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Alors que les modèles d’intelligence artificielle manquent de données sur lesquelles s’entraîner, les entreprises d’IA se tournent de plus en plus vers de véritables humains pour rédiger du contenu de formation.
Pendant des années, les entreprises ont fait appel à des travailleurs à la demande pour aider à former des modèles d’IA sur des tâches simples telles que l’identification par photo, l’annotation des données et l’étiquetage. Mais l’évolution rapide de la technologie nécessite désormais la formation de personnes plus avancées.
Des entreprises telles que Scale AI et Surge AI embauchent des employés à temps partiel titulaires de diplômes d’études supérieures pour rédiger des essais et des invites créatives à engloutir par les robots, a rapporté le New York Times. Scale AI, par exemple, a publié un emploi l’année dernière à la recherche de personnes titulaires d’une maîtrise ou d’un doctorat, parlant couramment l’anglais, l’hindi ou le japonais et possédant une expérience professionnelle en écriture dans des domaines tels que la poésie, le journalisme et l’édition.
Leur mission ? Pour aider les robots IA à « devenir de meilleurs écrivains », a écrit Scale AI dans la publication.
Et pour accomplir ce genre de travail, il faut une armée de travailleurs. Selon le Times, Scale AI compte jusqu’à des dizaines de milliers de sous-traitants travaillant simultanément sur sa plate-forme.
« Ce qui rend l’IA vraiment utile à ses utilisateurs, c’est la couche humaine de données, et cela doit vraiment être réalisé par des humains intelligents, des humains qualifiés et des humains dotés d’un degré particulier d’expertise et d’un penchant créatif », Willow Primack, vice-président. des opérations de données chez Scale AI, a déclaré au New York Times. « En conséquence, nous nous concentrons sur les entrepreneurs, en particulier en Amérique du Nord. »
L’évolution vers des formateurs plus sophistiqués intervient alors que les géants de la technologie se démènent pour trouver de nouvelles données sur lesquelles former leur technologie. C’est parce que les programmes apprennent si incroyablement vite qu’ils manquent déjà de ressources disponibles pour apprendre. La vaste mine d’informations en ligne – des articles scientifiques aux articles de presse en passant par les pages Wikipédia – est en train de se tarir.
Epoch, un institut de recherche sur l’IA, a prévenu que l’IA pourrait manquer de données d’ici 2026.
Ainsi, les entreprises trouvent de plus en plus de moyens créatifs pour s’assurer que leurs systèmes ne cessent jamais d’apprendre. Google a envisagé d’accéder aux données de ses clients dans Google Docs, Sheets et Slides, tandis que Meta a même envisagé d’acheter la maison d’édition Simon & Schuster pour récolter sa collection de livres, avait précédemment rapporté Business Insider.