Améliorer l'IA générative avec Human in the Loop : le début d'une collaboration illimitée
Chez isahit, nous qualifions souvent notre site force de travail d'"amélioré" par l'IA générative, où les personnes qui collaborent avec nous sont des "humains augmentés" qui fournissent constamment une qualité proche de la perfection dans toutes leurs tâches numériques.
Cependant, il est essentiel de reconnaître qu'ils jouent également un rôle crucial dans le soutien des outils d'IA générative, que ce soit en formant des modèles d'IA ou en participant à un système humain dans la boucle.
L'IA générative a fait l'objet d'une attention particulière au cours des derniers mois, s'imposant incontestablement comme une technologie qui change la donne dans divers secteurs d'activité. Nous assistons indéniablement aux premières étapes de cette révolution de l'IA.
L'IA générative possède une pléthore de capacités, allant de la génération de textes et d'images à la classification, l'extraction et l'étiquetage efficaces des contenus. Tous les outils technologiques intégrant l'IA générative améliorent considérablement la vitesse et l'efficacité de la création et de la modification de contenu par les humains. Face à cette révolution solide et prometteuse, isahit reconnaît que son cœur de métier est en pleine évolution.
Néanmoins, nous croyons fermement que les humains continueront à jouer un rôle crucial dans le processus de production de l'IA générative. C'est ce que nous appelons l'humain dans la boucle dans notre industrie annotation de données/Processing. Les humains possèdent des qualités uniques, notamment la précision, la compréhension du contexte, le jugement, la créativité et les connaissances de base, que les machines ne peuvent pas remplacer complètement, mais plutôt compléter et améliorer... La clé réside dans l'intégration stratégique de l'IA générative dans nos activités quotidiennes, en tirant parti de son potentiel pour nous aider à produire des contenus pertinents, à développer des produits exceptionnels et à prendre des décisions éclairées.
L'IA générative, tout comme la jurisprudence, est une discipline en évolution. S'appuyant sur le passé, elle embrasse le présent comme une nouvelle perspective et anticipe l'avenir comme un processus continu de correction et d'adaptation.
Ces dernières années, l'IA générative, qui fait partie de la technologie des systèmes de gestion de l'apprentissage (LLMS), a fait des progrès considérables, devenant compétente dans la génération de contenu dans un large éventail de domaines. Il y a une dizaine d'années, c'est surtout la génération de texte qui a connu des avancées, avec un lien limité avec le domaine de la robotique. Aujourd'hui, cependant, l'IA générative a dépassé ces limites, faisant preuve d'une précision et d'une qualité remarquables dans la génération d'images et de vidéos, ce qui marque une expansion visible de ses capacités. Cette technologie peut facilement passer d'un type de format à l'autre et, au fur et à mesure que les utilisateurs l'utiliseront, elle devrait s'améliorer encore pour créer un contenu encore meilleur à l'avenir.
En outre, l'IA générative, qui se concentrait auparavant sur quelques domaines de connaissance, a évolué pour générer du contenu et fournir des informations sur une multitude de sujets. Tous les secteurs peuvent ainsi bénéficier du potentiel de l'IA générative, sans jamais oublier le rôle indispensable des humains pour assurer la sécurité et maintenir la qualité du contenu.
Cette évolution rappelle la nécessité croissante pour les humains d'être impliqués dans la formation à l'IA générative afin d'améliorer continuellement ses capacités. La formation de modèles d'IA générative pour des tâches telles que la classification de textes est relativement simple, mais des difficultés surgissent lorsque l'on s'attaque à des sujets complexes tels que l'analyse d'images médicales, comme les scanners cérébraux.
L'IA générative ne cessant d'évoluer, la demande d'étiqueteurs hautement qualifiés et spécialisés devrait croître de manière significative.
Dans le monde de l'intelligence artificielle, qui évolue rapidement, une chose est claire : la synergie entre les humains et les machines est nécessaire pour atteindre le plein potentiel de l'IA générative.
L'IA générative a la capacité de générer du contenu et du code à un rythme qui semble presque surnaturel pour l'être humain. Cependant, elle est compromise et sujette à des erreurs, des incohérences et des biais. C'est là que l'œil de l'homme devient nécessaire. Ilya Sutskever, directeur scientifique d'OpenAI, reconnaît que les modèles d'IA continueront d'évoluer, mais que la touche humaine reste irremplaçable. C'est la fusion du processus de calcul de l'IA avec la prise de décision humaine, le jugement éthique et les choix critiques qui élève la qualité du contenu généré par l'IA.
Human-in-the-loop n'est pas une interaction ponctuelle ; c'est un processus continu et itératif entre les annotateurs et le contenu annoté automatiquement. Fondamentalement, la boucle humaine implique des experts humains dans la formation et les ajustements des systèmes d'intelligence artificielle. Les humains examinent méticuleusement les données (prétraitées par GenAI, par exemple), les débarrassant de leurs incohérences, des erreurs de nettoyage et des biais. Afin de créer des données d'entraînement de haute qualité pour les futurs modèles. Ils participent activement à la formation des modèles d'IA, interagissent avec eux pour les affiner et les optimiser.
Pour comprendre le spectre de l'implication humaine dans la formation de l'IA, nous pouvons diviser leur position dans le flux de travail en trois approches :
Par essence, HITL, HOTL et HIC illustrent le spectre de la collaboration entre les humains et l'IA, chacun avec ses avantages et ses applications uniques. Alors que nous naviguons dans le paysage complexe de l'IA générative, il devient évident que la véritable magie ne réside pas dans la machine seule, mais dans la symphonie de l'expertise humaine qui la guide vers l'excellence. Avec le HITL comme boussole, nous nous embarquons pour un voyage où l'IA continue d'apprendre, de s'adapter et de s'améliorer, main dans la main avec les gardiens de la sagesse, l'humanité.
Des exemples concrets nous montrent comment l'impact remarquable de Human in the Loop peut améliorer la qualité du contenu produit par les outils de GenAI.
Voici quelques avantages clés de la boucle humaine ajoutée au "développement" des modèles d'IA.
Chez isahit, nous sommes à l'avant-garde de cette révolution qui évolue rapidement, en construisant des outils et des flux de travail pour tirer le meilleur parti de la combinaison Human-in-the-loop et Generative AI. L'objectif est de créer des contenus qui ne répondent pas seulement aux attentes, mais qui tirent le meilleur des robots et des humains.
Lorsque l'on aborde la question de l'interaction entre "l'homme dans la boucle" et les outils d'IA générative, certains défis apparaissent au premier plan. Par exemple, la mise en œuvre de "l'humain dans la boucle" peut être complexe, l'évolutivité et le coût étant des préoccupations majeures. C'est pourquoi, chez isahit, nous aidons les entreprises à construire des flux de travail intelligents et à intégrer le bon site force de travail pour maximiser les avantages de ces flux de travail.
En outre, la dimension éthique reste importante dans la mesure où nous gérons les rétroactions humaines, en nous efforçant constamment d'identifier et de rectifier les biais potentiels tout en recherchant la meilleure pertinence.
Dans notre cheminement vers l'amélioration de l'IA, il est essentiel de souligner l'importance d'un développement responsable de l'IA et d'une réglementation efficace, que ce soit de la part des entreprises ou des gouvernements. Ces piliers garantissent que la révolution de l'IA s'aligne harmonieusement sur nos valeurs, garantissant que dans notre avenir, l'innovation coexiste avec l'éthique et l'intégrité.
L'avenir est plein de possibilités en ce qui concerne la collaboration entre l'IA et l'homme. L'IA, guidée par les interactions humaines, apprendra et s'adaptera à un rythme sans précédent. La synergie entre l'expertise humaine et les algorithmes de l'IA promet de générer des systèmes d'IA plus avancés et plus créatifs au cours de la prochaine décennie.
Bien que l'autonomie réelle des modèles d'IA puisse être réaliste dans un avenir proche, les résultats récents générés par l'IA démontrent que le rôle de l'homme est important dans la production d'un contenu qualitatif. Malgré les inquiétudes concernant le remplacement des emplois, l'IA générative est un travail en cours, qui nécessite une collaboration humaine pour atteindre son plein potentiel.
Pour l'avenir, la relation entre annotateurs et l'IA générative dans la génération de contenu est infinie, et le voyage ne fait que commencer.
Concevoir des systèmes d'IA et d'apprentissage automatique qui intègrent systématiquement l'élément humain dans le processus est une bonne pratique, voire une nécessité dans le secteur de l'IA.
L'approche "human-in-the-loop" (la coopération entre l'IA et l'Humain) recadre et hiérarchise les interactions entre les humains et les machines afin de créer des systèmes plus intelligents qui intègrent une intervention utile et pertinente pour les humains. L'IA se comporte comme un étudiant qui commence à maîtriser un sujet et qui est susceptible de faire des erreurs ou de ne pas comprendre certaines nuances. L'humain dans la boucle peut alors intervenir pour indiquer au système les signes distinctifs à rechercher et l'aider à fournir des réponses plus précises.
Par exemple, un système qui a appris à reconnaître différents animaux en fonction des motifs de leur peau apprendra rapidement à distinguer un zèbre des autres créatures grâce à ses rayures uniques, mais pourrait avoir des difficultés à identifier certains animaux aux formes et aux couleurs similaires. L'humain dans la boucle peut alors intervenir pour indiquer au système les signes distinctifs à rechercher et l'aider à fournir des réponses plus précises. En associant un guide humain à une machine, on tire parti de deux types d'intelligence simultanément. En fournissant au système d'IA des données à étudier et en validant ses efforts lors du processus d'essais et d'erreurs, l'humain peut combiner les connaissances qu'il a acquises au cours de sa vie avec la rapidité du système informatique.
On parle d'apprentissage humain en boucle lorsqu'une machine d'apprentissage ou un système informatique peut assimiler des contributions humaines sélectionnées dans son processus d'apprentissage, ce qui crée un cycle de rétroaction ou "boucle". L'HITL comprend également des méthodes d'apprentissage actif et la création d'ensembles de données par étiquetage humain.
Dans l'apprentissage actif, un modèle de machine à apprendre peut demander de manière interactive à un utilisateur de annoter de nouveaux points de données avec le résultat souhaité. Le modèle est autorisé à être "curieux" et l'humain est là pour façonner cette curiosité afin d'obtenir de meilleurs résultats.
L'apprentissage automatique est souvent présenté comme une réponse fantastique à toute une série de problèmes. Oui, l'apprentissage automatique est actuellement ce qui se rapproche le plus de la magie, et il peut résoudre ou du moins améliorer un large éventail de problèmes. Lorsqu'on l'intègre dans une entreprise, il doit y avoir un début et une fin distincts au processus, ainsi que des phases logiques entre les deux. Une personne ou un système peut commencer par examiner un ensemble de données d'entrée. Il peut également y avoir des directives qui aident un humain à faire un choix, ou même l'automatiser dans des situations spécifiques. L'apprentissage automatique n'est pas nécessaire si le processus peut être bien automatisé avec quelques règles. Les deux approches peuvent être acceptables pour l'apprentissage automatique par l'homme dans la boucle, comme décrit ci-dessus, mais le diable est dans les détails. Vérifiez que les procédures sont adaptées à l'automatisation de l'IA en consultant à la fois l'entreprise et votre partenaire d'apprentissage automatique. N'oubliez pas que l'apprentissage automatique peut automatiser un large éventail de processus et travailler avec un large éventail de sources de données, y compris les champs de base de données, le texte en format libre, les images et les données vocales.
Les modèles d'apprentissage automatique peuvent facilement devenir biaisés du fait qu'ils ont été formés sur des données biaisées. La présence d'un humain dans la boucle permet de détecter rapidement les biais.
Pour produire des résultats précis, la plupart des algorithmes d'apprentissage automatique populaires nécessitent une grande quantité de données étiquetées. Dans de nombreuses circonstances, cependant, il n'y a même pas une grande quantité de données non étiquetées avec lesquelles travailler. Si vous cherchez des exemples de fake news dans une langue qui ne compte que quelques milliers de locuteurs, par exemple, vous risquez de ne pas en trouver. Par conséquent, l'algorithme n'aura rien à apprendre. En gardant les humains dans la boucle dans ce scénario, on peut obtenir le même niveau de précision, même pour des formes de données plus rares.
Dans de nombreux cas, vous ne voulez pas que les performances de l'IA soient inférieures à la précision humaine. Si vous fabriquez des équipements essentiels pour un avion, par exemple, l'utilisation de l'apprentissage automatique pour les inspections peut accroître la sécurité, mais vous ne voulez pas risquer la sécurité au nom de l'automatisation. Ainsi, pour vous assurer que vous atteignez constamment une précision de niveau humain, vous aurez besoin d'un système qui peut être supervisé par des humains.
En fournissant au système d'IA des données à étudier et en validant ses efforts pendant le processus d'essai et d'erreur, l'humain peut combiner les connaissances qu'il a acquises au cours de sa vie avec la rapidité du système informatique. Cette dynamique de collaboration permet de surmonter les lacunes des humains et des machines afin d'obtenir des résultats plus précis. Cette relation symbiotique peut garantir l'amélioration constante qui alimente l'innovation future. Il s'agit là de la concrétisation de ce que beaucoup considèrent comme le destin futur de l'intelligence artificielle, à savoir être une augmentation naturelle de l'intelligence humaine, existant aux côtés des humains et les aidant à prendre des décisions plus sages et à créer des produits plus étonnants.
Chez isahit, l'approche "Human In The Loop" est au cœur de chacune de nos solutions car nous pensons que l'intelligence humaine élève l'intelligence artificielle. Nous sommes le pont qui relie l'intelligence humaine et l'intelligence artificielle.
Selon le roboticien et écrivain Rodney Brooks, les technologies actuelles d'intelligence artificielle sont "encore loin de pouvoir nous conduire à une véritable intelligence artificielle générale (AGI)". Il affirme qu'aucun des modèles actuels n'atteindra le stade de l'AGI parce qu'il leur manque un modèle pour représenter le monde réel. "Ce que ces modèles font, c'est de la corrélation dans le contexte du langage", affirme-t-il.
Dans cet article, nous avons voulu approfondir ce sujet et explorer le rôle de l'intervention humaine dans le développement de l'IA.
Les modèles d'IA ont leurs limites. Sans intervention humaine, ils peuvent présenter des lacunes dans la compréhension du monde réel, des biais involontaires et des erreurs de jugement. En voici quelques exemples :
Le terme HITL (Human-in-the-Loop) désigne l'intégration systématique de l'intervention humaine dans les processus d'apprentissage automatique. Cette approche permet une collaboration étroite entre l'IA et les humains, en exploitant les forces de chaque partie pour obtenir des résultats supérieurs. Voici quelques exemples concrets de l'importance du HITL dans l'apprentissage automatique :
Le processus de labellisation des données est un élément clé de l'intervention humaine dans le développement de l'IA. Des données de haute qualité et correctement labellisées sont essentielles pour former des modèles d'IA performants. Cette demande a donné naissance à un marché florissant de la labellisation des données qui permet aux experts humains de collaborer avec les systèmes d'IA pour annoter, vérifier et améliorer la qualité des données utilisées dans l'apprentissage automatique.
Différents acteurs du marché de la labellisation des données, tels que les plateformes de crowdsourcing et les sociétés d'externalisation des processus métier (BPO), proposent des approches variées pour répondre aux besoins de labellisation. Cependant, ils sont confrontés à des défis liés à la qualité et à la précision des annotations, à la confidentialité des données et à la gestion de l'évolutivité pour garantir des résultats fiables et efficaces. Des défis éthiques, tels que les conditions de travail des annotateurs humains, une rémunération équitable et la protection de leurs droits en tant que travailleurs, doivent également être relevés.
Le modèle linguistique ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) est un exemple d'intervention humaine dans le développement de l'IA. Ce modèle avancé a fait l'objet d'une attention particulière en raison de sa capacité à générer des textes fluides et cohérents. Cependant, ce résultat est le fruit d'un effort humain considérable dans le prétraitement et l'entraînement du modèle.
Les données textuelles utilisées pour entraîner ChatGPT doivent être prétraitées afin d'éliminer les incohérences, les erreurs et les biais potentiels. Les humains sont chargés de nettoyer et de formater ces données afin de créer un ensemble de données de haute qualité sur lequel le modèle peut s'appuyer.
Après le prétraitement des données, les humains jouent un rôle essentiel dans l'entraînement de ChatGPT. Ils fournissent des exemples de textes, corrigent les erreurs de génération et ajustent les paramètres du modèle pour améliorer ses performances. L'interaction constante entre les humains et le modèle permet d'affiner et d'optimiser les résultats. En outre, en interagissant avec ChatGPT et en fournissant un retour d'information ou des corrections, les utilisateurs contribuent à son amélioration continue et à l'affinement de ses performances.
L'intervention humaine dans le développement de ChatGPT est également cruciale pour corriger les biais potentiels présents dans les données et les générations de modèles. Les humains identifient les biais, les signalent et proposent des corrections appropriées. Cette étape permet de minimiser les distorsions et de promouvoir une plus grande équité et neutralité dans les réponses générées par le modèle.
Isahit utilise une variété d'outils, de modèles et de scripts pour répondre aux besoins spécifiques de ses clients. En plus d'OpenAI, isahit utilise également d'autres ressources telles que Google Vision API, qui fournit des fonctions de reconnaissance et d'analyse d'images, et Tesseract OCR, un moteur open-source de Google pour convertir les images en texte éditable. En intégrant ces différents outils dans ses flux de travail, isahit offre des solutions complètes et performantes pour le traitement du langage naturel et visuel.
L'expertise d'isahit réside dans sa capacité à intégrer ces différents outils et modèles dans des flux de travail personnalisés. L'objectif est de maximiser l'utilisation de l'intelligence artificielle au bon moment et de manière optimale, en combinant les forces de l'IA et de l'intervention humaine. Isahit conçoit des flux de travail qui permettent une collaboration transparente entre les capacités de l'IA et les compétences et l'expertise des annotateurs humains. Cette approche garantit des résultats de haute qualité tout en offrant la flexibilité et l'adaptabilité nécessaires pour répondre aux exigences spécifiques des projets.
La force de travail d'isahit est notre plus grand atout, car nous croyons fermement à l'importance de l'"Human-in-the-loop" (HITL) dans le développement de l'IA. Nous recrutons et formons des femmes dans le monde entier, en les soutenant dans leurs efforts professionnels grâce à des formations multidisciplinaires gratuites. En travaillant en étroite collaboration avec notre communauté de femmes, nous pouvons relever les défis auxquels sont confrontées de nombreuses industries et répondre à divers cas d'usages.
C'est grâce à l'expertise acquise par ces femmes et à leur engagement que nous pouvons réellement maximiser l'impact de l'intelligence artificielle dans divers domaines et contribuer à créer un avenir plus inclusif et plus équitable. Chez isahit, nous croyons en un monde plus juste où les entreprises jouent un rôle central dans la transformation sociale et environnementale. En adoptant le modèle "business for good", nous nous engageons à intégrer des objectifs sociaux et environnementaux au cœur de notre mission. Cette approche nous permet de créer un impact positif durable en renforçant l'autonomie des femmes dans le monde entier tout en contribuant au progrès de la société.
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