Quand Scale AI « enseigne » l’intelligence artificielle

Créée alors que son fondateur était encore étudiant, Scale AI est aujourd'hui un maillon indispensable de l'apprentissage des modèles d'intelligence artificielle. L'entreprise ne crée pas d'IA, mais elle est le lieu où l'IA appréhende le monde humain.

Les données d'entrée sont soigneusement organisées avant d'être utilisées pour entraîner l'IA.

Scale AI ne fait pas souvent la une des journaux, et ne fait pas partie des entreprises technologiques qui fabriquent des produits que les utilisateurs peuvent manipuler. Pourtant, pour les développeurs d'IA, c'est un élément essentiel 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 enseignements pour les machines. Grâce à cela, de nouveaux systèmes intelligents peuvent progressivement comprendre le langage, les images, les émotions et les comportements que les gens manifestent dans le monde réel.

Qui est Scale AI et que fait-elle ?

Comparée à OpenAI, Google ou Meta, Scale AI est un acteur relativement discret. L'entreprise ne crée pas directement de chatbots capables de dialoguer comme de vraies personnes ni de voitures autonomes capables d'analyser le trafic, mais elle joue un rôle crucial en contribuant à l'amélioration continue de ces technologies.

Scale AI a été fondée en 2016, alors que son fondateur, Alexandr Wang, était encore étudiant. Au lieu de s'orienter vers le développement d'algorithmes, Wang a choisi une autre voie : la création d'une plateforme de traitement de données spécialisée pour l' entraînement de l'intelligence artificielle .

Dans ce monde, les données sont la matière première. Mais les données brutes, comme les images non classifiées, les conversations désorganisées 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 séquence vidéo.

Par exemple, pour qu'une voiture autonome apprenne à s'arrêter au bon endroit, chaque image de la caméra doit clairement identifier la présence d'un passage piéton, d'un feu de circulation ou d'un piéton. Grâce à des millions de données de ce type, l'intelligence artificielle peut apprendre ce comportement avec précision.

Grâce à ces étapes de préparation des données, des modèles comme ChatGPT, Claude ou les assistants virtuels dans les voitures peuvent comprendre le langage naturel, reconnaître avec précision les images dans des environnements réels et répondre de manière quasi humaine.

Pour rendre l'IA intelligente, il faut commencer par les plus petites choses.

Aussi complexe soit-il, un modèle d'IA reste une structure vide sans données d'entraînement. Contrairement aux humains, capables d'apprendre de l'expérience et de l'intuition, les machines ne peuvent que reproduire ce qu'elles ont déjà vu. C'est pourquoi les données d'entraînement sont essentielles à la création d'un modèle performant.

Pour qu'un chatbot comprenne comment les humains posent des questions, il doit avoir été exposé à des millions de conversations. Pour qu'une voiture reconnaisse les piétons sous la pluie, elle doit avoir vu des centaines de milliers de photos similaires. Tous ces exemples concrets doivent être correctement étiquetés pour que l'ordinateur puisse apprendre. Sans les bons étiquetages, l'IA se trompera. Sans données suffisamment diversifiées, elle réagira mal dans des situations réelles.

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 pour l’apprentissage, afin que les futurs modèles puissent réagir comme le ferait un humain.

Un exemple classique se trouve dans le domaine des voitures autonomes. Pour entraîner une voiture à gérer des situations imprévues, comme un piéton traversant la rue ou une moto circulant à contresens, le modèle d'intelligence artificielle doit analyser des dizaines de milliers de situations similaires.

Ces données ne sont pas facilement accessibles et ne peuvent être apprises par la machine seule. Il est indispensable de les préparer, de les organiser et d'en garantir l'exactitude avant que l'intelligence artificielle puisse entamer son 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 affinés. Chaque flux de données qui transite par leurs mains devient une pierre angulaire de la cognition moderne de l’IA.

Du laboratoire à la rue, les données restent reines.

Scale AI ne se limite pas au traitement de texte ; l’entreprise participe également à l’entraînement des systèmes de vision par ordinateur pour les véhicules autonomes. Des sociétés technologiques telles que 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.

De plus, Scale AI intervient dans d'autres domaines tels que la défense, les satellites et la cartographie. L'entreprise traite des images issues de caméras, de radars et de photographies spatiales pour aider les modèles à reconnaître le terrain, à classifier les objets et à détecter les risques en amont. Une image satellite peut sembler n'être qu'un simple paysage de montagne, mais grâce au travail de l'équipe de Scale AI, elle peut se transformer en un ensemble de données permettant aux machines de prédire la direction des feux de forêt.

L'expansion de Scale AI dans de nombreux domaines démontre qu'elle n'est pas un simple outil complémentaire, mais qu'elle devient un élément essentiel de la manière dont l'intelligence artificielle appréhende le monde. Alors que le monde poursuit sa course effrénée à la création de modèles toujours plus performants, ce sont des entreprises comme Scale AI qui, discrètement, posent les bases solides de cette course.

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THANH JEU

Source : https://tuoitre.vn/khi-scale-ai-day-hoc-cho-tri-tue-nhan-tao-20250616095516101.htm