Les données d’entrée sont soigneusement organisées avant d’être utilisées pour former l’IA.
Scale AI ne fait pas beaucoup parler d'elle, et elle ne fait pas partie des entreprises technologiques qui fabriquent des produits que les utilisateurs peuvent réellement toucher. Pourtant, pour les développeurs d'IA, elle fait partie intégrante du processus d'entraînement des modèles.
Le travail de Scale AI se déroule discrètement en coulisses, où les données brutes sont traitées par des humains et transformées en leçons pour les machines. Cela permet aux systèmes intelligents de comprendre progressivement le langage, les images, les émotions et les comportements des individus dans le monde réel.
Qui est Scale AI et que fait-il ?
Comparé à OpenAI, Google ou Meta, Scale AI est un acteur relativement discret. L'entreprise ne crée pas directement de chatbots capables de communiquer comme de vraies personnes ni de voitures autonomes capables d'analyser la circulation, mais elle joue un rôle crucial pour rendre ces technologies plus intelligentes au quotidien.
Scale AI a été fondée en 2016, alors que son fondateur, Alexandr Wang, était encore étudiant. Plutôt que de se lancer dans le développement d'algorithmes, Wang a choisi une autre voie : créer une plateforme de traitement de données pour l' entraînement de l'intelligence artificielle .
Dans ce monde, les données sont la matière première. Or, les données brutes, comme les images non classifiées, les conversations non structurées ou les vidéos floues, sont souvent confuses et n'ont aucune valeur directe pour les machines.
La mission de Scale AI est de nettoyer, catégoriser et étiqueter cette masse de données. Cela implique de concevoir des systèmes et des équipes capables d'identifier et d'organiser chaque détail d'une photo, d'un paragraphe ou d'une vidéo.
Par exemple, pour qu'une voiture autonome apprenne à s'arrêter au bon endroit, chaque image de caméra doit clairement identifier où se trouve un passage piéton, un feu de circulation et un piéton. Grâce à des millions de données de ce type, l'intelligence artificielle peut apprendre le comportement avec précision.
Grâce à ces étapes de préparation des données, des modèles comme ChatGPT, Claude ou des assistants virtuels dans les voitures peuvent comprendre le langage naturel, reconnaître avec précision les images dans des environnements réels et réagir de manière humaine.
Si vous voulez apprendre à l'IA à être intelligente, vous devez commencer par la plus petite chose.
Quelle que soit la complexité d'un modèle d'IA, il n'est rien d'autre qu'un squelette vide, sans données pour l'alimenter. Contrairement aux humains, qui peuvent apprendre de leur expérience et de leur intuition, les machines ne peuvent que répéter ce qu'elles ont déjà vu. C'est pourquoi les données d'entraînement jouent un rôle déterminant dans la création d'un modèle efficace.
Pour qu'un chatbot comprenne comment les humains posent des questions, il doit être exposé à des millions de conversations. Pour qu'une voiture reconnaisse des piétons sous la pluie, elle doit voir des centaines de milliers de photos similaires. Tous ces exemples concrets doivent être correctement étiquetés pour que l'ordinateur puisse en tirer des enseignements. Sans les bonnes étiquettes, l'IA se trompera. Sans données suffisamment diversifiées, elle réagira mal dans des environnements réels.
C'est pourquoi le travail de Scale AI est si important. Ils ne se contentent pas de collecter des données, ils veillent à ce qu'elles soient organisées de manière précise, diversifiée et exploitable, afin que les futurs modèles puissent réagir comme le ferait un humain.
Un exemple frappant est celui des voitures autonomes. Pour entraîner une voiture à gérer des situations inattendues, comme une personne traversant la rue ou une moto roulant à contresens, un modèle d'intelligence artificielle doit visualiser des dizaines de milliers de situations similaires.
Ces données ne sont pas facilement accessibles, et il est impossible de les laisser apprendre par la machine. Il faut préparer, organiser et garantir leur exactitude avant que l'IA puisse entamer le processus d'apprentissage.
C'est là qu'intervient Scale AI. Ils créent des leçons, non pas à partir de connaissances théoriques, mais à partir de milliards d'exemples concrets soigneusement élaborés. Chaque flux de données qui passe entre leurs mains devient un élément constitutif de la cognition de l'IA moderne.
Du laboratoire à la rue, les données restent reines
Scale AI ne se limite pas au texte : elle participe également à l'entraînement de la vision par ordinateur pour les voitures autonomes. Des entreprises technologiques comme Tesla, Toyota et General Motors ont collaboré avec Scale AI pour apprendre aux voitures à reconnaître les piétons, à lire les panneaux de signalisation et à gérer les situations imprévues.
Scale AI intervient également dans d'autres domaines tels que la défense, les satellites et la cartographie. L'équipe traite les images de caméras, de radars et de photos prises depuis l'espace pour aider les modèles à reconnaître le terrain, à classer les objets ou à détecter les risques en amont. Une image satellite peut sembler n'être qu'une simple scène de forêt, mais grâce à l'équipe de Scale AI, elle peut devenir un ensemble de données permettant à la machine de prédire la direction des incendies de forêt.
Son expansion dans de multiples domaines montre que Scale AI n'est pas seulement un outil complémentaire, mais qu'il devient un élément essentiel de la façon dont l'intelligence artificielle apprend à connaître le monde. Alors que le monde poursuit sa course à la création de modèles plus intelligents, des entreprises comme Scale AI posent discrètement les bases de cette course.
Source : https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm
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