Wilson Pang, Directeur des technologies à Appen – Série d’entretiens

Wilson Pang est le Directeur des technologies d’Appen, où il dirige un groupe de scientifiques de données, d’ingénieurs et de responsables de produits de classe mondiale pour combiner le pouvoir de la technologie et des humains pour résoudre les problèmes de données d’IA.

Dans cet entretien, nous discutons de l’éthique de l’IA, du Rapport 2020 de l’état de l’IA et de l’apprentissage automatique d’Appen et des défis actuels de l’industrie.

Qu’est-ce qui vous a personnellement attiré vers l’ingénierie logicielle et la science des données ?

J’ai eu l’opportunité de travailler sur les données et l’IA il y a 10 ans. Dans le monde de l’IA, les développeurs ne contrôlent plus la logique dans le code, mais les données décident de la logique du modèle d’IA, ce qui est fascinant. J’ai commencé ma carrière en tant que développeur chez IBM, en construisant de grands systèmes pour les banques, les opérateurs de télécommunications et les sociétés de bourse. J’étais enthousiasmé par le pouvoir du logiciel et de l’IA.

Je suis également chanceux d’avoir vu comment les données et l’apprentissage automatique ont aidé à faire croître les entreprises. Mon équipe chez eBay a utilisé l’IA pour augmenter les achats des acheteurs, ce qui a augmenté de dizaines de millions de dollars les revenus. Nous avons utilisé l’IA pour améliorer l’efficacité interne et réduire considérablement les coûts opérationnels pour Trip.com. Maintenant, chez Appen, nous aidons les entreprises de tous les secteurs à utiliser l’IA pour réussir leur entreprise.

Pouvez-vous décrire certaines des offres d’IA et de données étiquetées d’Appen ?

Nous sommes un fournisseur de données de formation qui travaille avec plus de 1 million de contractuels pour collecter et étiqueter des images, du texte, de la parole, de l’audio, de la vidéo et d’autres données. Ces contractuels résident dans plus de 130 pays et parlent 180 langues et dialectes, ce qui nous permet de fournir des données de haute qualité pour les projets d’IA. Nous avons également des équipes professionnelles qui ont travaillé dans les données d’IA pendant plus de 20 ans et ont une grande connaissance de la façon de rendre les données de formation correctes. Enfin, nous avons une plate-forme d’annotation assistée par l’IA de pointe qui comporte des fonctionnalités intégrées pour assurer la qualité et la productivité. Nos clients peuvent choisir entre notre solution de service géré où nous nous associons à leur équipe, ou la plate-forme en libre-service. Notre plate-forme d’annotation de données assistée par l’IA donne aux clients la possibilité de gérer des projets avec des outils d’apprentissage automatique pour améliorer la qualité, la précision et la vitesse d’annotation.

Avec plus de 20 ans d’expérience, nos services offrent des données de formation de classe mondiale, la plate-forme d’annotation de données assistée par l’IA la plus avancée et une foule diverse et mondiale pour garantir des données de haute qualité.

Quels sont certains des ensembles de données open source disponibles ?

Appen dispose de plusieurs ensembles de données open source disponibles en ligne, allant de l’annotation d’images à la reconnaissance d’écriture manuscrite. Ces ensembles de données sont gratuits à télécharger et peuvent être utilisés pour aider à construire et à former votre modèle d’IA. L’un des ensembles les plus intéressants disponibles est sur la segmentation des noyaux à partir d’images médicales. Les données contiennent plus de 21 000 noyaux annotés et validés par des experts médicaux.

Quelle a été votre plus grande prise personnelle du Rapport 2020 de l’état de l’IA et de l’apprentissage automatique ?

La découverte la plus intéressante du rapport était l’augmentation de la participation des dirigeants. J’en avais entendu parler, mais voir l’augmentation de 31 % par rapport à l’année dernière a été une grande surprise. L’IA devient une partie intégrante de l’entreprise et non plus seulement des leaders technologiques.

L’une des causes de préoccupation dans le rapport est que seulement 25 % des entreprises ont déclaré que l’IA non biaisée est essentielle à leur mission. Pensez-vous que cela est dû à un manque d’éducation sur l’importance de supprimer les biais de l’IA ? Qu’est-ce qui doit être fait pour améliorer ces statistiques ?

Oui, l’éducation est la première étape pour améliorer cette statistique. Un modèle d’IA construit à partir de données biaisées livrera des résultats biaisés et ne sera jamais pleinement réussi. Les dirigeants d’entreprise doivent apprendre l’importance d’avoir des données non biaisées et de la façon dont cela conduit à un déploiement réussi.

Quelles sont certaines des considérations éthiques de l’IA que les entreprises devraient prendre en compte lorsqu’elles travaillent avec l’IA et de grands ensembles de données ?

Il est important de regarder d’où viennent les données. Ces données sont-elles étiquetées de manière éthique et non biaisée ? Lorsque vous regardez d’où elles proviennent, vous voulez savoir si les personnes ont été payées à un salaire équitable et si les données proviennent d’un groupe diversifié. Nous avons récemment publié notre Code d’éthique de la foule pour soutenir l’inclusion, la diversité, la rémunération équitable et la communication pour nos contributeurs.

Qu’est-ce que vous considérez comme le plus grand défi de l’industrie actuellement ?

Le manque de données et de gestion des données est le plus grand défi pour l’industrie. Les équipes ont de nombreuses décisions à prendre concernant les données et beaucoup ont des difficultés à reconnaître ce dont elles ont besoin. Ils doivent comprendre quelles données ils ont, d’où elles proviennent et quelles données ils ont encore besoin. Toute cette gestion des données est importante pour construire et former un modèle d’IA. Le manque de données peut conduire à un modèle biaisé qui, à son tour, ne sera pas réussi.

Appen publie les Rapports sur l’état de l’IA et de l’apprentissage automatique depuis de nombreuses années. Quand le premier rapport a-t-il été publié et quels sont les plus grands changements qui ont été observés depuis ce rapport initial ?

Le premier rapport a été publié en 2015 et le plus grand changement que nous avons observé est la propriété des projets d’IA. Le premier rapport était principalement répondu par des scientifiques de données qui géraient l’IA pour leurs entreprises. Aujourd’hui, 71 % déclarent que la propriété de l’IA est détenue par la direction, ce qui indique un changement important de perspective de l’IA devenant plus critique pour les entreprises. Les scientifiques de données ont également rencontré de nombreux défis, allant du manque de ressources pour construire des connaissances précieuses à partir des données à des objectifs peu clairs et à des attentes irréalistes. Cependant, l’un des défis clés reste le même autour des données et de la gestion des données.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur Appen ?

Le 16 juillet, nous sommes ravis d’accueillir le premier tableau rond virtuel sur le lancement de l’IA dans le monde réel sur Appen.com. La série de quatre parties met en vedette des praticiens de l’industrie partageant leurs expériences et leurs connaissances sur leurs propres parcours d’IA, éclairant ainsi les autres pour accélérer leurs progrès vers leurs initiatives d’IA. Pour réussir, les entreprises devront être prêtes à surmonter plusieurs défis courants autour des données, de l’éthique, des personnes et des cycles de vie. Dans la première édition, nous réunissons des experts de premier plan pour partager ce que signifie pour eux et leur organisation participer à la création d’une IA responsable.

Merci pour l’entretien. Les lecteurs peuvent souhaiter lire le Rapport 2020 de l’état de l’IA et de l’apprentissage automatique d’Appen ou visiter le site Web d’Appen.