IA et computer vision

France : Automatiser l’annotation des données dans l’IA et la computer vision avec le projet Datawise

Le projet Datawise, mené par la société grenobloise Neovision en collaboration avec le Liris, vise à transformer le processus d'annotation des données dans l'intelligence artificielle (IA) et la computer vision. Soutenu par la région Auvergne-Rhône-Alpes, ce projet ambitionne de rendre l'annotation des données plus rapide et efficace, un élément crucial pour l'entraînement des modèles d'IA performants.

Un projet innovant pour accélérer l’annotation des données

Le projet Datawise, mené par la société grenobloise Neovision en partenariat avec le Laboratoire d’informatique en images et systèmes d’information (Liris), vise à révolutionner le processus d’annotation des données dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et de la computer vision. Soutenu par la région Auvergne-Rhône-Alpes dans le cadre du programme R&D Booster, ce projet a pour ambition d’accélérer considérablement l’annotation des données, un aspect fondamental pour l’entraînement des modèles d’IA performants.

Le défi de l’annotation des données en vision par ordinateur

Dans le domaine de la computer vision, la qualité des données utilisées pour entraîner les modèles d’IA est cruciale. Cependant, le processus de nettoyage et d’annotation des données est souvent fastidieux et coûteux en temps, car il repose encore principalement sur des méthodes manuelles. Cela ralentit les cycles de développement des IA et empêche les data scientists de se concentrer pleinement sur leur expertise principale : l’analyse des données.

« Disposer de grandes quantités de données de qualité est indispensable pour améliorer les performances des modèles d’IA. Dans le domaine de la computer vision, les tâches de nettoyage et d’annotation de ces données sont souvent longues, fastidieuses et coûteuses en temps, notamment parce qu’elles sont faites manuellement. »

— Stefan Duffner, docteur en informatique au Liris

Un partenariat stratégique entre Neovision et Liris

Neovision, experte en développement de solutions d’IA sur mesure, et le Liris, reconnu pour ses avancées scientifiques en traitement de l’information et des images, ont uni leurs forces pour créer une solution innovante. Ce partenariat combine des compétences techniques et académiques afin de proposer une approche robuste et évolutive.

« Ce partenariat allie savoir-faire technique et avancées académiques pour créer une solution robuste, capable de répondre aux défis complexes du développement de l’IA moderne. »
— Communiqué de Neovision et Liri

Vers des modèles d’IA plus performants et autonomes

L’un des objectifs principaux de Datawise est de dépasser les méthodes traditionnelles d’entraînement des modèles d’IA. Actuellement, les IA sont souvent initialement formées sur des tâches simples avant de traiter des objets plus complexes. Ce processus peut limiter les performances globales des modèles.

« Notre ambition est de développer des modèles capables de s’entraîner directement sur des données industrielles complexes, sans nécessiter une préparation manuelle massive des données. Cela représente un bond en avant significatif en matière de performance et accélère considérablement le processus de création de solutions d’IA. »
— Lucas Nacsa, CEO de Neovision

Datawise : des perspectives pour tous les secteurs industriels

Avec Datawise, Neovision et Liris souhaitent transformer la manière dont les données visuelles sont préparées pour les modèles d’IA. Ce projet ouvre de nouvelles perspectives pour l’industrie, permettant aux entreprises de valoriser des bases de données jusque-là inexploitées à moindre coût. Les technologies développées rendront l’intelligence artificielle plus accessible à un large éventail de secteurs.

Vers une IA plus ergonomique et accessible

À terme, le projet ambitionne également d’intégrer des grands modèles de langage (LLM) aux outils issus de Datawise. Cette intégration permettra d’optimiser l’ergonomie des solutions, facilitant ainsi leur adoption par un plus grand nombre d’utilisateurs.

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