Les meilleures plateformes de crowdsourcing de données en 2024
Une microtâche est une petite tâche qui ne nécessite pas forcément de nombreuses compétences. Une microtâche ne requiert normalement qu'un faible niveau de compétences et prend moins de temps à réaliser. Le microtravail est une microtâche qui a été confiée à un site décentralisé en ligne force de travail. Comme son nom l'indique, la rémunération pour la réalisation d'une microtâche est également très minime. Avec le microtravail/microtâche, les entreprises intéressées qui ont besoin d'aide d'une manière ou d'une autre mettent des tâches en ligne sur un site Web et offrent une compensation à la personne qui travaille et accomplit la tâche. Le microtravail peut souvent être trouvé sur des sites spécifiques tels que Amazon's Mechanical Turk (MTurk), qui se spécialisent dans la mise en relation de travailleurs à distance avec des entreprises qui ont besoin de travailleurs indépendants à court terme.
Là encore, le micro-tâchage consiste à diviser les tâches importantes en petits morceaux. Ces tâches sont ensuite distribuées à des personnes intéressées sur Internet qui travaillent à distance et livrent la tâche une fois qu'elle est terminée. Parmi ces microtâches, citons les annotations, les annotations de polygones, l'identification du contenu d'une image ou la reconnaissance d'un texte abstrait.
Les plateformes de gestion des microtâches sont des plateformes qui traitent les projets et les réduisent à une série de petites tâches gérables et bien définies qui sont distribuées aux travailleurs à distance dans le monde entier.
En général, les plates-formes de microtâches sont utilisées pour les petites tâches monotones et bien définies qui ne requièrent généralement pas tant de compétences. Les plateformes de microtâches permettent à toute personne assise devant son ordinateur de contribuer à ces tâches.
Les défenseurs du microtravail soulignent que le microtravail rend le marché du travail plus égalitaire. Ils estiment qu'avec l'invention du microtravail, toutes les personnes, indépendamment de leur race, de leur sexe, de leur statut socio-économique ou de leur religion, sont toutes égales et méritent des droits et des chances égaux.
Grâce au micro-travail, la charge de travail peut être répartie de manière égale entre les personnes qui ont le plus besoin de revenus supplémentaires. Ainsi, la charge de travail ne devient pas le fardeau de quelques personnes seulement, mais peut être répartie de manière égale entre plusieurs personnes. Il permet à ceux qui ne disposent pas d'un revenu suffisant d'accéder à un revenu leur permettant de subvenir à leurs besoins et à ceux de leur famille.
Le micro-travail permet aux travailleurs à distance de gagner de l'argent pour leur famille et d'essayer de leur fournir de la nourriture mais aussi de leur payer une éducation. Avec l'invention du micro-travail, les choses ont vraiment changé.
donne aux gens la possibilité de gagner de l'argent en accomplissant une tâche telle que la transcription d'une vidéo. Les gens peuvent gagner de l'argent pour leurs familles et tenter de leur fournir de la nourriture mais aussi de payer une éducation.
Parmi les avantages des micro-travailleurs, citons la possibilité de travailler à domicile et de gagner de l'argent supplémentaire en plus des emplois réguliers. La possibilité de pouvoir travailler à domicile est très importante pour les femmes.
6. Pour les employeurs, les services de microtasking constituent une plateforme permettant de mettre rapidement un projet en ligne et de commencer à recevoir des résultats simultanément de la part de nombreux travailleurs.
On a fait valoir que de nombreux sites d'emploi de microtravail sont uniquement en anglais. Par conséquent, quiconque est incapable de communiquer et de comprendre la langue anglaise est automatiquement disqualifié pour ce type de travail. Dans cette situation, la langue devient un obstacle à l'exécution de la plupart des microtravaux.
Un autre inconvénient majeur des microtravaux est l'écart entre les barèmes de rémunération. Les microtravailleurs du pays d'origine du chantier sont susceptibles d'être mieux payés que les microtravailleurs internationaux et ce salaire équitable doit être égal pour des tâches similaires. De ce fait, les microtravailleurs internationaux se sentent souvent sous-estimés et sous-payés.
De nombreux microtravailleurs des pays en développement peuvent ou non posséder un compte bancaire. Pour ceux qui ont un compte bancaire, les tarifs bancaires ou les prélèvements électroniques sur les dépôts internationaux sont généralement élevés, ce qui leur enlève une grande partie de l'argent qu'ils gagnent.
1. Marquage des photos des médias sociaux
2. Numérisation des reçus et des factures
3. Saisir les informations d'une carte de visite à partir d'une photo
4. Étiquetage des photos
5. Crowdsourcing
6. Décrire les produits
7. Transcription de documents scannés
1. Implique le traitement de données en ligne. Par exemple, diriger le trafic vers des sites Web, étiqueter ou marquer des données.
2. Ils sont également utilisés pour traduire ou transcrire avec précision des clips audio et des images, car ce sont des activités qui conviennent mieux aux humains qu'aux ordinateurs. Ils sont utilisés à la fois à des fins pratiques de conversion des données, mais aussi pour améliorer et tester la fidélité des algorithmes d'apprentissage automatique.
3. Ils sont également utilisés pour traduire ou transcrire avec précision des clips audio et des images, car ce sont des activités qui conviennent mieux aux humains qu'aux ordinateurs. Ils sont utilisés à la fois à des fins pratiques de conversion des données, mais aussi pour améliorer et tester la fidélité des algorithmes d'apprentissage automatique.
4. L'identification d'images par des humains a été utilisée pour aider à la recherche de personnes disparues, mais avec peu d'effet.
5. Il s'agit d'une bonne plateforme pour atteindre une large population dans le cadre d'études sociales et d'enquêtes, car elle permet d'offrir facilement des incitations financières.
On assiste à une sorte de révolution en ce qui concerne le crowdsourcing et la collecte de données. Grâce aux progrès technologiques, il est plus facile d'obtenir rapidement des informations détaillées et de récompenser ceux qui les fournissent.
On parle de collecte de données par la foule lorsque les chercheurs font appel aux services ou à la sagesse d'un groupe diversifié de personnes pour effectuer des recherches, des enquêtes ou fournir des commentaires, rémunérés ou non, généralement via l'internet. La collecte de données par la foule gagne en popularité car elle est pratique, bon marché et relativement rapide.
1. Assurer un large réseau de contributeurs
2. Suivez attentivement la croissance du réseau. Le crowdsourcing nécessite une foule, pas seulement quelques personnes.
3. Considérez les compromis entre la taille de l'échantillon et les problèmes d'échantillonnage. Le crowdsourcing peut ne pas être la bonne option si vous exigez un échantillonnage et une structure de données stricts.
4. Demander des tâches simples aux contributeurs.
5. Assurez-vous que la plateforme sur laquelle vous collectez les données crowdsourcées est bien testée.
6. Quantifiez soigneusement les compromis. Les économies de coûts compenseront-elles les pertes de précision ou de qualité ?
Pour
1. Les processus d'annotation maison et cohérents peuvent être fiables et fructueux à long terme.
2. La boucle de rétroaction des annotations vous permet de vous améliorer constamment.
3. Un contrôle de qualité rigoureux.
Cons
1. Ce n'est pas toujours pratique, en fonction de vos données et de la taille de votre entreprise.
2. Il est coûteux et long d'élaborer un bon processus d'annotation à partir de zéro.
3. La recherche d'outils prend du temps et coûte cher. Selon le type et la taille des données, leur annotation peut nécessiter une main-d'œuvre de haut niveau.
4. Les données étiquetées par les équipes internes peuvent être biaisées
Pour
1. Annotation mondiale force de travail disponible 24/7.
2. Hautement abordable et rapidement déployable
3. Peut être utilisé parallèlement à l'étiquetage en interne ou avec un fournisseur.
4. L'utilisation d'un site diversifié force de travail réduit le risque de biais
5. Permet de gérer des projets d'annotation spécifiques à une culture ou à une langue, partout dans le monde.
Cons
1. Le contrôle de la qualité n'est pas garanti.
2. Difficile d'obtenir des résultats reproductibles et cohérents dans le temps.
3. L'utilisation d'un site externe force de travail limite la capacité de votre équipe à apprendre et à développer ses propres processus.
4. La gestion peut nécessiter beaucoup de maintenance et de temps.
5. De nombreuses entreprises ne traitent pas leurs force de travail de manière éthique et ces mêmes force de travail n'ont aucune sécurité d'emploi.
Les systèmes d'IA ont besoin de ces composants pour fonctionner efficacement :
1. Des données propres et étiquetées pour aider le système à fonctionner avec précision.
2. La science des données et la construction de modèles efficaces
3. Test pour s'assurer que le système fonctionne comme prévu
Les données sont la vie des systèmes d'IA. Plus les algorithmes ML reçoivent de données, plus leur précision s'améliore. Cependant, il n'est pas si facile de collecter une quantité suffisante de données du monde réel à utiliser pour l'entraînement des algorithmes, et cela nécessite un volume élevé de données. Le traitement d'un tel volume de données avec des ressources internes sera coûteux et prendra du temps. Il peut donc être préférable de faire appel à la foule pour l'étiquetage des données destinées à l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique.
Scale se concentre sur les applications computer vision . Scale offre une solution de bout en bout centrée sur les données et une suite de services d'étiquetage gérés via son API d'annotation. Ils disposent de systèmes permettant d'extraire des informations humaines et ont la capacité d'annoter de grands volumes de données à un débit élevé.
Clickworker fournit un support pour les tâches spécialisées. Il fournit également des outils pour le crowdsourcing mobile. Ils utilisent leur portée mondiale de crowdworkers pour créer, valider et étiqueter des données de manière fiable afin de fournir des données d'entraînement à l'IA qui présentent le type de diversité qui rend votre modèle d'IA polyvalent et forme votre système d'IA à l'excellence.
Également connu sous le nom de MTurk, il s'agit d'une plateforme populaire de crowdsourcing couramment utilisée pour la collecte de données. Sur Amazon's MTurk, vous pouvez créer et coordonner un large éventail de tâches de renseignement humain (connues sous le nom de HIT). Ils disposent d'un site diversifié force de travail avec des processus de sélection et de formation stricts.
La plateforme d'étiquetage des données de Lionbridge facilite la collecte d'échantillons de données provenant d'un grand nombre d'experts annotateurs dans plus de 300 langues. Avec plus de 20 ans d'expérience, Lionbridge a optimisé le processus et construit une plateforme d'étiquetage des données pour maximiser l'efficacité et la qualité des données.
Isahit est la seule entreprise d'étiquetage éthique de données ayant un impact social positif sur son site force de travail. isahit offre une formation gratuite à ses contributeurs, une rémunération supérieure à celle de ses concurrents et surtout une communauté bienveillante sur laquelle chaque contributeur peut compter.
La plateforme d'étiquetage des données d'Isahit utilise une approche humaine dans la boucle avec des travailleurs experts (HITers) qui effectuent des tâches d'intelligence humaine. Elle constitue une source de services de collecte et d'annotation de données rapides, de haute qualité et rentables.
Conclusion
L'étiquetage des données est une étape très importante du prétraitement des données. Heureusement pour les scientifiques, le crowdsourcing est une option efficace pour externaliser des tâches d'étiquetage de données en grande quantité vers un site force de travail toujours prêt et compétent. Pour exploiter le plus grand potentiel du crowdsourcing, créez des tâches attrayantes avec des objectifs spécifiques en tête et récompensez les contributeurs de manière appropriée. Le crowdsourcing de données peut vous aider à résoudre vos défis commerciaux les plus complexes rapidement et plus efficacement.
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