DATA ANNOTATION/LABELING
RENFORCER L'IA GRÂCE À L'ÉTIQUETAGE ET À L'ANNOTATION DES DONNÉES PAR DES EXPERTS

La data annotation (ou annotation de données) joue un rôle essentiel dans le développement de modèles d’intelligence artificielle (IA). Il s’agit du processus de marquage ou d’étiquetage des données brutes afin de les rendre compréhensibles par les algorithmes d’apprentissage automatique. Les données annotées servent de jeu d’entraînement pour les modèles d’IA, leur permettant d’apprendre à effectuer des tâches spécifiques.

be ys outsourcing services vous met à disposition des équipes de Data Annotateurs et de Data Labelers qualifiées pour annoter, étiqueter, segmenter et enrichir tous types de contenus sous différents formats, permettant d’obtenir des solutions d’intelligence artificielle fonctionnelles.

TYPES DE TRAITEMENT D’ANNOTATION EFFECTUES PAR NOS EQUIPES

Les données peuvent être annotées de différentes manières, en fonction de la tâche à accomplir.

COMPUTER VISION

Pour la vision par ordinateur (« Computer Vision »), les annotations incluent  :

  • La détection d’objets (bounding boxes, annotation de polygones) : Localiser et identifier des objets spécifiques dans une image ou une vidéo et dessiner des boîtes englobantes autour de ces derniers
  • La segmentation sémantique : segmentation des images en composants puis annotation par nos data labelers. Nos experts détectent les objets souhaités dans les images au niveau du pixel.
  • La reconnaissance faciale : vérifier et corriger l’identité des personnes à partir d’images ou de vidéos en cas de doutes de l’outil de reconnaissance faciale
  • Traitement des vidéos : comprend des tâches telles que la détection d’objets en mouvement, le suivi d’objets, la reconnaissance d’actions, etc.
  • Segmentation et annotation manuelles de nuages de point en 3D (LIDAR)

NATURAL LANGUAGE PROCESSING (NLP)

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la compréhension et la manipulation du langage humain par les machines.

Pour le traitement du langage naturel, les annotations incluent : 

  • Analyse lexicale et syntaxique : analyser la structure grammaticale et le sens des phrases : segmentation des phrases en mots (tokenization), l’étiquetage grammatical (part-of-speech tagging), l’analyse syntaxique (parsing)
  • Extraction d’informations : extraction de relations entre entités, l’extraction de faits, l’extraction de sentiments, etc.
  • Classification de texte, etc.

CHATBOTS ET ASSISTANTS VIRTUELS

Les chatbots et les assistants virtuels utilisent des techniques de NLP pour comprendre et répondre aux questions des utilisateurs de manière conversationnelle.

Cela implique des tâches manuelles nécessaire à entrainer l’IA tel que :

  • Compréhension du langage naturel
  • La génération de réponses
  • Le dialogue conversationnel, etc

LES ENJEUX

Gain de temps pour les Data Scientist :  externaliser les tâches chronophages liées au nettoyage et à la mise en forme des données pour focaliser vos Data Scientist sur des missions à plus forte valeur ajoutée comme le développement d’algorithmes robustes

Agilité RH : s’adapter en fonction de la saisonnalité de l’activité du client, et  mutualiser des ressources sur différentes tâches

« Human in the loop » : Objectif de qualité : 99,99% en associant vérification automatique et expertise humaine (éliminer les hypothèses et les biais)

Optimisation des coûts : industrialiser les processus pour garantir le meilleur flux de travail et externaliser le traitement des données

Quelques chiffres byos

50 à 80%

de temps gagné pour les Data Scientist

500 000 000

de pages traitées/an

4

zones géographiques

Pourquoi l'annotation des données est incontournable pour l’apprentissage de l’IA ?

Découvrez pourquoi l'annotation de données (ou "data annotation"), est essentielle pour l'enrichissement de l'IA, quels sont les types d'annotations existantes, et comment l'externalisation de ces tâches peut réduire les coûts et améliorer la qualité.

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