L'IA continue de progresser et de devenir plus complexe et précise. Avec l'avènement de l'intelligence artificielle générative, les modèles de langage de grande taille (LLM) ont révolutionné la façon dont les entreprises gèrent et exploitent les données textuelles. Ces modèles sophistiqués, tels que GPT-3 ou GPT-4, sont capables de générer du texte cohérent et pertinent à partir d'un prompt, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives pour diverses applications telles que la rédaction automatique, la traduction, la synthèse de texte et bien plus encore.
Cette évolution a créé de nouveaux cas d'usage autour des données textuelles, générant un besoin accru pour les entreprises de disposer d'outils et de services d'annotation de données textuelles performants. Les plateformes spécialistes de l'annotation NLP telles que Prodigy ou UbiAI ont dû innover et se réinventer pour répondre aux exigences croissantes des entreprises en matière de traitement et d'analyse du langage naturel. Les cas d'usage étaient jusque là relativement simples : par exemple, les entreprises pouvaient développer des modèles NLP (pour "Natural Language Processing") utilisant des quantités relativement limitées de données. Aujourd'hui, ces entreprises cherchent à développer des agents IA autonomes capables d'interagir naturellement avec les utilisateurs. Les plateformes d'annotation de texte sont donc plus que jamais un outil important pour le Data Scientists ou spécialiste en IA : elles permettent non seulement d'annoter et de catégoriser les données textuelles, mais aussi de les enrichir et de les exploiter pour améliorer les performances des modèles d'IA.
L'essor des LLM a également entraîné une demande croissante pour des données textuelles annotées de haute qualité, nécessaires pour entraîner et affiner ces modèles. Les entreprises sont désormais à la recherche de solutions d'annotation de données textuelles évolutives et précises pour répondre aux besoins de leurs projets d'IA en constante évolution. Les plateformes d'annotation NLP jouent donc un rôle clé dans le développement et l'optimisation des modèles d'IA générative, en fournissant des données textuelles annotées et enrichies pour améliorer leurs performances et leurs capacités.
Pour aider votre modèle dans sa capacité à interpréter le langage humain, il faut lui donner des données de très haute qualité. Il faut traiter ces données avec les meilleurs outils pour qu'elles soient précises et que l'IA apprenne dans les meilleures conditions. Dans cet article, nous vous proposons une introduction à l'utilisation d'outils et services d'annotation de texte pour l'IA. Pourquoi ces services sont-ils importants, qu'en est-il des coûts ? Qu'est-ce qu'un LLM ? Quelle est la différence entre un LLM et un NLP ? C'est ce que vous allez découvrir dans ce billet.
Nous espérons que cet article de blog vous donnera une compréhension suffisante du processus de développement des modèles NLP et LLM. Vous allez comprendre comment fonctionne l'IA et comment elle a été développée pour générer du contenu de qualité. Vous comprendrez également comment les données sont critiques dans l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique selon vos propres exigences !
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Quelle est la différence entre un modèle NLP et un LLM ?
Un modèle NLP (Natural Language Processing) et un LLM (Large Language Model) sont tous deux des modèles d'apprentissage automatique conçus pour traiter et comprendre le langage humain, mais ils présentent des différences en termes de taille, de complexité et de capacités.
Un modèle NLP est un terme générique qui désigne tout modèle informatique capable d'analyser, de comprendre et de générer du langage naturel. Il peut s'agir de modèles relativement simples, tels que des modèles de "topic modeling", ou de modèles plus complexes, tels que des réseaux neuronaux récurrents (RNN) ou des transformers. Les modèles NLP peuvent être entraînés pour effectuer diverses tâches, telles que la classification de texte, l'extraction d'entités nommées, la génération de réponses, etc.
Un LLM, quant à lui, est un type spécifique de modèle NLP qui se caractérise par sa grande taille et sa capacité à traiter et générer du langage naturel de manière plus cohérente et précise que les modèles plus petits. Les LLM sont généralement basés sur l'architecture de transformer et sont entraînés sur de vastes corpus de données textuelles. Ils sont capables de capturer des relations sémantiques complexes entre les mots et les phrases, ce qui leur permet de générer du texte cohérent et pertinent à partir d'une invitation. Les exemples de LLM incluent GPT-3 de OpenAI, BERT de Google et T5 de Google.
En résumé, si vous ne deveniez retenir qu'une chose : tous les LLM sont des modèles NLP, mais tous les modèles NLP ne sont pas des LLM. Les LLM sont des modèles NLP de grande taille et de grande complexité, conçus spécifiquement pour traiter et générer du langage naturel de manière cohérente et précise.
Faut-il avoir recours à des services d'annotation de texte pour développer des produits IA ? Est-ce indispensable ?
Les services d'annotation de texte sont des entreprises ou des solutions qui aident à étiqueter ou à labelliser les données textuelles. Cela peut inclure des activités consistant à annoter certains mots ou certaines phrases pour identifier et décrire des émotions, des sujets ou commenter avec des métadonnées l'utilisation qui est faite du langage.
Ces données textuelles étiquetées sont ensuite utilisées dans l'apprentissage automatique. Elles peuvent aider les ordinateurs à comprendre le langage humain plus efficacement. C'est un principe essentiel pour développer des assistants virtuels qui répondent à nos questions ou pour d'autres projets d'IA.
Un exemple de la façon dont l'annotation de texte est utilisée se trouve dans le traitement du langage naturel (NLP). En informatique, le NLP est un domaine axé sur la compréhension du langage humain naturel par les ordinateurs.
Les services d'annotation de texte fournissent des données d'entraînement de haute qualité pour enseigner aux ordinateurs à effectuer des tâches telles que l'analyse de sentiment, la reconnaissance d'entité nommée et l'analyse d'intention. Cela est particulièrement important lorsque l'IA doit travailler avec différentes langues.
Ces services sont importants et souvent nécessaires, pour plusieurs raisons. En voici 3 parmi les plus importantes :
1. La création de données structurées à partir de texte non structuré
L'annotation transforme le texte (qui n'a pas de format clair) en données qu'un ordinateur peut comprendre.
2. L'amélioration de la précision de l'IA
Plus nous avons de données de qualité, mieux une IA peut apprendre une tâche comme la classification de texte, la détection d'objets ou la réponse aux questions.
3. Un gain de temps pour les Data Scientists et Experts IA
Si des experts annotent les données, cela signifie que les personnes travaillant sur l'IA peuvent consacrer plus de temps à la création et à l'amélioration des modèles. C'est d'ailleurs ce que les Data Scientists devraient faire : arrêtez de perdre du temps sur le traitement des données, ou de confier ces tâches à vos stagiaires. Pensez plutôt à l'externalisation !
Dans les projets d'IA, qu'il s'agisse de comprendre la parole ou de travailler avec des documents (des factures, des bulletins de salaire, des extraits de journaux, etc.), l'utilisation d'outils d'annotation de texte permet de s'assurer que les modèles sont fournis avec des données qui reflètent réellement la façon dont les gens utilisent le langage. Cela rend l'IA plus utile et fiable.
Par exemple, supposons qu'une entreprise souhaite entraîner des modèles pour des assistants virtuels de service client capables de comprendre et de répondre aux questions dans plusieurs langues. Des données textuelles de haute qualité, annotées par des humains, provenant de services d'annotation de texte réputés et fiables, peuvent enseigner à ces modèles les informations critiques dont ils ont besoin, y compris l'argot et le sens au-delà des mots eux-mêmes. Toutes les subtilités d'un langage devraient être limpides pour un modèle IA.
Comment déterminer si l'annotation de texte est adaptée aux modèles d'apprentissage automatique ?
L'annotation du texte pour les modèles d'apprentissage automatique implique plusieurs étapes critiques pour garantir que les modèles fonctionnent efficacement. Voici les éléments clés du processus d'annotation :
Données d'entraînement de haute qualité
La création de données d'entraînement de haute qualité est essentielle. Cela implique de collecter des données textuelles pertinentes et suffisamment diverses pour former des modèles capables de comprendre diverses nuances linguistiques, y compris l'argot et le contexte culturel.
Des données de haute qualité contribuent considérablement à la capacité du modèle à faire des prédictions précises ou à analyser les sentiments.
Tâches d'annotation
Différentes tâches d'annotation servent des objectifs distincts. Par exemple, l'analyse de sentiment aide les machines à déterminer les émotions positives ou négatives dans le texte, tandis que la reconnaissance d'entité implique d'étiqueter des fragments de texte spécifiques pour la catégorisation d'informations telles que les noms ou les emplacements. L'analyse d'intention décrypte l'intention de l'utilisateur derrière un message.
Outils et technologie
Des outils d'annotation de texte efficaces sont essentiels pour gérer les tâches d'étiquetage. Ces outils aident à rationaliser le processus d'annotation et d'étiquetage en offrant des fonctionnalités telles que des suggestions d'étiquettes automatiques, ce qui à son tour économise du temps et améliore la cohérence dans l'étiquetage des données.
Expertise dans le domaine
Des experts dans un domaine (en médecine, finance ou agriculture par exemple) qui comprennent le contexte et les complexités du langage doivent effectuer l'annotation des données.
Leur expertise est essentielle, en particulier pour des tâches telles que l'annotation sémantique des entités et la liaison d'entités, afin d'interpréter le texte avec précision.
Processus itératif
L'annotation est un processus itératif, impliquant un cycle d'étiquetage des données, d'entraînement des modèles, d'évaluation des résultats et de fine-tuning des annotations en fonction des performances du modèle.
Les Data Scientists travaillent constamment avec les données annotées pour ajuster les modèles en fonction des commentaires, garantissant ainsi que le modèle d'apprentissage automatique évolue pour devenir plus précis.
Prise en charge multilingue
Les jeux de données annotés et les annotations doivent inclure des jeux de données linguistiques diversifiés pour entraîner efficacement les modèles NLP. Il est idéal d'inclure des annotations dans de nombreuses langues, et de faire en sorte que ces annotations soient réalisés par des annotateurs parlant cette langue couramment.
Assurance de la fiabilité
La fiabilité de l'IA dépend de la précision avec laquelle les données d'entraînement reflètent l'utilisation réelle du langage dans le monde réel.
La classification de texte, la catégorisation de texte et l'annotation de documents doivent être effectuées méticuleusement pour fournir aux modèles d'apprentissage automatique des données reflétant les interactions réelles des utilisateurs.
Scalabilité
Avec les projets d'apprentissage automatique traitant de grands volumes de données, le processus d'annotation doit être évolutif. Les plateformes d'annotation modernes soutiennent la scalabilité en permettant à de grandes équipes d'annotateurs et d'algorithmes de travailler simultanément sur de vastes ensembles de données.
Dans l'ensemble, l'annotation appropriée du texte est fondamentale pour le développement de modèles d'apprentissage automatique et de NLP efficaces. Elle nécessite des ensembles de données de haute qualité, des outils spécialisés, une expertise de domaine et un processus robuste pour permettre aux machines de comprendre et de traiter le langage humain avec une grande précision, ce qui améliore en fin de compte les applications d'IA.
Comment fonctionne un outil d'annotation NLP et comment étiqueter les données textuelles ?
Les outils d'annotation spécialisés en traitement du langage naturel aident à préparer les données permettant aux ordinateurs à comprendre le langage humain. Ils transforment le texte non structuré, comme les phrases dans un e-mail, en données structurées qu'un ordinateur peut utiliser.
Pour quelles tâches utiliser les outils d'annotation de texte ?
Collecte des données textuelles
La première tâche qui nous vient à l'esprit consiste à rassembler une grande quantité de données textuelles (ou vocales) à partir de sources telles que des livres, des sites web, des chats ou commentaires issus de réseaux sociaux comme Facebook ou Instagram. Ces données doivent être suffisamment variées et reproduire la réalité de la meilleure façon possible, dans un jeu de données équilibré.
Traitement des données et tâches d'annotation
Ensuite, les personnes utilisant l'outil d'annotation (telles que des Data Labelers) ajoutent des étiquettes aux données. Pour chaque type de contenu, par exemple, dans l'analyse de sentiment, ils attribuent un commentaire à des fragments de texte comme "heureux" ou "triste". Dans la reconnaissance d'entité, ils mettent en évidence les noms ou les lieux, et les relations entre ces noms et ces lieux.
Utilisation des données étiquetées pour l'entraînement du modèle d'intelligence artificielle
Ces données étiquetées sont utilisées pour enseigner aux modèles d'IA comment effectuer des tâches telles que la classification de texte et d'images ou la réponse aux questions. Les modèles apprennent des motifs dans les données étiquetées.
Amélioration itérative
Après avoir entraîné les modèles avec les données, les Data Scientists vérifient les performances de l'IA. Ils peuvent apporter des modifications à leur jeu de données et étiqueter davantage de données pour aider l'IA à apprendre plus efficacement.
Comment choisir les meilleurs fournisseurs de services d'annotation de texte ?
Vous aurez probablement besoin de services d'annotation de texte de qualité pour entraîner un modèle NLP de haut niveau. Pour cela, nous vous proposons quelques critères pour vous aider à choisir votre prestataire. Quels que soient vos besoins, gardez à l'esprit les facteurs suivants pour prendre une décision avisée !
Compréhension des besoins et du périmètre des travaux
Avant de choisir un service d'annotation de texte, déterminez les besoins de votre projet. Par exemple, si vous travaillez sur le traitement du langage naturel (NLP), vous voudrez un service spécialisé dans le langage humain. Votre projet nécessite-t-il une reconnaissance d'entité nommée ou une analyse de sentiment ? La connaissance de vos besoins vous aide à choisir le bon service.
Expertise et expérience
Trouvez un prestataire qui a beaucoup d'expérience. Celui-ci devrait avoir un solide bilan en matière d'annotation de texte et comprendre des tâches complexes telles que l'annotation sémantique d'entités et la liaison d'entités. L'équipe d'annotateurs devrait comprendre des experts en la matière et des chefs de projet compétents dans leurs rôles.
Qualité des données annotées
Des données de haute qualité sont essentielles. Les bons services veillent à ce que leurs données annotées soient précises. Cela implique de vérifier le travail et d'avoir des normes élevées. Des données d'entraînement précises aident à créer des modèles d'apprentissage automatique plus précis.
Outils et technologie
Choisissez un service avec les meilleurs outils d'annotation de texte. Ces outils aident à étiqueter rapidement de grandes quantités de données textuelles et à garder les données organisées. Ils devraient prendre en charge l'apprentissage automatique et aider à entraîner efficacement les modèles avec des fonctionnalités telles que l'étiquetage automatique, l'Active Learning ou le pré-étiquetage.
Prise en charge de plusieurs langues
Si vous devez travailler avec diverses langues, le service devrait avoir des ensembles de données dans de nombreuses langues. Cela est important pour les projets d'IA où la compréhension et l'interaction dans plusieurs langues sont nécessaires.
Scalabilité et flexibilité
Le service doit gérer de grands volumes de données et de nombreux utilisateurs. À mesure que les projets se développent, vous souhaitez pouvoir ajouter plus de données et d'utilisateurs sans difficulté. Cela est particulièrement vrai pour les projets d'apprentissage automatique qui peuvent commencer petits mais devenir plus importants rapidement.
Concernant la flexibilité, certaines plateformes vont tenter de vous imposer leur solution propriétaire - qui n'est pas toujours la meilleure pour votre cas d'usage. Un prestataire expert et indépendant vous proposera une analyse comparative des solutions technologiques et mettre à votre disposition son équipe d'experts annotateurs.
Sécurité et confidentialité
Protéger vos données est important. Recherchez des services qui promettent de garder vos données textuelles et vos ensembles de données annotés en sécurité. Les plateformes d'annotation que vous utiliserez devraient être suffisamment sécuriser pour prévenir les fuites ou les abus de vos informations.
Efficacité des coûts
Vous voulez un bon rapport qualité-prix. Les services devraient offrir des résultats de qualité sans coûter trop cher. Comparez les prix, mais ne sacrifiez pas la qualité pour un prix trop bas. Rappelons-le, le marché de l'annotation de données est sujet à des tarifs qui semblent parfois excessivement faibles et qui cachent en réalité des conditions de travail extrêmes pour les annotateurs, les artisans de la donnée. Chez Innovatiana, nous refusons ces pratiques qui ne sont pas compatibles avec notre politique et nos principes de responsabilité sociétale.
Support client
Les bons services aident leurs clients. Ils devraient être là pour répondre aux questions et résoudre les problèmes. Ce support peut être critique, en particulier lorsque vous traitez avec des projets d'IA complexes.
Rappelez-vous, le meilleur service d'annotation de texte pour une entreprise peut ne pas être adapté à votre cas d'usage. Cela dépend des besoins spécifiques de votre projet d'IA. Prenez votre temps pour évaluer différents services et solutions du marché, et ne vous précipitez pas dans votre décision.
Mot de la fin
Avoir les meilleurs fournisseurs de services d'annotation de texte autour de vous est un excellent investissement pour industrialiser vos processus de développement en intelligence artificielle. Cependant, avant de faire confiance à quelqu'un avec cette expertise, nous vous invitons à vous renseigner sur le marché de l'annotation et ses pratiques.
En investissant dans des données de qualité, vous assurez la performance et la fiabilité de vos modèles d'IA, et vous vous démarquez de vos concurrents en proposant des solutions innovantes et efficaces. Mais ne négligez pas la sélection de votre partenaire qui produira ces données à la demande. Prenez le temps de vous renseigner sur le marché de l'annotation et ses pratiques, afin de choisir un prestataire de confiance, qui partage vos valeurs et vos objectifs. N'hésitez pas à poser des questions sur leur méthodologie, leurs outils et leurs processus de contrôle qualité, pour vous assurer que leurs services répondent à vos besoins et à vos exigences.
Chez Innovatiana, nous sommes convaincus que la qualité des données dépend avant tout de la compétence et de l'expertise de nos équipes de Data Labelers. C'est pourquoi nous investissons dans leur formation, leur bien-être et leur épanouissement professionnel, afin de leur permettre de produire des données de haute qualité, adaptées à vos besoins et à vos enjeux.
Alors, n'attendez plus pour donner un coup de pouce à vos projets d'IA et faites confiance à Innovatiana pour vos besoins en annotation de texte. Contactez-nous dès aujourd'hui pour en savoir plus sur nos services et nos solutions sur mesure. Nous serons ravis de vous accompagner dans votre démarche d'innovation et de vous aider à atteindre vos objectifs en matière d'intelligence artificielle.
