Automatiser l’annotation des données : une réponse à un défi crucial
L'accès à de vastes volumes de données de qualité est essentiel pour le développement de modèles d'IA performants. Cependant, dans des domaines comme la vision par ordinateur, la préparation et l'annotation manuelles de ces données, fastidieuses et chronophages, représentent souvent un obstacle majeur. Comme l’explique Stefan Duffner, chercheur au LIRIS, "Cette préparation des données peut considérablement ralentir les cycles de développement des IAs et détourner les Data Scientists de leur cœur de métier : l’analyse et la valorisation des données". Ce partenariat allie l’innovation technologique du secteur privé aux dernières avancées académiques, créant une synergie propice à la création de solutions robustes et évolutives pour répondre aux besoins des secteurs industriels. Il permettra de développer des technologies capables d’automatiser non seulement l'annotation des données, mais également leur nettoyage, permettant ainsi d’accélérer le développement des modèles d'IA et d'en améliorer les performances tout en limitant les biais. Lucas Nacsa, PDG et cofondateur de Neovision, explique : “Les IA dédiées au traitement d'images sont souvent initialement entraînées sur des tâches simples, comme la reconnaissance de chiens ou de chats, avant de passer à des objets plus complexes. Cette méthode d'apprentissage limite parfois leurs performances. Notre ambition est de développer des modèles capables de s'entraîner directement sur des données industrielles complexes, sans nécessiter une préparation manuelle massive des données. Cela représente un bond en avant significatif en matière de performance et accélère considérablement le processus de création de solutions d'IA.”Un partenariat stratégique
En automatisant l'annotation des données, DATAWISE ouvrira de nouvelles perspectives pour de nombreux secteurs industriels, en particulier ceux qui manipulent de grandes quantités de données visuelles. Les technologies développées dans le cadre de ce projet rendront les solutions d'IA plus accessibles et renforceront la compétitivité des entreprises, notamment en leur permettant d’exploiter des bases de données jusqu'ici sous-utilisées. À terme, les partenaires envisagent l'intégration de grands modèles de langage (LLM) aux outils développés, afin d'améliorer l'ergonomie des solutions et ainsi encourager leur adoption par les entreprises.
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