Les personnes et les processus derrière l'intelligence artificielle

Publié le : 1er avril 2019 / Mise à jour à partir du : 1er avril 2019 - Auteur : Konrad Wolfenstein

Les personnes et les processus derrière l’intelligence artificielle – @shutterstock | Zapp2Photo

L’intelligence artificielle a la mauvaise réputation de tuer des emplois et de remplacer les travailleurs humains. C’est le cas dans certains domaines, mais dans d’autres, notamment en matière de nettoyage et de traitement des données, l’IA ouvre la voie à de nouveaux métiers.

« L'étiquetage et l'annotation des données » est une industrie émergente issue de l'IA. Les ensembles de données non structurées provenant de sources telles que des caméras et des données de médias sociaux ou de sources structurées telles que des bases de données sont étiquetées, mises en évidence, colorées ou mises en évidence pour montrer les différences et les similitudes entre les personnes. Pour entraîner une machine à apprendre ce qu'est un panneau d'arrêt, une personne doit entrer dans les images de la caméra d'une rue et marquer tous les panneaux d'arrêt sur la photo. La machine reçoit ensuite des données qui identifient des milliers de ces images. Au fil du temps, le traitement des données étiquetées permettra au système d'identifier plus précisément ce qu'est un panneau d'arrêt. Ce type d’apprentissage automatique, dans lequel un système devient plus précis en recevant plus de données, est appelé apprentissage profond.

Étant donné que ce processus est essentiel pour que les algorithmes remplissent avec précision leurs fonctions essentielles, l’industrie de l’étiquetage des données prendra de l’importance au cours des cinq prochaines années. En 2018, le marché de la préparation des données par l’IA et l’apprentissage automatique, un processus qui repose en grande partie sur l’étiquetage manuel des données, s’élevait à 500 millions de dollars. Ce montant devrait plus que doubler, pour atteindre 1,2 milliard de dollars d'ici 2023, selon Cognilytica Les fournisseurs tiers s'attendent à ce que cette croissance augmente de manière significative, passant de 150 millions de dollars de marché à 1 milliard de dollars sur la même période. L'étiquetage des données est particulièrement important pour l'IA, qui s'occupe de la reconnaissance d'objets et d'images, des véhicules autonomes et de l'étiquetage des textes et des images.

L’intelligence artificielle a mauvaise réputation en tant que tueuse d’emplois et remplaçante des travailleurs humains. Dans certains domaines, cela est vrai, mais dans d’autres, notamment en ce qui concerne la manière dont les données sont nettoyées et traitées, l’IA est à l’origine de nouveaux emplois.

L’étiquetage et l’annotation des données sont une industrie en plein essor née de l’IA. Les ensembles de données non structurés provenant de sources telles que des caméras et des données de médias sociaux ou de sources structurées, telles que des bases de données, sont étiquetés, marqués, colorés ou mis en évidence pour montrer les différences et les similitudes entre les personnes. Pour entraîner une machine à apprendre ce qu'est un panneau d'arrêt, une personne doit visionner des images d'une rue et marquer tous les panneaux d'arrêt sur la photo. La machine reçoit ensuite des données identifiant des milliers de ces images. Au fil du temps, le système peut identifier plus précisément ce qu'est un panneau d'arrêt en traitant les données étiquetées. Ce type d’apprentissage automatique, dans lequel un système devient plus précis en recevant davantage de données, est appelé apprentissage profond.

Ce processus étant essentiel pour que les algorithmes puissent remplir avec précision les éléments essentiels de leur fonction, le secteur de l’étiquetage des données est appelé à décoller au cours des cinq prochaines années. En 2018, le marché de la préparation des données par l’IA et l’apprentissage automatique, un processus qui repose en grande partie sur l’étiquetage manuel des données, s’élevait à 500 millions de dollars. Selon Cognilytica , ce montant devrait plus que doubler, pour atteindre 1,2 milliard de dollars d'ici 2023. Les fournisseurs tiers s'attendent à une augmentation significative de cette croissance, passant de 150 millions de dollars de marché à 1 milliard de dollars sur la même période. L'étiquetage des données est particulièrement essentiel pour l'IA qui s'occupe de la reconnaissance d'objets et d'images, des véhicules autonomes et de l'annotation de textes et d'images.

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