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Recourir aux services d'annotation de données: une nécessité pour qui veut développer des produits IA ?
L'intelligence artificielle (IA) est devenue un sujet de discussion de plus en plus présent dans notre société ces dernières années, soulignant l'importance du sourcing éthique et responsable dans le domaine des technologies de l'information. Récemment, vous avez probablement testé ChatGPT, d'🔗 OpenAI, qui vous a bluffé(e). Pourtant, selon l'article 🔗 "AI Isn't Artificial or Intelligent" publié par Vice, l'IA n'est ni artificielle ni intelligente dans le sens où nous l'entendons habituellement.
Il faut dire que l'IA est en réalité un outil créé par l'homme pour accomplir des tâches spécifiques, souvent grâce à l'externalisation et au crowdsourcing dans des domaines comme le 🔗 Data Labeling. Sa définition est qu'elle n'a pas de conscience ni de volonté propre, et ne peut pas être considérée comme une "entité intelligente" à part entière. L'IA est simplement programmée pour suivre les instructions qu'on lui donne, et ne peut pas réfléchir de manière autonome ou prendre des décisions de manière indépendante. Bref – c’est un programme informatique comme un autre !
L'impact du crowdsourcing dans l'industrie de l'IA est indéniable. Ce concept, qui consiste à faire appel à une large communauté pour résoudre des problèmes ou réaliser des tâches, est au cœur de nombreuses initiatives d'open innovation. Le crowdsourcing permet de rassembler des idées, des connaissances et des ressources de manière efficace, en s'appuyant sur la contribution de nombreux individus à travers le monde.
Des problèmes sociaux et éthiques dans l'externalisation des tâches d'annotation d'images ?
Il est important de noter que ll'IA peut aussi entraîner des problèmes sociaux et éthiques. Par exemple, l'automatisation de certaines tâches peut entraîner la suppression de certains emplois, ce qui peut avoir des conséquences sur les travailleurs et leur mode de vie. Il est donc important de réfléchir à la façon dont l'IA peut être utilisée de manière responsable, équitable et éthique, afin de minimiser les risques potentiels pour les individus et la société. Il faut toutefois minimiser ce que l'on entend parfois sur l'IA ("l'intelligence artificielle va supprimer nos emplois, demain je serai obsolète !") : avec l'IA, des métiers qui n'existent pas aujourd'hui vont émerger et vont créer autant d'opportunités partout dans le monde.
l'IA peut également avoir des externalités positives significatives, créant de nouvelles opportunités dans des domaines variés, y compris dans les pays en voie de développement. L'une de ces externalités positives est le potentiel de création d'emplois liés à l'IA (paradoxalement). Alors que certaines tâches peuvent être automatisées, de nouveaux métiers émergent pour concevoir, développer, entretenir et superviser les systèmes d'IA. De plus, les données massives nécessaires pour alimenter les algorithmes d'IA peuvent être collectées, annotées et gérées par des travailleurs humains, créant ainsi des emplois dans l'annotation de données et la gestion de la qualité des données.
Dans les pays en voie de développement, l'IA offre de nouvelles opportunités économiques. Les entreprises peuvent externaliser des tâches d'IA, telles que l'🔗 annotation de données ou d'images, à des travailleurs dans le monde entier, offrant ainsi des opportunités de revenus pour les personnes ayant accès à Internet, même dans des régions éloignées. 🔗 Ce travail ne doit pas être considéré comme ingrat : c'est un biais des pays privilégiés, qui perçoivent les tâches d'annotation pour l'IA comme des "micro-tâches", ne leur accordant que peu d'importance ou de crédit dans le processus de développement IA. Pourtant, c'est un travail nécessaire à la révolution IA, que peu d'individus dans le monde sont prêts à accomplir.
Il est essentiel de veiller à ce que ces opportunités soient accessibles de manière équitable et que les avantages de l'IA ne se concentrent pas uniquement dans certaines régions ou entre certaines populations.
Quelle différence entre Data Labeling Outsourcing et Crowdsourcing ?
Le Data Labeling, c'est quoi ?
On le répète souvent dans ce Blog, vous l'avez compris, le 🔗 Data Labeling est un processus critique dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA). Il consiste à étiqueter les données en vue de leur utilisation dans un modèle d'IA. Le crowdsourcing est de plus en plus utilisé pour produire de telles tâches de labellisation de données dans des délais courts. C’est la tendance dominante du marché IA, pour produire des données exploitables par les modèles. Si 🔗 certains pensent que le Data Labeling est mort avec les LLM (Large Language Models), la réalité est plus complexe : essayez de demander à GPT-4 de dessiner une 🔗 Bounding Box sur une image très simple, vous risquez d'être surpris...
Bref, qu'est-ce que le crowdsourcing et comment peut-il avoir un impact sur l'IA ?
Pourquoi le crowdsourcing pour l'IA ?
Le crowdsourcing n'est pas un nouveau concept : il s'agit d'une stratégie de 🔗 collecte de données presque aussi ancienne qu'Internet, qui consiste à s'appuyer sur la contribution de nombreux individus pour résoudre un problème ou réaliser une tâche. Cela peut se faire en ligne, via des plateformes dédiées, ou en utilisant des méthodes traditionnelles comme des sondages. Le crowdsourcing a été largement popularisé avec des plateformes comme Wikipedia, qui ont permis à des milliers de contributeurs de partager leurs connaissances sur un sujet donné.
Le crowdsourcing est probablement la meilleure méthode pour construire une encyclopédie de l'IA
La démocratisation de l'IA est comparable à la création d'une encyclopédie mondiale grâce au crowdsourcing. Tout comme Wikipedia a révolutionné l'accès à l'information, le crowdsourcing dans l'IA permet d'accéder à une diversité de données et de perspectives essentielles pour le développement de technologies inclusives et équitables.
Le crowdsourcing, en tant que stratégie clé de l'open innovation, est essentiel pour le développement de produits IA et s'est avéré particulièrement efficace dans le contexte de la mise à jour continue des algorithmes et des systèmes. Le concept de crowdsourcing, par sa définition même, invite à une approche collaborative et distribuée, ce qui le rend idéal pour les projets nécessitant une grande diversité de données et de perspectives.
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Le crowdsourcing peut être un moyen efficace de rassembler des idées, des connaissances et des ressources pour accomplir des tâches qui seraient difficiles ou coûteuses à réaliser de manière traditionnelle. Appliqué à l'Intelligence Artificielle, il s'agit de rassembler des dizaines ou centaines de 🔗 Data Labelers, généralement non formés et issus de pays à faible revenu, pour les inviter à travailler sur un cas d'usage (par exemple : labelliser 5000 images de véhicules selon des critères précis). Cette approche comporte de nombreux aspects négatifs, avec un impact social et éthique et une précarisation des conditions de travail de nombreuses personnes. En voici un aperçu :
Une exploitation des travailleurs (Data Labelers ou spécialistes du Data Labeling)
Un des principaux problèmes du crowdsourcing est qu'il peut conduire à une exploitation des travailleurs, notamment dans les pays à faible revenu. Certaines plateformes de crowdsourcing proposent des tâches à réaliser en échange d'une rémunération, mais cette rémunération peut être très faible et ne reflète pas la valeur réelle du travail effectué. Il peut y avoir un véritable décalage entre le travail réalisé par les équipes de Data Labelers et la faible rémunération perçue. De plus, ces plateformes peuvent ne pas offrir de stabilité, de protections sociales ou de droits aux travailleurs, ce qui peut entraîner une précarisation de leur situation. Bien que le crowdsourcing permette de réduire les coûts et d'accélérer la production, il est essentiel d'adopter une approche éthique et responsable, veillant à ce que les travailleurs soient justement rémunérés et que leurs conditions de travail soient dignes.
Un impact négatif sur la diversité et l’inclusion… et des modèles IA biaisés
Le crowdsourcing peut également avoir un impact négatif sur la diversité et l'inclusion. En effet, certaines plateformes de crowdsourcing peuvent être dominées par certaines populations, ce qui peut entraîner un biais dans les tâches proposées et dans la façon dont elles sont réalisées. Cela peut avoir des conséquences néfastes pour les populations marginalisées ou sous-représentées, qui peuvent être exclues de ces processus de collaboration.
La diffusion de fake news
Enfin, le crowdsourcing peut être utilisé de manière abusive pour diffuser de fausses informations ou des idéologies dangereuses. En effet, la participation de nombreuses personnes peut donner l'impression de l'existence d'un consensus sur un sujet donné, alors qu'il peut s'agir de fausses informations ou d'une manipulation. Cette problématique est particulièrement préoccupante dans le contexte actuel, où la diffusion rapide de fake news peut avoir des conséquences graves sur la vie des populations, notamment en ce qui concerne la santé ou la sécurité.
Faut-il se passer des services d'annotation de données pour l'IA ?
La réponse est "non" ! Même face aux défis éthiques et sociaux, il est primordial de reconnaître l'existence (et l'importance) du crowdsourcing dans le processus d'élaboration des produits IA. Des solutions éthiques et responsables existent et doivent être explorées pour garantir une chaîne de production respectueuse, du sourcing des données jusqu'à l'alimentation des modèles avec des données annotées.
Le Data Labeling, bien que fastidieux, est essentiel pour garantir l'efficacité de l'IA. Des données mal étiquetées peuvent conduire à des résultats erronés, soulignant l'importance d'une mise à jour régulière et d'une vérification minutieuse des données. Il est important que le processus de Data Labeling soit effectué avec rigueur, en impliquant de manière éthique tous les travailleurs de la chaîne de construction d'un produit IA.
"Nous devons réfléchir sérieusement à la main-d'œuvre humaine qui se trouve dans la Supply Chain de l'IA. Cette main-d'œuvre mérite d'être formée, soutenue et rémunérée pour être prête à faire un travail important que beaucoup pourraient trouver fastidieux ou trop exigeant"
Citation de Mary L. Gray et Siddharth Suri, auteurs du livre "Ghost Work : How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass", dans un article publié en 2017 dans la Harvard Business Review.
Quelle(s) alternative(s) au crowdsourcing pour l'IA ? Pourquoi choisir des prestataires spécialisés ?
Dans le monde en rapide évolution de l'intelligence artificielle (IA), la qualité des données d'entraînement joue un rôle de premier plan dans la réussite ou l'échec d'un modèle IA. Le processus de Data Labeling, essentiel pour préparer ces données, exige une précision et une expertise que seuls des prestataires spécialisés peuvent offrir. C'est ici que l'importance de partenaires comme 🔗 CentaurLabs, spécialisés dans l'annotation médicale, devient évidente.
L'expertise au cœur de l'annotation IA
Le Data Labeling est bien plus qu'une simple tâche administrative ; c'est une opération qui requiert une compréhension approfondie du domaine d'application (médecine, finance, industrie lourde, mode, etc.). Les prestataires spécialisés apportent non seulement leur expertise technique en matière de classification et d'étiquetage des données, mais aussi une connaissance approfondie du secteur concerné. Dans le cas de l'annotation médicale, par exemple, des nuances subtiles peuvent faire toute la différence si l'outil est utilisé comme une aide à la décision, pour le diagnostic.
CentaurLabs : un modèle spécialisé, pour l'annotation médicale
CentaurLabs, une entreprise qui se spécialise dans l'annotation de données médicales, illustre parfaitement l'importance de l'expertise dans le domaine du Data Labeling. En exploitant les compétences de professionnels médicaux, CentaurLabs assure que les données annotées sont non seulement précises, mais également pertinentes et fiables pour les applications médicales de l'IA. Cette précision est indispensable, car les erreurs dans les données médicales annotées peuvent avoir des conséquences directes sur la vie et la santé des patients.
Pourquoi choisir des prestataires spécialisés ?
Précision et Qualité des Données :
Les prestataires spécialisés garantissent une haute précision dans l'annotation des données, ce qui est crucial pour la performance des modèles IA. Cette précision est particulièrement importante dans des domaines sensibles comme la médecine, où les erreurs peuvent avoir des implications graves.
Gain de temps :
En externalisant le Data Labeling à des experts, les entreprises économisent un temps précieux et des efforts qui peuvent être mieux investis dans d'autres aspects de leurs projets IA.
Conformité et éthique :
Les prestataires spécialisés sont souvent mieux équipés pour naviguer dans les réglementations complexes et les considérations éthiques, surtout dans des domaines réglementés comme la santé.
Accès à une expertise spécifique :
Des prestataires comme CentaurLabs offrent un accès à des experts dans des domaines spécifiques, ce qui améliore la qualité des annotations et, par conséquent, la performance des modèles IA.
Scalabilité et flexibilité :
Les prestataires spécialisés peuvent gérer des volumes importants de données et s'adapter aux besoins changeants des projets, ce qui offre une grande flexibilité aux entreprises.
En conclusion, externaliser des travaux de Data Labeling dans un pays à faible revenu est une responsabilité considérable : nous en avons bien conscience chez Innovatiana. Nous mettons en œuvre des moyens pour mettre l’humain et l’éthique au cœur de vos efforts IA ! Il est essentiel de veiller à ce que les Data Labelers soient rémunérés de manière juste et à ce que les processus soient inclusifs et ne diffusent pas de fausses informations ou des contenus biaisés.
