Dans l'environnement contrôlé d'un lab, les projets d'IA s'appuient souvent sur de petits ensembles de données, soigneusement sélectionnés pour les premières expérimentations. Ces modèles peuvent donner des résultats positif, mais ne se généralisent pas au monde réel. La raison est simple : une formation sur des données limitées ou incohérentes ne peut pas préparer des modèles adaptés à la variabilité des environnements de production. Sans ensemble de données à grande échelle et systématiquement étiquetées, les entreprises se retrouvent constamment à entraîner des modèles, ce qui peut leur faire perdre du temps, de l'argent et du crédit.

La mise à l'échelle de l'IA nécessite de passer au-delà des ensembles de données boutique et de créer des annotations à l'échelle de l'entreprise. Pour la vision par ordinateur, cela peut impliquer l'étiquetage de millions d'images de produits, de défauts ou de conditions routières. Pour les robots ou les systèmes autonomes, cela peut impliquer des milliers d'heures de vidéo annotées ou de données LiDAR. Pour les applications NLP et LLM, la mise à l'échelle désigne la création d'ensembles de données parlant plusieurs langues, qui reflètent la diversité culturelle et linguistique des entreprises clientes sur les marchés mondiaux. Pour atteindre ce niveau d'annotation, il est nécessaire de disposer de plateformes d'organisation des flux de travail, d'un personnel disponible dans le monde entier, et d'une assurance qualité automatisée qui garantit la cohérence des résultats sur des millions d'exemples.

Lorsque les entreprises investissent dans des annotations évolutives, elles bénéficient de plusieurs avantages. Premièrement, ils réduisent les cycle de réapprentissage, car les modèles sont entraînés sur des ensembles de données suffisamment larges pour prendre en compte la variabilité du monde réel dès le début. Ensuite, ils assurent la cohérence entre les zones géographiques, ce qui est essentiel pour la conformité, l'impartialité et la réputation mondiale de la marque. Enfin, l'annotation évolutive offre la flexibilité de la main-d' œuvre dont les entreprises ont besoin, permettant des mises en œuvre rapides pour répondre à la demande saisonniere, aux échéances réglementaires ou aux lancements de produits à grande échelle.