Image aérienne présentant des motifs de glace complexes, avec un focus sur un phoque détecté par Möbius. Crédit photo : National Oceanic and Atmospheric Administration.
Êtes-vous sur le point de réaliser une étude sur les mammifères marins et cherchez des conseils pour fournir les meilleures données possibles? Chez Whale Seeker, nous comprenons les défis auxquels vous êtes confrontés et nous sommes là pour vous soutenir avec nos outils avancés d’annotation d’images. Nos outils permettent une détection précise des mammifères marins, vous aidant à obtenir des résultats précis et fiables pour vos études.
Et tout repose sur la préparation. Que vous utilisiez des photos aériennes, des images satellites, des drones ou des systèmes montés sur navire, la qualité des données est essentielle pour obtenir les réponses dont vous avez besoin pour votre question de recherche, votre décision de gestion ou votre travail de conformité.
Qu’est-ce qui constitue des données de haute qualité ?
Comme mes anciens étudiants en amélioration des processus le savent, en matière de données, j’aime répéter: Garbage In, Garbage Out. Les modèles d’IA ont certes besoin de données précises et abondantes, mais elles doivent aussi être collectées en gardant à l’esprit l’objectif final. Chez Whale Seeker, nous accompagnons nos clients pour définir précisément la question de recherche ou le problème qu’ils cherchent à résoudre.
Des données pertinentes pour le problème spécifique. Les données collectées doivent être pertinentes pour la problématique à résoudre. Par exemple, nos données de détection des mammifères marins doivent inclure des images nettes avec des caractéristiques identifiables, évitant les données non pertinentes qui pourraient introduire du bruit et compliquer la détection des animaux. Par exemple, certains relevés ont été presque inutilisables en raison de reflets causés par la position du soleil ou d’un brouillard au moment de la collecte. Être conscient de ces facteurs avant le traitement des données accélérera considérablement le processus d’analyse et l’entraînement du modèle.
Une couverture complète des scénarios que l’IA pourrait rencontrer. L’environnement océanique est extrêmement complexe et met à rude épreuve les modèles de détection. Une grande diversité dans les données permet à nos modèles de détecter précisément les mammifères marins dans différentes conditions, comme des états de mer variés et des saisons différentes.
Cohérence des métadonnées et du processus d’acquisition. Dans le cas de bases de données complexes et diversifiées, la cohérence des métadonnées (type, format) et du processus d’acquisition est essentielle. Le manque ou l’incohérence des métadonnées dans certains contrats précédents a ralenti le processus d’identification, nous obligeant à enquêter sur les raisons de ces lacunes. Cela a également retardé tout le traitement, car nous avons dû retraiter l’ensemble des données du relevé. Toutefois, cela ne signifie pas que les données historiques ne peuvent pas être exploitées, mais simplement qu’elles prendront plus de temps à être traitées en fonction de leur qualité. La cohérence des métadonnées se traduit par une cohérence dans l’entraînement des modèles et les prédictions, permettant un traitement fluide des données, accélérant ainsi l’analyse et fournissant des résultats plus rapidement à nos clients.
Pourquoi prioriser la qualité des données ?
Investir dans la qualité des données apporte plusieurs avantages clés, comme le résume parfaitement cet article de Hugging Face:
Avantages | Impact |
Amélioration des performances des modèles | Élimine le bruit et les inexactitudes, conduisant à de meilleurs résultats. |
Robustesse et généralisation | Des données variées permettent d’éviter le surapprentissage (overfitting), garantissant que les modèles sont fiables dans différents scénarios réels et pas seulement sur des ensembles de test. |
Efficacité | Permet d’obtenir des modèles plus performants qui n’ont pas besoin d’être exécutés plusieurs fois, réduisant ainsi la consommation de ressources. |
Représentation et inclusivité | Inclusion of different groups helps address biases and promotes equity. |
Gouvernance et responsabilité | La transparence dans la gestion des données renforce la confiance avec nos clients et constitue un élément clé de la gouvernance de l’IA. |
Reproductibilité scientifique | Assure la cohérence et la fiabilité des résultats, facilitant la validation des recherches et leur application dans divers contextes. |
Le rôle de la qualité des données dans la détection des mammifères marins
Pour nos solutions de détection des mammifères marins, des données de haute qualité sont essentielles. Elles garantissent que nos modèles peuvent identifier et surveiller avec précision les mammifères marins, contribuant ainsi aux efforts de conservation et aux évaluations d’impact environnemental. En mettant la qualité des données au premier plan, nous respectons des normes éthiques strictes, réduisons les biais de détection inter/intra-observateurs et assurons une utilisation responsable de nos systèmes d’IA.
La qualité des données en pratique chez Whale Seeker
Chez Whale Seeker, nous appliquons des pratiques rigoureuses en matière de qualité des données afin de soutenir nos solutions d’IA et de garantir les meilleurs résultats pour nos clients. Selon Chloé Benko-Prieur, stagiaire chez Whale Seeker, cela inclut les éléments suivants :
“Une curation méticuleuse des données
Nous garantissons la pertinence et la précision des données grâce à un prétraitement rigoureux, comprenant la déduplication et le filtrage du contenu. Nous extrayons, standardisons et validons également les métadonnées, telles que les spécifications des caméras et les transformations géospatiales, afin d’éliminer les données problématiques et d’optimiser la création d’ensembles de données d’entraînement de haute qualité.
Par exemple, nous analysons la répartition des valeurs d’altitude comme illustré dans la figure suivante :
Collecte participative des données
Impliquer les parties prenantes dans la création des données améliore la représentation et l’inclusivité. Notre algorithme de validation des données identifie efficacement toute information spatio-temporelle manquante dont nos biologistes ont besoin, permettant une communication immédiate et précise avec nos clients. Cette approche proactive facilite les améliorations collaboratives et garantit que nos ensembles de données répondent aux exigences spécifiques pour une détection efficace des mammifères marins.
Cadre de gouvernance des données robuste et documentation
Des politiques et des normes claires garantissent une gestion cohérente des données et une responsabilité accrue. Une documentation détaillée, incluant des fiches descriptives des ensembles de données (dataset cards), améliore leur utilisabilité et assure une transparence totale.
Évaluations régulières de la qualité des données
Des indicateurs tels que la précision et l’exhaustivité nous permettent d’identifier et de résoudre rapidement d’éventuels problèmes. Notre algorithme automatise la vérification de critères essentiels comme l’alignement géospatial correct, la résolution des images et leur qualité. Grâce à cette automatisation, nous pouvons détecter immédiatement les anomalies et les inexactitudes, permettant des ajustements rapides et garantissant des ensembles de données de haute qualité pour l’entraînement de nos modèles d’IA."
Outil d’orientation pour une collecte de données optimale
Vous êtes prêt à réaliser votre relevé des mammifères marins ? Nous avons développé un outil d’orientation complet—une checklist conçue pour vous aider à collecter les meilleures données possibles. Cette liste couvre tous les aspects critiques de la collecte de données, vous permettant d’obtenir des informations de haute qualité, pertinentes et complètes pour vos études. En suivant cette checklist, vous maximisez vos résultats en tirant pleinement parti de nos outils assistés par l’IA. Grâce à cet outil, vous pourrez collecter en toute confiance les données essentielles pour prendre des décisions éclairées et obtenir des résultats précis avec les solutions de Whale Seeker.
Chez Whale Seeker, nous nous engageons à appliquer les meilleures pratiques en matière de qualité des données pour développer des solutions d’IA qui répondent non seulement aux besoins de nos clients, mais qui contribuent également à la protection des mammifères marins. En mettant l’accent sur la qualité des données, nous construisons des systèmes d’IA plus fiables, efficaces et éthiques.
Pour en savoir plus sur nos outils d’annotation d’images ou pour obtenir des conseils sur la collecte de données pour votre projet spécifique, contactez-nous dès aujourd’hui.
Ensemble, faisons une différence pour la conservation des mammifères marins et la gestion environnementale.