Le guide d'entreprise sur l'étiquetage des données dans toutes les modalités de l'IA : Texte, image, vidéo et LiDAR

Les annotations de texte sont le pilier des grands modèles de langage et des applications de traitement du langage naturel. Les tâches d'annotation courantes incluent la reconnaissance d'entité nommée (RES), où des entités comme des personnes, des organisations ou des transactions financières sont identifiées dans des documents; l'étiquetage des sentiments, qui classe les commentaires des clients ou des employés comme positifs, négatifs ou neutres; et l'annotation d'invite/réponse, qui fournit des données structurées pour l'apprentissage par renforcement avec des commentaires humains (RPF) dans des modèles d'IA générative. Les entreprises utilisent ces annotations pour propulser des applications d'IA allant des robots conversationnels aux systèmes de conformité réglementaire, en s'assurant que les modèles sont formés sur du texte qui est à la fois précis sur le plan contextuel et linguistique.

Les modèles de vision informatique dépendent de grands volumes d'images ancrées. L'annotation peut prendre la forme de cases de périmètre, de souhaits ou de segmentation au niveau du pixels invisibles. Dans le contexte de l'entreprise, cela permet aux organisations de vente au détail de former des modèles pour la surveillance en magasin, afin de garantir que l'inventaire est suivi en temps réel; les fabricants utilisent l'étiquetage d'image pour détecter les défauts des produits dans le cadre de l'assurance qualité; et les développeurs en VA s'appuient sur des millions d'images de piétons et de véhicules anonymisés pour former les modèles de perception. Sans un étiquetage d'image précis, ces modèles d'IA risquent une classification erronée qui peut nuire à la confiance de la marque ou même créer des risques de sécurité.

L'annotation vidéo nécessite l'étiquetage des séquences d'images, souvent à des intervalles de milliers de secondes. C'est essentiel pour les systèmes d'IA qui dépendent du contexte temporel. La robotique d'entrepôt, par exemple, s'appuie sur la vidéo pour se déplacer efficacement et en toute sécurité. Les systèmes de surveillance de sécurité s'appuient sur l'annotation vidéo pour détecter les menaces ou les anormales en temps réel. Les organisations professionnelles utilisent l'étiquetage vidéo pour les analyses, en étiquetant les mouvements des participants image par image. La complexité et le volume des données vidéo rendent l'annotation précise particulièrement difficile, et les plateformes d'orchestration du flux de travail doivent assurer la rapidité et la précision.

L'annotation des données LiDAR est au cœur de la conduite autonome et de la robotique. Les capteurs LiDAR génèrent d'immenses nuage de points 3D qui doivent être segmentés et étiquetés avec précision. Il s'agit de classer les piétons, les véhicules et les obstacles dans un espace trois dimensions. Au-delà du VA, l'annotation LiDAR est essentielle pour la navigation robotique, la cartographie à l'aide de robots et la modélisation vocale en RA/VR. Contrairement aux images 2D, les données LiDAR offrent de la profondeur, ce qui rend l'annotation beaucoup plus complexe. Seule une combinaison d'automatisation et de l'humain dans le passé (HITL) peut fournir l'exactitude exigée par les entreprises pour les applications critiques pour la sécurité.