Vision par ordinateur 20/20 pour l’intelligence artificielle

Des drones autonomes aux voitures d’assistance à la conduite en passant par les chariots de courses qui peuvent vous sortir d’un supermarché sans faire la queue pour un caissier, l’intelligence artificielle est sur le point de changer nos vies.

Mais cela n’arrive pas tout seul. Pour fonctionner, l’intelligence artificielle doit reconnaître des millions de dangers de la circulation, d’objets en suspension dans l’air ou d’articles dans un supermarché en les comparant à des images étiquetées stockées dans sa mémoire.

Dataloop est la première entreprise à comprendre comment combiner et automatiser une grande partie du processus derrière la « vision par ordinateur » qui permet à ces applications de fonctionner, ce qui permet d’économiser du temps et des ressources.

La startup israélienne de quatre ans estime que son logiciel est déjà utilisé par la plupart des fournisseurs d’étiquetage. Ses clients incluent LinkedIn, Intel, Toyota et Vimeo – un développeur leader d’outils de création vidéo automatique alimentés par l’IA.

« Créer l’intelligence artificielle dont ces plates-formes ont besoin pour fonctionner nécessite de montrer aux machines de nombreux exemples – des centaines de millions dans certains cas – et de mettre constamment à jour ces exemples à mesure que la réalité change », déclare le co-fondateur et PDG de Dataloop, Eran Shlomo.

Aujourd’hui, ces images sont largement étiquetées dans les pays du tiers monde, où les gens sont assis devant des écrans d’ordinateur marquant numériquement des arbres, des lignes électriques, des piétons, des animaux – ou tout ce dont un client a besoin. Les développeurs humains utilisent cette banque d’images étiquetées pour créer un modèle sur lequel le fonctionnement du programme est basé. C’est un processus long, coûteux et imprécis.

« Dataloop est le premier à combiner les forces des personnes génératrices de données dans des endroits comme l’Inde et le Sri Lanka avec des machines comme des caméras et des capteurs dans un flux de données qui traite, analyse et saisit constamment ces exemples et, lorsqu’un événement nécessite une intervention humaine, appelle pour aider. Cette coopération homme-machine conjointe en temps réel a créé la première plate-forme d’apprentissage continu et devrait établir une nouvelle norme de l’industrie », a déclaré Shlomo.

Dataloop devrait terminer 2021 avec une croissance des revenus de 300 %, et la société s’attend à ce que ce taux de croissance augmente avec la sortie publique de son produit de pipeline de données au début de 2022. Les clients existants signalent une réduction remarquable de 80 % du coût et du temps d’étiquetage après le remplacement des systèmes internes, en grande partie manuels, avec la plateforme de Dataloop. La société lève un nouveau cycle d’investissement via OurCrowd, la plateforme d’investissement en actions basée à Jérusalem.

« Le machine learning est crucial pour nous aider à identifier automatiquement la qualité du contenu publié sur LinkedIn. C’est là que Dataloop entre en jeu. Leur plate-forme intuitive accélère nos processus de détection », déclare Shubham Agarwal, ingénieur senior en recherche appliquée pour LinkedIn.

Le marché mondial des outils d’annotation de données était évalué à 1 milliard de dollars en 2020 par Global market Insights, tiré principalement par les secteurs de l’automobile, de la vente au détail et de la santé. La société de recherche prévoit une croissance annuelle d’au moins 30 % jusqu’en 2027, date à laquelle elle devrait atteindre 7 milliards de dollars, les solutions d’automatisation de l’étiquetage étant en tête de ce marché.

« Nous aimons travailler avec Dataloop », déclare Paul Jacob, responsable de la qualité des données pour Standard Cognition, qui se spécialise dans les systèmes de paiement alimentés par l’IA. « Leur plate-forme de gestion des données nous permet de nous assurer simultanément que plusieurs projets sont étiquetés, chargés et contrôlés par l’assurance qualité, quel que soit l’endroit où se trouve notre personnel. »

D’autres entreprises tentent de rivaliser, mais les observateurs affirment que Dataloop a une longueur d’avance significative dans ce secteur en pleine croissance.

« De nombreuses entreprises annotent des données, mais la plupart se concentrent sur des outils manuels. Seul Dataloop ajoute un système de « réseau de neurones » qui redéploye constamment les données dans le système pour l’améliorer en permanence. Je ne connais personne d’autre qui fait ça », déclare Gideon Shmuel, un partenaire de capital-risque de Downing Ventures, basé à Londres. « Et parce qu’ils sont les premiers sur un marché qui ne fait que commencer, les leurs seront également les premiers dans le domaine de l’annotation vocale et d’autres applications qui ne font que commencer. »

La précision est une autre des forces de l’entreprise. « Si vous effectuez une requête sur un moteur de recherche et qu’un résultat sur dix est nul, cela n’a pas vraiment d’importance. Mais ce serait totalement intolérable dans la circulation », déclare Shmuel. « Ce sont ces derniers 10 % qui sont les plus difficiles », et c’est là que Dataloop excelle « dans le déploiement, pas seulement dans les démos ».

Le besoin d’intervention humaine diminuera probablement à mesure que les performances des modèles d’IA s’amélioreront. Il est peu probable, cependant, que les humains soient complètement exclus de la boucle. De nombreux problèmes – comme les voitures autonomes – sont tout simplement trop complexes pour être entièrement automatisés, dit Shlomo, soulignant l’engagement de son entreprise à maintenir les emplois dans les économies qui en dépendent.

« Nous avons construit Dataloop pour un avenir combiné homme-machine », déclare Shlomo. « Bien que nous ne nous attendions pas à ce que les humains sortent de la boucle, il est de notre devoir de minimiser le processus de travail intensif en un processus de contact humain et d’orientation. C’est pour cela que nous sommes connus.

« L’équipe de Dataloop fournit une plate-forme puissante avec une suite d’outils. Grâce à Dataloop, nous sommes en mesure de tester avec succès nos algorithmes et d’améliorer nos fonctionnalités ADAS et de conduite autonome », déclare David Lempert, VP R&D pour Foresight Automotive, un leader à la pointe de l’industrie des véhicules autonomes.

Selon Shlomo, l’une des prochaines étapes de l’entreprise consistera à proposer gratuitement le logiciel d’étiquetage de Dataloop. « Notre véritable profit réside dans le traitement des données sur le cloud. Fournir le logiciel gratuitement nous prépare à le faire », dit-il.

Dans le domaine du cloud computing, Dataloop affrontera Amazon et Google. Shlomo n’est pas déconcerté par la perspective. Les géants du numérique « ont un gros trou dans leurs services de vision par ordinateur », estime-t-il.

En fin de compte, prédit Shlomo, Dataloop sera acheté par un autre grand fournisseur de cloud, ou sortira via une introduction en bourse. « Il est tout simplement trop tôt pour vendre. Nous sommes les meilleurs dans ce que nous faisons, et les offres ne font que s’améliorer avec le temps », dit-il.

Pour plus d’informations sur l’investissement dans Dataloop via OurCrowd, cliquez ICI.

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