Amazon SageMaker Ground Truth est un service d’annotation de données entièrement géré par AWS, conçu pour produire des jeux de données étiquetés de haute qualité pour des projets d’intelligence artificielle. Il combine intervention humaine, étiquetage automatique et apprentissage actif pour optimiser le processus.

Destiné aux ingénieurs ML, data scientists et équipes IA en entreprise, il prend en charge différents types de données : texte, image, vidéo et nuages de points 3D.

Principaux avantages :

• Réduction du travail manuel grâce à l’automatisation

• Intégration fluide de contributeurs humains (Turk, prestataires ou équipes internes)

• Gains de temps et de coûts via un étiquetage assisté par machine

Quelles sont les principales fonctionnalités de SageMaker Ground Truth ?

Étiquetage automatique avec apprentissage actif

Le système utilise des modèles ML pour pré-étiqueter les données, qui sont ensuite corrigées par des humains si nécessaire. Ce processus s’améliore à mesure que davantage de données sont annotées.

• Priorise les exemples ambigus pour révision humaine

• Réduit le volume total d’annotations manuelles

• S’applique aux images, vidéos, textes et données 3D

Options flexibles pour l’annotation humaine

Ground Truth permet de choisir entre plusieurs sources de contributeurs, selon les besoins du projet :

• Amazon Mechanical Turk pour de l’étiquetage rapide et externalisé

• Fournisseurs partenaires via AWS Marketplace

• Équipes internes privées avec contrôle des accès et supervision

Chaque option bénéficie d’un système de gestion et de contrôle qualité intégré.

Prise en charge de différents formats de données

Le service est compatible avec de nombreux cas d’usage en vision, langage et capteurs :

• Image : classification, détection d’objets, segmentation

• Texte : catégorisation, extraction d’entités, sentiment

• Vidéo : suivi d’objets, reconnaissance d’actions

• Nuages de points 3D : détection et segmentation pour LiDAR ou capteurs de profondeur

Workflows personnalisables et interfaces sur mesure

Les utilisateurs peuvent adapter les interfaces d’annotation aux besoins spécifiques du projet.

• Modèles préconfigurés disponibles

• Interfaces HTML/CSS personnalisables

• Combinaison de plusieurs tâches dans un même flux

Contrôle qualité intégré

Des mécanismes de validation assurent la cohérence et la fiabilité des annotations.

• Consolidation automatique des réponses

• Suivi en temps réel des performances des annotateurs

• Rapports d’audit et indicateurs de qualité

Pourquoi choisir SageMaker Ground Truth ?

• Automatise l’étiquetage tout en conservant un contrôle humain

• S’intègre naturellement dans l’écosystème AWS (S3, EC2, SageMaker, etc.)

• Gère des formats de données complexes, y compris les nuages de points 3D

• Offre une personnalisation avancée des tâches et interfaces

• Adapté aux projets de grande envergure, avec des exigences de conformité élevées