Art et science de l'annotation d'images : la technologie derrière l'IA et l'apprentissage automatique

Roger Brun

Suivre

Devenir humain : magazine sur l'intelligence artificielle

Écouter

L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) est devenue de plus en plus répandue dans le monde moderne, car elle permet d’améliorer considérablement la vie humaine de toutes les manières possibles. En automatisant les tâches et les processus de routine pour rationaliser les opérations avec une efficacité, une précision et une rentabilité accrues, l'IA s'est avérée révolutionner pratiquement tous les secteurs, qu'il s'agisse de la santé, de l'éducation, de la vente au détail, de la finance ou de l'agriculture..

La technologie de l’IA évolue constamment, permettant aux machines de devenir de plus en plus avancées et capables d’exécuter des fonctions plus complexes. Nous avons tous vécu la transformation que l’IA a apportée à nos vies, mais notre conscience du véritable art et de la science derrière cette technologie nouvelle ère est-elle exacte ? De quelle manière comprenons-nous les annotations d’images, la technologie sous-jacente à l’IA et à l’apprentissage automatique (ML), et leur importance dans le développement de données de formation d’IA précises et adéquates pour les modèles d’apprentissage automatique ?

L'annotation d'images est au cœur de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, et cette note donne un aperçu des différentes approches et méthodes nécessaires pour réaliser l'IA et développer des modèles compatibles avec l'IA.

Un programme informatique ou un algorithme qui interprète les données, analyse les modèles ou reconnaît les tendances est appelé intelligence artificielle. Pour y parvenir, il faut comprendre les algorithmes et être capable de les appliquer à des défis du monde réel grâce à l’IA. Il faut de la créativité, de l’intuition et des compétences en résolution de problèmes pour développer l’intelligence artificielle. En prenant cette description dans son ensemble, nous pouvons en déduire que les données sont indispensables au développement de tout système d’IA performant.

En fournissant des informations pour la formation et l'affinement des algorithmes, les données alimentent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, leur permettant de faire des prédictions, d'identifier des tendances et d'automatiser les processus. Un algorithme d'apprentissage automatique ou une application d'IA peut être personnalisé en utilisant des données pour correspondre à des scénarios ou des cas d'utilisation spécifiques. Dans l’IA et l’apprentissage automatique, les données permettent d’identifier des modèles et des relations entre les variables, et ces modèles et relations permettent aux modèles de prendre des décisions éclairées. Dans l’ensemble, cela montre que plus vous disposez de données, meilleurs sont vos modèles d’IA et d’apprentissage automatique.

Le concept d’intelligence artificielle fait référence à une machine ou à un ordinateur capable d’apprendre de l’expérience, d’adapter son comportement en conséquence et d’effectuer des tâches. La capacité de l’IA à exécuter efficacement des tâches complexes est déterminée par l’annotation des images, qui est un facteur déterminant de son succès et est définie comme le processus d’étiquetage des images avec des métadonnées descriptives. Puisqu'il jette les bases des applications d'IA, il est également souvent appelé le « cœur de l'IA et de l'apprentissage automatique ».

Dès l’aube de l’intelligence artificielle, l’annotation d’images était utilisée pour l’apprentissage automatique. Les années 1950 a vu le développement de réseaux de neurones formés à l’aide d’images étiquetées à la main. Les algorithmes de vision par ordinateur se sont répandus dans les années 1970, et les chercheurs ont utilisé des images annotées pour entraîner des algorithmes d’IA.

L’essor des algorithmes avancés d’apprentissage automatique dans les années 1990 a permis d’automatiser l’annotation des images. Il est désormais possible de détecter et de classer des objets avec des algorithmes de vision par ordinateur sans avoir à étiqueter les images manuellement. Grâce au développement d’algorithmes d’apprentissage profond, la reconnaissance d’images est devenue plus précise.

Les algorithmes de vision par ordinateur sont formés à l’aide de grands ensembles de données d’images étiquetées et sont utilisés dans un certain nombre d’industries, notamment les voitures autonomes et les diagnostics médicaux. L’annotation des images contribue également à améliorer les algorithmes de reconnaissance faciale et permet aux robots d’être entraînés à effectuer des tâches.

Les objets d'une image peuvent être étiquetés, les limites peuvent être identifiées et les métadonnées peuvent être générées à l'aide de l'annotation d'image, qui fait partie du processus de préparation des données pour les tâches d'IA et d'apprentissage automatique. L'étiquetage précis des images permet aux machines de reconnaître les objets et les personnages qu'elles contiennent. Les modèles basés sur l’IA et l’apprentissage automatique doivent disposer de ces informations pour être efficaces et précis.