Collecte de données multilingues par l'IA : son importance pour le développement de l'IA

L’efficacité de l’intelligence artificielle (IA) dépend entièrement des données qui lui sont fournies au cours du processus d’apprentissage. Une IA construit son modèle à travers une phase d’apprentissage complète qui implique une énorme quantité de données décrivant des situations réelles. Le problème se pose lorsque l’on sait que les gens parlent plus de 7,000 XNUMX langues dans le monde, ce qui signifie que la collecte de données d’IA pour différentes langues devient vitale pour créer des systèmes d’IA efficaces. 

La mise en œuvre de systèmes d’IA dans le traitement du langage naturel (TALN) ou le développement de solutions inclusives basées sur l’IA dans l’éducation ou la médecine ne sont que quelques exemples de ce qui est possible lorsque l’IA travaille avec des ensembles de données multilingues. Cela permet aux personnes d’origines ethniques et culturelles différentes de communiquer et d’interagir de manière transparente. Cet article explique pourquoi la collecte données IA multilingues est important et quels sont les défis auxquels sont confrontés les innovateurs dans ce domaine. 

À la fin de cet article, nous verrons comment collecter des ensembles de données multilingues et leur importance, ainsi que comment cela pose les bases d’un réseau neuronal plus puissant.   

 Qu’implique la collecte de données par l’IA et pourquoi les ensembles de données multilingues sont-ils importants ? 

La collecte de divers types d'informations, telles que des images, du texte ou des enregistrements vocaux pour créer un modèle d'apprentissage automatique distinct, est appelée processus de collecte de données d'IA. Un modèle a besoin de ces informations pour identifier certains traits, tirer des conclusions logiques et s'engager dans des activités qui simulent le comportement humain. 

Le problème majeur aujourd’hui réside dans le fait que les ensembles de données orientés vers l’anglais se concentrent sur des populations spécifiques, ce qui fait que d’autres régions entières souffrent en termes d’accès à la technologie.

Equity AI cherche à fonctionner dans plusieurs langues, et des ensembles de données multilingues sont donc publiés pour aider à combler ce fossé.

Par exemple, créer un logiciel de reconnaissance vocale pour les anglophones et les télougous, ou un Chatbot qui parle français et mandarin, implique le développement d'ensembles de données linguistiques spécifiques et de haute qualité. Macgence est l'une des sociétés multinationales spécialisées dans la création de données de formation pour les technologies AI/ML, et est cruciale pour la création de ces ensembles de données. 

Pourquoi ces ensembles de données sont-ils importants ? 

Contextes culturels : La compréhension par l’IA de l’argot, des idiomes et des expressions spécifiques à une région et culturellement pertinentes est rendue possible grâce aux données multilingues. 

Portée mondiale: Les modèles multilingues aident à adapter les produits technologiques aux pays non anglophones où la capacité des résidents à parler anglais est faible. 

Réduction du biais : L'IA multilingue crée des systèmes équitables en diversifiant l'ensemble des données de formation et dépend donc moins de modèles biaisés pour la formation.  

Les défis de la collecte de données multilingues

Même si des ensembles de données multilingues précis doivent être collectés, cette tâche est fastidieuse. Voici les défis à relever : 

1. Variabilité linguistique   

Les langues sont souvent divisées en régions, dialectes et accents différents. La différence de performance du modèle entre le portugais brésilien et le portugais européen en fournit un exemple essentiel. Une collecte de données linguistiques normalisées éparses est nécessaire. 

2. Rareté des ressources   

Les langues moins répandues, comme le haoussa, le xhosa et le quechua, manquent cruellement de ressources, tandis que les langues parlées bien connues comme l'anglais et le chinois sont connues pour disposer de données abondantes.

La création d’ensembles de données pour ces langues nécessite plus de temps et une connaissance approfondie des cultures, des traditions et des pratiques locales. 

3. Exactitude et qualité des données 

Pour que l'IA fonctionne comme prévu, les résultats fournis dans les données doivent être précis ; les données d'entraînement doivent donc être propres et bien annotées. Lorsque l'on travaille avec des données multilingues, il faut faire appel à des experts maîtrisant parfaitement la langue, car ces professionnels doivent s'assurer que les traductions, les transcriptions et les annotations sont correctes. 

4. Questions éthiques et juridiques 

Les données utilisateur sensibles collectées à des fins de formation présentent un risque de violation des lois sur la protection de la vie privée. Lors du traitement d'échantillons de texte ou de voix personnels, il est important de se conformer aux réglementations sur la protection des données telles que le RGPD, en particulier lorsqu'il s'agit d'utiliser ou d'abuser d'informations privées. 

5. Mise à l'échelle et coût 

Trouver un bon équilibre entre la collecte de données de haute qualité et des dépenses trop importantes peut être un défi pour de nombreuses organisations. La majorité des entreprises se tournent vers des fournisseurs de données comme Macgence, car ils savent comment gérer cela. 

Bonnes pratiques pour la collecte de données d'IA dans plusieurs langues  

La création d'ensembles de données multilingues exhaustifs nécessite une réflexion approfondie et minutieuse. Ces pratiques sont là pour garantir que les choses sont faites efficacement : 

1. Identifier les cas et les langues cibles 

Déterminez les langues importantes pour votre plateforme d'IA. Utilisez-vous des données pour des chatbots du secteur médical ? Concentrez-vous sur les langues de votre zone géographique. Lancez-vous un nouveau produit à l'échelle mondiale ? Préparez des données couvrant plusieurs groupes linguistiques. 

2. Utilisez une variété de fournisseurs de données 

Faites appel à des locuteurs locaux de différentes régions et de différents dialectes. Cela nous permettra de garantir une représentation fidèle des aspects formels et informels de la langue.

3. Garantir l'assurance qualité 

Établir des procédures pour vérifier l'exactitude des annotations et des traductions spécifiques à chaque langue. Faire appel à des linguistes et à des spécialistes du domaine pour vérifier les données. 

4. Pratiques légales et éthiques 

Respectez les règles de confidentialité des utilisateurs lors du traitement des données. Veillez toujours à obtenir le consentement des utilisateurs et à rendre anonymes toutes les données sensibles. 

5. Faites confiance à des experts extérieurs 

Travailler avec un fournisseur de données multilingue tel que Macgence permet aux entreprises d’obtenir des ensembles de données annotés de manière experte sans mettre à rude épreuve les ressources internes. 

6. Mettre en œuvre une formation continue 

Ne vous limitez pas à un seul ensemble de données. Modifiez votre stratégie de collecte de données multilingues en fonction des performances du modèle. Cela permet à votre IA de s'améliorer dans plusieurs langues. 

Outils et technologies permettant une collecte efficace des données 

La collecte de données multilingues par l'IA est devenue plus facile grâce aux progrès technologiques. Certains des outils et techniques qui optimisent le travail dans ce domaine sont répertoriés ci-dessous. 

1. Plateformes de crowdsourcing 

Appen et Amazon Mechanical Turk sont des plateformes qui aident les organisations à trouver des utilisateurs mondiaux prêts à fournir des échantillons de données dans différentes langues. 

2. Outils d'annotation basés sur l'IA 

SuperAnnotate et Labelbox sont des outils d'annotation automatisés qui utilisent l'assistance de l'IA dans la préparation d'ensembles de données annotés, ce qui réduit considérablement le temps nécessaire à la préparation des données. 

3. API de traduction 

Google, DeepL et Microsoft Azure sont des exemples d’API qui aident à la création de traductions préliminaires, même si une vérification minutieuse est nécessaire pour atteindre le niveau de précision requis.

4. Outils de reconnaissance vocale et de transcription 

Rev et Temi sont des exemples de systèmes de reconnaissance vocale qui permettent d'améliorer la productivité en transformant des fichiers vidéo et audio en fichiers écrits. Ces systèmes sont efficaces même pour les fichiers multilingues car ils peuvent reconnaître différentes langues et dialectes. 

5. Technologies pour la souveraineté des données 

Les données personnelles multilingues peuvent être stockées et consultées grâce à l'utilisation de coffres-forts de données cryptés, ce qui garantit la conformité en appliquant des contrôles stricts. 

Utilisations pratiques rendues possibles par les ensembles de données de l'IA dans différentes langues 

La collecte de données IA multilingues sert de base à une variété de solutions avancées. Voici quelques exemples de solutions qui transforment actuellement les industries.  

1. Gadgets à commande vocale et chatbots 

Siri, Alexa et Google AI fonctionnent comme des assistants personnels pour leurs utilisateurs, mais avec l'aide de niveaux intermédiaires. Modèles de langage IA, ces outils nécessitent une formation approfondie et une exposition à différentes langues pour atteindre un public mondial. 

2. Personnalisation pour les acheteurs dans le commerce électronique 

Comme Amazon, Shopify est une autre plateforme développée par l’IA qui personnalise l’expérience d’achat lorsque les utilisateurs définissent leur langue préférée sur le site.

3. La technologie dans le domaine de la santé  

Les chatbots médicaux multiculturels créés à partir d'ensembles de données riches favorisent une meilleure communication entre les patients et les prestataires qui parlent des langues différentes.  

4. Plateformes pour l'éducation et la technologie dans l'éducation (EdTech) 

Un contenu culturellement pertinent est intégré aux ensembles de données multilingues Duolingo utilise pour enseigner de nouvelles langues aux utilisateurs sur leur plateforme.  

5. Services du gouvernement et du secteur public  

Le déploiement d’une IA du secteur public dotée de capacités multilingues garantit un accès égal aux services gouvernementaux, allant de l’inscription sur les listes électorales à la réception des communications d’urgence.  

Les prochaines étapes vers l’innovation grâce à l’IA multilingue  

Tout le monde devrait avoir accès à la technologie et ces développements innovants ouvrent la voie à l’ l'avenir de l'IA.

Une IA capable d’interagir dans plusieurs langues n’est pas seulement une déclaration de mode, mais l’essence même de la diplomatie dans des domaines tels que la santé, l’éducation, le commerce et bien plus encore. 

Pour y parvenir, il faut s’engager à collecter des données d’IA multilingues de haute qualité. Les organisations qui s’efforcent de résoudre les problèmes et utilisent des outils et des fournisseurs spécialisés comme Macgence seront en mesure d’utiliser efficacement les données pour changer les systèmes d’IA dans leurs entreprises. 

Vous souhaitez que vos modèles d'IA atteignent une nouvelle dimension ? Contactez Macgence dès aujourd'hui et accédez à des ensembles de données multilingues de premier ordre et préparez-vous à changer le monde. 

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