives et fiables. Les données peuvent être vérifiées en utilisant des techniques de validation croisée, qui consistent à diviser les données en ensembles d’entraînement et de validation pour évaluer les performances du modèle.
La dimension humaine est très importante dans l’assurance qualité des données pour l’IA. Les entreprises peuvent s’appuyer sur des data labelers, qui sont des personnes chargées d’étiqueter et de nettoyer les données pour s’assurer qu’elles sont de qualité. Les data labelers peuvent identifier les erreurs de données qui peuvent être difficiles à détecter pour les algorithmes d’IA. Ils peuvent également aider à étiqueter les données pour l’entraînement des modèles d’IA, ce qui peut améliorer la qualité des prédictions et réduire les biais.
Investir en amont pour accélérer son Go to Market ?
La qualité des données peut accélérer considérablement le Go to Market de l’IA. En s’assurant que les données utilisées pour entraîner les modèles sont de qualité, les entreprises peuvent réduire le temps nécessaire pour préparer les données et entraîner les modèles. Cela peut permettre aux entreprises de lancer leurs produits d’IA plus rapidement sur le marché, ce qui peut leur donner un avantage concurrentiel.
L’externalisation est une option que les entreprises peuvent envisager pour améliorer la qualité de leurs données pour l’IA. Les entreprises peuvent externaliser la collecte, l’étiquetage et le nettoyage des données à des prestataires de services spécialisés dans ce domaine. Cette option peut être particulièrement utile pour les entreprises qui ne disposent pas des ressources nécessaires pour effectuer ces tâches en interne.
L’externalisation peut offrir plusieurs avantages, notamment une réduction des coûts et une amélioration de la qualité des données. Les prestataires de services peuvent utiliser des techniques avancées pour nettoyer et étiqueter les données, ce qui peut améliorer la précision et la fiabilité des résultats de l’IA.
Cependant, l’externalisation peut également présenter des risques, tels que la perte de contrôle sur les données et la sécurité des données. Les entreprises doivent s’assurer que les prestataires de services respectent les normes de sécurité et de confidentialité des données, et qu’ils ont des politiques claires en matière de propriété des données.
La mise en place de mesures de contrôle qualité
Il est essentiel aussi de mettre en place des mesures de contrôle de la qualité pour garantir la fiabilité et la précision des annotations
- Elaboration de directives d’annotation détaillées : expliquer les critères, les définitions et les exemples pour chaque catégorie ou tâche d’annotation.
- Échantillons de contrôle de qualité (QC) : Fournir régulièrement aux annotateurs externes des échantillons d’annotations déjà effectuées pour lesquelles les réponses correctes sont connues puis comparer leurs annotations avec celles de référence pour évaluer leur précision et leur cohérence.
- Revues par les pairs : mettre en place un processus de revue par les pairs, dans lequel les annotations des annotateurs externes sont examinées et vérifiées par d’autres annotateurs qualifiés ou des chefs de projet internes.
- Communication régulière : maintenir une communication régulière avec les annotateurs externes pour répondre à leurs questions, clarifier les directives et fournir des retours d’information sur leur performance.
- Suivi de la productivité : Surveiller la productivité des annotateurs externes en suivant le nombre d’annotations réalisées par unité de temps. Cela peut aider à identifier les problèmes de productivité et à prendre des mesures correctives si nécessaire.
L’expertise de be ys outsourcing dans le traitement de données
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