Intelligence artificielle Trois chercheurs du MIT ont découvert que des bases de données comportaient...

Pour approfondir le sujet

Sur le même thème :

Focus sur la solution proposée par Alibaba Cloud pour aider les agriculteurs grâce à l’intelligence artificielle

Alibaba Cloud, filiale de cloud computing d'Alibaba, a lancé sa solution "Agriculture Brain" composée de modèles de machine learning, de prévisions, d'analyses climatiques, de...

Chine : l’intelligence artificielle utilisée pour concevoir des bases de données linguistiques

Dans le cadre d'un vaste programme de protection des ressources linguistiques nationales, la Chine a lancé la seconde phase de son projet. Le pays...

Projet Odeuropa : une encyclopédie du patrimoine olfactif européen en utilisant l’intelligence artificielle

Mené par des historiens, des parfumeurs et des spécialistes en intelligence artificielle, le projet européen Odeuropa a été lancé au début de cette année...

Irlande : Comment le gouvernement utilise l’intelligence artificielle pour faciliter des tâches administratives

Le ministère irlandais de l'Agriculture, de l'Alimentation et de la Marine (DAFM) est l'organisme chargé de développer et de réglementer le secteur agroalimentaire en...

Trois chercheurs du MIT ont découvert que des bases de données comportaient certaines erreurs d’appréciation

Dans le cadre de recherche sur les intelligences artificielles, une équipe de trois chercheurs du Massachussetts Institute of Technology (MIT) a publié un article fin mars, montrant que les bases de données utilisées par les algorithmes afin d’analyser une requête n’étaient pas vraiment fiables. 

C’est en réalisant des tests sur des algorithmes de reconnaissances d’objets et d’animaux que Curtis Northcutt, Jonas Mueller et Anish Athalye, tous trois chercheurs au MIT, ont remarqué que ces bases de données comportaient beaucoup d’erreurs. Ces algorithmes, en fonctionnant correctement, doivent à partir de n’importe quelle image envoyée, reconnaitre l’objet ou l’animal et en donner sa nature à l’utilisateur. Mais durant les tests, certains résultats semblaient être hors sujet : c’est ainsi qu’une image de crabe fut décrite comme un homard, qu’une grenouille fut reconnue par l’algorithme comme un chat et qu’un ouvre-boîte après analyse, est devenu un casse-noix.

Les chercheurs ont donc décidé d’examiner une dizaine de bases de données en concevant justement un algorithme basé sur leurs propres bases de données et de la comparer avec les bases de données testées. Le résultat fut sans appel, les taux d’erreur peuvent osciller entre 0,54% d’erreur pour la base de données CIFAR-10 jusqu’à plus de 10% pour Quick!Draw! avec un taux d’erreur moyen de 3,4%. Ce qui est sûr, c’est que le zéro absolu dans l’erreur n’existe pas. Or, faire perdurer le mauvais étiquetage de données visuelles, audio, vidéo ou textuelles pourrait potentiellement faire ralentir les recherches dans le domaine de la reconnaissance automatique.


1ère Marketplace de l'IA et de la transformation numérique vous recommande :
 
Zacharie Tazrout

Partager l'article

Levée de fonds de 6 millions d’euros de la fintech lyonnaise Mon Petit Placement

Mon Petit Placement, start-up lancée en 2017, a bouclé en ce mois de novembre sa troisième levée de fonds pour un montant de 6...

Lutte contre la cybercriminalité : l’exemple du défi IA lancé par le gouvernement canadien aux petites entreprises

Comme les autres organismes de police canadiens, la Gendarmerie royale du Canada (GRC) peine à accéder aux données chiffrées saisies lors d'enquêtes criminelles. C'est...

Continuity annonce une levée de fonds de 5 millions d’euros auprès d’Elaia Partners, Bpifrance et Kamet Ventures

Continuity a levé 5 millions d’euros en Seed auprès d'Elaia Partners, Bpifrance et Kamet Ventures a annoncé la jeune pousse cette semaine. La start-up...

ADAM9, un gène potentiellement impliqué dans les formes graves de Covid-19 identifié par l’intelligence artificielle

Pourquoi certains patients atteints de Covid-19 sont-ils asymptomatiques alors que d'autres développent des formes graves, notamment le SDRA (syndrome de détresse respiratoire aigüe) ?...
Recevoir une notification en cas d'actualité importante    OK Non merci