Dans un monde où les entreprises se bousculent pour être les premières à transformer leurs pratiques commerciales en appliquant des solutions d'intelligence artificielle, l'étiquetage des données semble être la tâche sur laquelle tout le monde commence à trébucher. C'est peut-être parce que la qualité des données sur lesquelles vous entraînez vos modèles d'IA détermine leur précision et leur succès.
L'étiquetage ou l'annotation des données n'est jamais un événement ponctuel. C'est un processus continu. Il n'y a pas de point central où vous pourriez penser que vous avez fait suffisamment de formation ou que vos modèles d'IA sont précis pour obtenir des résultats.
Mais où se passe la promesse de l'IA d'exploiter de nouvelles opportunités ? Parfois pendant le processus d'étiquetage des données.
L'annotation des données est l'un des principaux problèmes des entreprises intégrant des solutions d'IA. Jetons donc un coup d'œil aux 5 principales erreurs d'étiquetage des données à éviter.
Top 5 des erreurs d'étiquetage des données à éviter
Ne pas collecter suffisamment de données pour le projet
Les données sont essentielles, mais elles doivent être pertinentes pour les objectifs de votre projet. Pour que le modèle produise des résultats précis, les données sur lesquelles il est entraîné doivent être étiquetées et leur qualité vérifiée pour garantir leur exactitude.
Si vous souhaitez développer une solution d'IA fonctionnelle et fiable, vous devez lui fournir de grandes quantités de données pertinentes et de haute qualité. Et, vous devez constamment fournir ces données à vos modèles d'apprentissage automatique afin qu'ils puissent comprendre et corréler les différentes informations que vous fournissez.
Évidemment, plus l'ensemble de données que vous utilisez est grand, meilleures seront les prédictions.
L'un des pièges du processus d'étiquetage des données est de collecter très peu de données pour des variables moins courantes. Lorsque vous étiquetez des images en fonction d'une variable couramment disponible dans les documents bruts, vous n'entraînez pas votre modèle d'IA d'apprentissage en profondeur sur d'autres variables moins courantes.
Les modèles d'apprentissage en profondeur nécessitent des milliers de données pour que le modèle fonctionne raisonnablement bien. Par exemple, lors de la formation d'un bras robotique basé sur l'IA pour manœuvrer des machines complexes, chaque légère variation du travail peut nécessiter un autre lot de données de formation. Mais, la collecte de telles données peut être coûteuse et parfois carrément impossible, et difficile à annoter pour toute entreprise.
Ne pas valider la qualité des données
Bien que disposer de données soit une chose, il est également essentiel de valider les ensembles de données que vous utilisez pour vous assurer qu'ils sont cohérents et de haute qualité. Cependant, les entreprises ont du mal à acquérir des ensembles de données de qualité. En général, il existe deux types de base d'ensembles de données – subjectifs et objectifs.
Lors de l'étiquetage des ensembles de données, la vérité subjective de l'étiqueteur entre en jeu. Par exemple, leur expérience, leur langue, leurs interprétations culturelles, leur géographie, etc. peuvent avoir un impact sur leur interprétation des données. Invariablement, chaque étiqueteur fournira une réponse différente en fonction de ses propres préjugés. Mais les données subjectives n'ont pas de "bonne ou mauvaise réponse - c'est pourquoi la main-d'œuvre doit avoir des normes et des directives claires lors de l'étiquetage des images et d'autres données".Le défi présenté par les données objectives est le risque que l'étiqueteur n'ait pas l'expérience ou les connaissances du domaine pour identifier les bonnes réponses. Il est impossible d'éliminer complètement les erreurs humaines, il devient donc vital d'avoir des normes et une méthode de rétroaction en boucle fermée.
Lors de l'étiquetage des ensembles de données, la vérité subjective de l'étiqueteur entre en jeu. Par exemple, leur expérience, leur langue, leurs interprétations culturelles, leur géographie, etc. peuvent avoir un impact sur leur interprétation des données. Invariablement, chaque étiqueteur fournira une réponse différente en fonction de ses propres préjugés. Mais les données subjectives n'ont pas de "bonne ou mauvaise réponse - c'est pourquoi la main-d'œuvre doit avoir des normes et des directives claires lors de l'étiquetage des images et d'autres données".
Ne pas se concentrer sur la gestion des effectifs
Les modèles d'apprentissage automatique dépendent de grands ensembles de données de différents types afin que chaque scénario soit pris en compte. Cependant, une annotation d'image réussie s'accompagne de son propre ensemble de défis en matière de gestion de la main-d'œuvre.
L'un des problèmes majeurs est la gestion d'une vaste main-d'œuvre capable de traiter manuellement des ensembles de données non structurés volumineux. La prochaine étape consiste à maintenir des normes de qualité élevées dans l'ensemble de la main-d'œuvre. De nombreux problèmes peuvent survenir lors des projets d'annotation de données.
Certains sont:
- Nécessité de former de nouveaux étiqueteurs à l'utilisation des outils d'annotation
- Documentation des instructions dans le livre de codes
- S'assurer que le livre de codes est suivi par tous les membres de l'équipe
- Définir le flux de travail – attribuer qui fait quoi en fonction de ses capacités
- Recouper et résoudre les problèmes techniques
- Assurer la qualité et la validation des ensembles de données
- Assurer une collaboration fluide entre les équipes d'étiqueteurs
- Minimiser le biais de l'étiqueteuse
Pour vous assurer de relever ce défi, vous devez améliorer vos compétences et vos capacités en matière de gestion de la main-d'œuvre.
Ne pas sélectionner les bons outils d'étiquetage des données
La taille du marché des outils d'annotation de données était dépassée 1 milliards de dollars en 2020, et ce nombre devrait augmenter de plus de 30 % TCAC d'ici 2027. L'énorme croissance des outils d'étiquetage de données est qu'elle transforme les résultats de l'IA et de l'apprentissage automatique.
Les techniques d'outillage utilisées varient d'un jeu de données à l'autre. Nous avons remarqué que la plupart des organisations commencent le processus d'apprentissage approfondi en se concentrant sur le développement d'outils d'étiquetage internes. Mais très vite, ils se rendent compte qu'à mesure que les besoins en annotations augmentent, leurs outils ne peuvent pas suivre le rythme. En outre, le développement d'outils internes est coûteux, long et pratiquement inutile.
Au lieu d'adopter la voie conservatrice de l'étiquetage manuel ou d'investir dans le développement d'outils d'étiquetage personnalisés, l'achat d'appareils auprès d'un tiers est intelligent. Avec cette méthode, il vous suffit de sélectionner le bon outil en fonction de votre besoin, des services fournis et de l'évolutivité.
Ne pas se conformer aux directives de sécurité des données
La conformité à la sécurité des données connaîtra bientôt une augmentation significative, car de plus en plus d'entreprises collecteront de grands ensembles de données non structurées. CCPA, DPA et GDPR sont quelques-unes des normes internationales de conformité en matière de sécurité des données utilisées par les entreprises.
La pression en faveur de la conformité en matière de sécurité est de plus en plus acceptée, car lorsqu'il s'agit d'étiqueter des données non structurées, des instances de données personnelles sont présentes sur les images. Outre la protection de la vie privée des sujets, il est également essentiel de garantir la sécurité des données. Les entreprises doivent s'assurer que les travailleurs, sans habilitation de sécurité, n'ont pas accès à ces ensembles de données et ne peuvent pas les transférer ou les altérer sous quelque forme que ce soit.La conformité en matière de sécurité devient un problème central lorsqu'il s'agit d'externaliser les tâches d'étiquetage à des fournisseurs tiers. La sécurité des données augmente la complexité du projet et les prestataires de services d'étiquetage doivent se conformer aux réglementations de l'entreprise.
La pression en faveur de la conformité en matière de sécurité est de plus en plus acceptée, car lorsqu'il s'agit d'étiqueter des données non structurées, des instances de données personnelles sont présentes sur les images. Outre la protection de la vie privée des sujets, il est également essentiel de garantir la sécurité des données. Les entreprises doivent s'assurer que les travailleurs, sans habilitation de sécurité, n'ont pas accès à ces ensembles de données et ne peuvent pas les transférer ou les altérer sous quelque forme que ce soit.Alors, votre prochain grand projet d'IA attend-il le bon service d'étiquetage de données ?
Nous pensons que le succès de tout projet d'IA dépend des ensembles de données que nous introduisons dans l'algorithme d'apprentissage automatique. Et, si le projet d'IA doit produire des résultats et des prédictions précis, l'annotation et l'étiquetage des données sont d'une importance primordiale. Par externaliser vos tâches d'annotation de données, nous vous assurons que vous pouvez résoudre efficacement ces défis.
En nous concentrant sur le maintien constant d'ensembles de données de haute qualité, l'offre de commentaires en boucle fermée et la gestion efficace de la main-d'œuvre, vous serez en mesure de réaliser des projets d'IA de premier ordre qui apportent un niveau de précision plus élevé.
[A également lu: Annotation de données en interne ou externalisée - Qu'est-ce qui donne de meilleurs résultats d'IA ?]
