Et si la base de vos modèles d'IA était construite sur des données erronées sans que vous le sachiez ? L'ère de l'étiquetage des données pour l'IA a subi une transformation radicale. Ce qui impliquait autrefois des tâches simples, comme répondre à « Y a-t-il un chat dans cette image ? » ou dessiner des boîtes englobantes autour d'objets clairement définis, exige désormais une préparation de données sophistiquée. L'étiquetage de données moderne est beaucoup plus complexe : les ensembles de données multimodaux nécessitent une compréhension sémantique approfondie, les jugements subjectifs varient selon les cultures et les cas limites exigent une compréhension contextuelle. Les cadres traditionnels de contrôle qualité, conçus pour des tâches d'étiquetage plus simples et plus objectives, ne sont plus suffisants pour relever ces défis.