Comprendre les datasets : l’ingrédient clé de l’intelligence artificielle pour identifier les sons d’oiseaux
Bienvenue sur le blog de NightScan ! Aujourd’hui, on séloigne un peu du terrain et des oiseaux pour parler d’un sujet technique mais fondamental dans le développement de l’intelligence artificielle : les datasets, autrement dit les ensembles de données d’entraînement.
Qu’est-ce qu’un dataset, et à quoi ça sert ?
Un dataset, c’est comme un livre illustré pour enfant. Pour qu’une intelligence artificielle (IA) reconnaisse un oiseau à son chant, il faut d’abord lui montrer (ou plutôt lui faire écouter) des exemples, et lui dire ce qu’elle entend. Il y a deux composants essentiels :
- La donnée brute : un fichier audio contenant un chant d’oiseau.
- L’annotation : une étiquette qui indique ce que c’est (par exemple « corbeau ») et parfois où ou quand cela a été enregistré.
Comme pour un enfant, il faut de la répétition. Plus on montre à l’IA des sons d’une même espèce, plus elle devient capable de les distinguer. Mais il faut aussi varier : différents micros, différentes conditions, différentes régions.
Qui produit ces données ?
- Les scientifiques : Des bibliothèques comme la Macaulay Library du Cornell Lab regroupent des enregistrements très précis, réalisés par des ornithologues.
- Les plateformes participatives : iNaturalist, par exemple, permet aux utilisateurs de proposer des identifications, qui sont ensuite validées par la communauté.
- Les jeux de données publics : comme ESC-50 ou Google AudioSet, qui proposent des milliers de sons classés (moteurs, voix, cloches…).
Mais là où le bât blesse, c’est que ces données ont parfois été produites sans que les contributeurs soient conscients qu’elles serviraient à entraîner des IA, parfois à des fins commerciales.
Le travail de nettoyage des données
Avoir beaucoup de données ne suffit pas. Il faut les nettoyer :
- Éliminer les annotations erronées.
- S’assurer que les sons sont bien isolés.
- Éviter les biais (par exemple : tous les hiboux enregistrés avec le même micro près d’une rivière).
Sinon, l’IA risque d’apprendre à reconnaître la rivière, ou le micro, au lieu de l’oiseau !
L’importance du contexte
Un autre aspect clé est la pertinence contextuelle. Si j’entraîne NightScan pour détecter des sons nocturnes, je dois lui fournir des sons qu’elle pourrait vraiment entendre la nuit. Des moteurs, oui. Une fanfare ? Peu probable.
Un or numérique très convoité
Les datasets sont extrêmement précieux. C’est pour cela que les grands groupes (Google, Meta…) partagent parfois leurs modèles d’IA, mais jamais leurs jeux de données complets. C’est ce qui coûte le plus cher, en temps, en main-d’œuvre, et en valeur stratégique.
En résumé
Pour qu’une IA comme NightScan fonctionne correctement, elle a besoin :
- De sons enregistrés
- D’annotations précises
- D’un nettoyage méticuleux
- D’un contexte adapté
Si elle ne reconnaît pas un oiseau, ce n’est peut-être pas parce que le modèle est mauvais, mais parce que les données qu’on lui a fournies étaient incomplètes ou de mauvaise qualité.
Dans le prochain article, on parlera d’ornithologie pure : pourquoi c’est important, pourquoi c’est passionnant, et surtout pourquoi tout le monde peut s’y mettre, même depuis son balcon !
À très vite !