Qu'est-ce que l'astronomie, Instagram et les kilomètres d'étagères ont en commun avec les dossiers dans les entreprises ? A première vue, pas grand-chose. Mais si l'on y regarde de plus près, tous trois sont constitués d'un océan de données en croissance rapide. L'être humain ne peut les traiter qu'en y consacrant beaucoup de temps. Si je cherche des photos de chiens et de chats, ceux-ci doivent être identifiés au préalable (recevoir un tag ou une étiquette). Avec le flux quotidien d'images, cela est devenu impossible manuellement. L'étiquetage automatique des données permet de sortir de ce dilemme. Le travail est délégué à des ordinateurs qui peuvent annoter automatiquement les grandes quantités de données. Ces informations aident ensuite les algorithmes d'intelligence artificielle à analyser correctement les documents, même inconnus. Mais il n'est pas possible de se passer totalement de l'intervention humaine.
Qu'est-ce que l'étiquetage automatique des données ?
Commençons par la question : qu'est-ce que l'étiquetage des données ? Avant l'ère numérique, nous utilisions déjà des étiquettes, même si nous ne les appelions pas toujours ainsi. Les photos de famille ne sont pas seulement collectées. Nous y ajoutons des notes, des dates, des indications de lieu pour leur donner un contexte sémantique. Nos classeurs ont des catégories, sont classés par type de document ou par expéditeur, afin que nous puissions toujours trouver rapidement les données d'assurance ou les relevés bancaires.
L'étiquetage automatique des données est le processus par lequel ces données sont étiquetées à l'aide d'un logiciel. Intelligence artificielle (IA) être étiquetées automatiquement plutôt que manuellement. Ces étiquettes sont ensuite utilisées pour aider les machines à analyser et à traiter les données et à améliorer leur précision et leur efficacité.
Cas d'utilisation pertinents
Cette technique fonctionne avec différentes sources de données, ce qui donne lieu à une multitude d'applications possibles.
- Sources des imagesUne fois bien compris, un alogithme d'IA peut les reconnaître rapidement et avec une grande certitude dans les images.
- Sources vidéo et audioLes morceaux de musique, les émissions de télévision ou les longs métrages reçoivent automatiquement des informations supplémentaires telles que le genre, l'ambiance ou le casting grâce à des algorithmes, avec un effort éditorial nettement réduit.
- Documents texteLes informations d'images provenant de scans ou de PDF sont d'abord converties en texte (OCR) avant que les informations pertinentes puissent être comprises et évaluées par l'algorithme d'IA.
Les documents sont particulièrement complexes, car ils peuvent contenir des informations sous forme d'images et de texte que l'algorithme doit reconnaître de manière sûre. Au sein du document, il doit ensuite tirer des conclusions sur la sémantique grâce au positionnement relatif des informations, au format et à l'ordre. Grâce à l'apprentissage supervisé, les résultats obtenus après l'entraînement manuel s'améliorent progressivement grâce à un contrôle et une correction continus.
Quand l'étiquetage automatique des données est-il rentable ou non ?
L'étiquetage automatique des données est utile lorsqu'il faut obtenir des résultats d'étiquetage rapides et précis. Par exemple, les collaborateurs peuvent utiliser l'étiquetage automatique des données dans les situations où de grandes quantités de données doivent être étiquetées ou lorsque l'étiquetage manuel des données prendrait trop de temps ou serait source d'erreurs. En revanche, pour de plus petites quantités de données, l'effort n'en vaut pas vraiment la peine, car il faut un certain temps pour utiliser le système avec succès.
L'IA peut également être très utile pour l'étiquetage automatique des données. L'apprentissage automatique et les algorithmes d'IA permettent d'annoter automatiquement les données, ce qui rend le processus plus rapide et plus efficace. L'IA permet notamment d'améliorer la précision du processus d'étiquetage en identifiant des modèles dans les données et en les prenant en compte lors de l'étiquetage.
Toutefois, l'étiquetage automatique des données n'est pas toujours rentable. Si les données sont incomplètes ou déformées, l'étiquetage automatique peut donner des résultats imprécis ou non pertinents. Dans de tels cas, l'étiquetage manuel peut être plus approprié pour s'assurer que les étiquettes sont correctes et pertinentes.
En outre, il est important que les utilisateurs vérifient et valident régulièrement le processus d'étiquetage des données afin de s'assurer que les étiquettes sont correctes. Si cette étape n'est pas réalisée, des erreurs peuvent s'accumuler dans le processus d'étiquetage et affecter le résultat.
Pourquoi le processus a-t-il besoin d'un modèle d'IA ?
L'objectif global est de réduire autant que possible l'effort de l'homme. Mais pour pouvoir attribuer automatiquement les annotations à des données encore inconnues, l'intelligence artificielle de l'Automatic Data Labeling System a besoin de ce que l'on appelle un modèle IA. Les modèles d'IA sont un ensemble d'algorithmes et de règles qui sont exécutés par un ordinateur pour résoudre certaines tâches. Au début, les collaborateurs entraînent ces modèles à l'aide de données connues, jusqu'à ce que le modèle lui-même puisse faire des déclarations sûres sur de nouvelles données et que les collaborateurs puissent se concentrer sur le contrôle de la qualité et la mise à jour des données d'apprentissage.
Aperçu étape par étape pour l'entraînement du modèle d'IA :
- Préparation des données
Tout d'abord, les collaborateurs doivent préparer les données qui seront utilisées pour l'entraînement du modèle d'IA. Cela implique de collecter et de nettoyer les données pour s'assurer qu'elles sont complètes et de bonne qualité.
- Entraînement manuel
Une fois les données préparées, les collaborateurs peuvent entraîner le modèle d'IA. Ils peuvent appliquer le modèle aux données préparées et le laisser apprendre à reconnaître certains modèles et structures dans les données.
- Correction et adaptation
Pendant le processus de formation, les collaborateurs peuvent donner un feedback et des instructions au modèle pour l'aider à apprendre. Par exemple, ils peuvent informer le modèle des étiquettes correctes pour certains points de données afin qu'il puisse les prendre en compte lors de l'étiquetage.
- Mode de fonctionnement
Une fois le modèle entraîné, les collaborateurs peuvent l'appliquer à de nouvelles données non étiquetées afin de les étiqueter automatiquement. Les étiquettes peuvent ensuite être utilisées pour faciliter l'analyse et le traitement des données.
- Adaptation continue
Enfin, les collaborateurs doivent régulièrement vérifier et valider le modèle d'IA afin de s'assurer qu'il attribue correctement les étiquettes et maintient la précision du processus d'étiquetage automatique des données. De cette manière, les collaborateurs peuvent s'assurer que l'étiquetage automatique des données est efficace et précis et qu'il peut étiqueter les données rapidement et avec précision.
Automatic Data Labeling, seulement aussi bon que ses données
L'un des problèmes de l'étiquetage automatique des données est la précision. Même si les algorithmes AI sont très puissants, ils peuvent toujours faire des erreurs. C'est pourquoi il est important que les administrateurs système vérifient et valident régulièrement le processus d'étiquetage automatique des données afin de s'assurer que les étiquettes sont correctes.
Un autre problème de l'étiquetage automatique des données est la qualité des données elles-mêmes. Si les données à saisir sont incomplètes ou déformées, le résultat du processus d'étiquetage peut en être affecté. Il est donc important que les données utilisées soient de haute qualité et pertinentes.
Avec Konfuzio, il est possible d'améliorer le processus d'étiquetage en soutenant plusieurs utilisateurs. Il est également possible d'utiliser plusieurs outils d'étiquetage (outils d'auto-tagging) peuvent être utilisés simultanément afin d'exploiter efficacement les différents points forts des outils. Ainsi, un outil peut être plus performant pour l'étiquetage des images, un autre pour les informations textuelles. Certaines applications sont également spécialisées dans des domaines spécifiques. Par exemple, l'apprentissage des documents financiers peut être abrégé. Konfuzio est en mesure d'utiliser ces différents outils pour sa propre classification des données.
Conclusion
Dans l'ensemble, l'étiquetage automatique des données est une étape importante dans l'analyse et la préparation des données. Grâce à son utilisation, les documents inconnus peuvent être analysés plus rapidement et plus précisément. En particulier pour les grandes quantités de données, on pense à nouveau à Youtube ou Instagram, on ne peut pas se passer de ce processus automatisé. Il est toutefois important de surveiller la précision et la qualité des données dans le processus d'étiquetage automatique des données. On s'assure ainsi que les annotations ou les étiquettes sont correctes et pertinentes. Globalement, l'utilisation de l'IA dans l'étiquetage des données améliore considérablement l'efficacité et la précision des systèmes d'IA. En récompense, on obtient à long terme de meilleurs résultats lors de l'analyse et du traitement ultérieur des données.
- En savoir plus sur l'intelligence artificielle : https://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenzhttps://de.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz
- Contexte de l'apprentissage supervisé : https://en.wikipedia.org/wiki/Supervised_learning
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