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Investir dans LabelBox – Andreessen Horowitz

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Investir dans LabelBox – Andreessen Horowitz

La promesse de l'IA a été un équilibre itératif et interdépendant entre la capacité de traitement, les mathématiques et les données. L'essor du cloud computing et de l'open source a largement atténué les capacités et les mathématiques comme goulots d'étranglement. La puissance de calcul est essentiellement illimitée et les algorithmes derrière l'IA évoluent au point où ils deviendront des blocs de construction banalisés. Cela laisse les données comme la contrainte fondamentale pour libérer le plein potentiel de l'IA.

Dans un sens, les données sont l'équivalent du code source pour les environnements d'IA. J’ai observé que la prochaine augmentation progressive des fonctions dans le développement de logiciels sera la croissance de la science des données. Le concept de programmation centrée sur les données souligne l'importance de gérer et d'apprivoiser des quantités massives de données à utiliser dans les cadres de l'IA.

Les données brutes, bien qu'abondantes et utiles en théorie, ne peuvent généralement pas être utilisées par un système ML sans modification ni préparation. Avant d'être introduites dans un framework ML comme PyTorch ou Tensorflow, les données doivent être agrégées, transformées, nettoyées, augmentées et – dans la plupart des cas – étiquetées. Ce processus consomme environ 80% des ressources dans un projet ML moyen, dépassant de loin d'autres catégories comme le développement d'algorithmes, la formation de modèles et le déploiement. En d'autres termes, la préparation des données est le moteur qui alimente l'IA et le ML modernes.

Une nouvelle classe de produits émerge pour rendre ce processus plus efficace, plus facile à gérer et moins coûteux. Nous l'appelons «formation à la gestion des données». Aujourd'hui, nous sommes fiers d'annoncer Labelbox comme notre premier investissement dans cette nouvelle catégorie. Si GitHub est devenu la plate-forme de gestion et de développement de logiciels (code), alors Labelbox a le potentiel pour remplir un rôle similaire pour les données dans le monde de l'IA / ML.

Labelbox construit une plate-forme de données de formation pour le développement de logiciels d'IA. La mission de l'entreprise est de remplir le rôle critique d'interface entre les systèmes d'IA et les experts du domaine qui font fonctionner ces systèmes. Pour commencer, ils se concentrent sur le problème de l'étiquetage des données, une partie particulièrement importante du flux de travail des données de formation.

L'étiquetage – également connu sous le nom d'annotation – encode l'intuition humaine ordinaire dans des formats lisibles par machine. Il génère les informations que les machines «apprennent» réellement dans le processus d'apprentissage automatique. Par exemple, un modèle d'IA qui identifie les mauvaises herbes dans un champ doit souvent s'entraîner sur des milliers de photos de mauvaises herbes. Il doit également savoir quelle plante dans chaque image est une mauvaise herbe, par rapport à une culture saine ou à un objet non apparenté. Ces informations sont fournies par une équipe d'étiqueteurs de données – des personnes formées pour reconnaître les mauvaises herbes et pour éditer des images – travaillant à travers le corpus, un point de données à la fois.

L'étiquetage est également nécessaire pour identifier les tumeurs dans les images médicales, les défauts sur une chaîne de fabrication, les piétons dans les vidéos de caméras de tableau de bord, les bâtiments dans l'imagerie satellite et de nombreuses autres applications. Certains de ces cas d'utilisation peuvent être traités par des non-experts, tandis que d'autres nécessitent une analyse approfondie par du personnel hautement qualifié (par ex. radiologues). Le besoin d'étiquetage des données n'est pas non plus exclusif aux données visuelles – il est tout aussi fort pour les données texte et numériques. Derrière presque tous les modèles de ML les plus récents se cachent une montagne de données de formation et une petite armée d'étiqueteurs de données.

Labelbox fournit un environnement flexible hébergé dans le cloud pour équiper les étiqueteurs de données pour faire leur travail. Ils en ont fait un produit de classe entreprise, avec une interface d'étiquetage personnalisable, un accès API profond et des contrôles de sécurité puissants. Surtout, la plate-forme Labelbox permet également aux gestionnaires de coordonner un nombre illimité d'équipes d'étiquetage, à la fois à temps plein et en sous-traitance, le tout sur une seule plate-forme. Cette fonctionnalité unique donne aux clients de Labelbox un aperçu granulaire des performances de leurs équipes et les libère de la dépendance à l'égard de n'importe quel fournisseur de services d'étiquetage. Labelbox agit essentiellement comme une source unique de vérité pour définir, stocker et accéder aux données de formation dans toute une organisation.

En seulement deux ans d'activité, Labelbox s'est déjà imposé comme le leader incontesté de cette catégorie. Ils servent une longue liste de clients dans toutes les industries, y compris les soins de santé, la fabrication, l'agriculture, les transports, la vente au détail et les services financiers – une liste inhabituellement diversifiée! La plupart des clients de Labelbox trouvent l'entreprise par eux-mêmes et progressent remarquablement rapidement dans le processus de vente – à la fois de forts signes d'attraction du marché et d'adéquation précoce avec le marché des produits. Il est également assez rare qu'un client Labelbox quitte la plate-forme, ce qui témoigne de la profondeur du produit et de son rôle central dans les projets ML.

Plus important encore, l'équipe de Labelbox est un groupe soudé de dirigeants humbles, de visionnaires de produits tueurs et d'exécuteurs implacables – sans parler de plusieurs pilotes d'avion qualifiés. Ils ont vécu le problème dans leurs rôles précédents et font partie d'un petit groupe d'entrepreneurs menant la charge d'une meilleure infrastructure AI / ML. Nous sommes ravis de nous associer à Manu, Brian, Dan et au reste de l'équipe pour aider à bâtir une entreprise d'IA d'entreprise fondamentale.

Je tiens à remercier mon partenaire Matt Bornstein pour son travail sur ce poste et notre investissement dans Labelbox.

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Traduction de l’article de peterlevinea16z : Article Original

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