{"id":2198,"date":"2020-03-10T07:36:03","date_gmt":"2020-03-10T14:36:03","guid":{"rendered":"https:\/\/melindaozel.com\/?p=2198"},"modified":"2025-02-21T16:02:34","modified_gmt":"2025-02-21T21:02:34","slug":"big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/melindaozel.com\/fr\/big-techs-homogeneous-hiring-habits-are-harming-our-data\/","title":{"rendered":"Les habitudes d'embauche homog\u00e8nes des grandes entreprises technologiques nuisent \u00e0 nos donn\u00e9es"},"content":{"rendered":"

Dans notre monde num\u00e9rique centr\u00e9 sur le consommateur, nous avons fabriqu\u00e9 une urgence d'innover et de d\u00e9velopper des produits \u00e9mergents. Avec la tendance \u00e0 l'apprentissage automatique et une pression constante pour aller vite et casser - je veux dire \"construire\" - les choses, Big Tech a constamment besoin de constructeurs. En cons\u00e9quence, les ing\u00e9nieurs logiciels sont devenus une denr\u00e9e tr\u00e8s convoit\u00e9e, dominant les effectifs et suscitant des guerres d'ench\u00e8res entre les entreprises. Cependant, \u00e0 mesure que les ambitions en mati\u00e8re d'apprentissage automatique se d\u00e9veloppent, les besoins en donn\u00e9es augmentent \u00e9galement, transformant les probl\u00e8mes centr\u00e9s sur les ing\u00e9nieurs en questions interdisciplinaires. Les projets produisant des donn\u00e9es tr\u00e8s ambigu\u00ebs - comme les expressions faciales pour le suivi des visages - exigent une compr\u00e9hension des donn\u00e9es qui d\u00e9passe le cadre de l'ing\u00e9nierie ; ils n\u00e9cessitent un mariage interdisciplinaire entre l'ing\u00e9nierie et le domaine compl\u00e9mentaire appliqu\u00e9. Il est donc essentiel que les entreprises technologiques assument la responsabilit\u00e9 de l'int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es en int\u00e9grant des experts du domaine dans le processus de d\u00e9veloppement des produits.<\/p>\n

S'il n'est pas dans la culture de Big Tech de donner la priorit\u00e9 aux r\u00f4les non techniques, d'autres secteurs reconnaissent l'importance de l'expertise th\u00e9matique dans l'apprentissage automatique. Le domaine de la biotechnologie, par exemple, repose sur la collaboration entre des experts m\u00e9dicaux et des sp\u00e9cialistes de l'informatique. et<\/em> ing\u00e9nieurs. Dans ce cas, le besoin de collaboration est \u00e9vident, mais dans des domaines de sp\u00e9cialisation plus obscurs, le besoin n'est pas toujours \u00e9vident. Comme nous l'avons mentionn\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment, un domaine majeur souffrant d'obscurit\u00e9 et de manque de compr\u00e9hension est le suivi des visages. Les cas d'utilisation courants du suivi du visage - notamment les filtres de visage, la d\u00e9tection des caract\u00e9ristiques pour la publicit\u00e9 de produits (par exemple, la d\u00e9tection des l\u00e8vres pour tester les produits de rouge \u00e0 l\u00e8vres ou la d\u00e9tection des yeux pour les lunettes) et les avatars - sont relativement b\u00e9nins. Cependant, si l'on consid\u00e8re des cas d'utilisation moins \"mignons\" tels que la d\u00e9tection des \u00e9motions, la surveillance du comportement et la d\u00e9tection de la tromperie, avec des applications dans le syst\u00e8me de justice p\u00e9nale, le secteur des assurances ou le monde de la cybers\u00e9curit\u00e9, les performances d'un mod\u00e8le d'apprentissage automatique deviennent litigieuses ; et si elles sont mal utilis\u00e9es, elles deviennent dangereuses. Il existe d\u00e9j\u00e0 de nombreux probl\u00e8mes connus avec la technologie de reconnaissance faciale et son utilisation non r\u00e9glement\u00e9e dans diff\u00e9rents pays et secteurs. \u00c9tant donn\u00e9 que le suivi de l'expression faciale ne se contente pas d'identifier une personne, mais qu'il observe et tire des conclusions sur le comportement de cette personne, il peut \u00eatre beaucoup plus invasif.<\/p>\n

Malgr\u00e9 l'importance fondamentale des donn\u00e9es d'expression pour le suivi des visages, les grandes entreprises ne donnent souvent pas la priorit\u00e9 \u00e0 la qualit\u00e9 des donn\u00e9es d'expression. Les chefs de produit, les responsables de l'ing\u00e9nierie, les chercheurs et les ing\u00e9nieurs logiciels s'appuient g\u00e9n\u00e9ralement sur leur propre compr\u00e9hension superficielle et sur des recherches ad hoc, au lieu de b\u00e9n\u00e9ficier de la compr\u00e9hension approfondie qu'un expert pourrait apporter. Si les ing\u00e9nieurs logiciels sont pass\u00e9s ma\u00eetres dans la cr\u00e9ation d'algorithmes, ils ne poss\u00e8dent souvent qu'une connaissance superficielle de ce que contiennent les donn\u00e9es. Compte tenu de leur charge de travail \u00e9lev\u00e9e et de l'importance qu'ils accordent \u00e0 leurs propres connaissances sp\u00e9cialis\u00e9es, il n'est pas possible pour les ing\u00e9nieurs de d\u00e9velopper une expertise suppl\u00e9mentaire dans l'examen des donn\u00e9es d'expression subtiles ou dans la ma\u00eetrise des concepts complexes de la recherche sur les \u00e9motions.<\/p>\n

D\u00e9terminer le type de donn\u00e9es n\u00e9cessaires, la mani\u00e8re de les collecter et de les \u00e9tiqueter est une t\u00e2che difficile. processus d\u00e9licat<\/a>. Si vous choisissez de cibler les mauvaises donn\u00e9es, la qualit\u00e9 de leur collecte ou de leur \u00e9tiquetage n'aura aucune importance. Si vous ciblez des donn\u00e9es utiles mais que vous les collectez mal, elles \u00e9choueront \u00e9galement. Elle \u00e9chouera encore si vous ne l'\u00e9tiquetez pas avec pr\u00e9cision et\/ou exactitude. En raison des diff\u00e9rences morphologiques des traits du visage, des biais inh\u00e9rents \u00e0 l'interpr\u00e9tation des expressions et de la controverse entre les chercheurs en \u00e9motions et les anatomistes du visage, tout groupe d\u00e9veloppant des algorithmes de suivi du visage avec des intentions allant au-del\u00e0 de l'essai avant l'achat de rouge \u00e0 l\u00e8vres doit accepter la responsabilit\u00e9 \u00e9thique de l'int\u00e9grit\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>\n

Plut\u00f4t que de s'assurer que les \u00e9l\u00e9ments constitutifs de leurs algorithmes sont bien compris par ceux qui les utilisent, l'\u00e9tat malheureux de la Big Tech est de collecter ou d'acqu\u00e9rir des quantit\u00e9s massives de donn\u00e9es et de les transmettre \u00e0 des \u00e9tiqueteurs tiers. Ces derniers sont g\u00e9n\u00e9ralement externalis\u00e9s, sous contrat, et presque toujours sous-\u00e9valu\u00e9s. Pour contr\u00f4ler la qualit\u00e9 des \u00e9tiquettes, la norme est de cr\u00e9er et d'appliquer divers indicateurs cl\u00e9s de performance, ou ICP, mais comme Big Tech choisit de ne pas investir de ressources dans des personnes qui peuvent l\u00e9gitimement superviser la qualit\u00e9 des donn\u00e9es avanc\u00e9es, les ICP sont g\u00e9n\u00e9ralement arbitraires et ont peu de valeur. Pour aggraver le probl\u00e8me, si les ing\u00e9nieurs ne sont pas \u00e9quip\u00e9s de la profondeur de compr\u00e9hension n\u00e9cessaire pour identifier les v\u00e9rit\u00e9s de base, que mesurent-ils r\u00e9ellement ? Il y a l'apprentissage non supervis\u00e9. Et puis il y a l'ing\u00e9nierie non supervis\u00e9e.<\/p>\n

Lorsque je travaillais pour l'une des cinq grandes entreprises de la Silicon Valley, j'\u00e9tais constamment choqu\u00e9 par l'\u00e9tat d'esprit nonchalant concernant les donn\u00e9es complexes de suivi des visages. Bien que mes coll\u00e8gues soient de grands esprits dans le domaine du d\u00e9veloppement d'algorithmes, ils n'avaient qu'une compr\u00e9hension superficielle de l'anatomie faciale, des concepts d'\u00e9motion fondamentaux et du comportement d'expression. Comme tout autre sujet hautement sp\u00e9cialis\u00e9, la compr\u00e9hension des nuances de l'expression humaine n\u00e9cessite des ann\u00e9es d'\u00e9tudes intensives et d'exp\u00e9rience. Bien que je sois l'expert attitr\u00e9 en mati\u00e8re d'expression faciale et que j'aie consacr\u00e9 ma vie et ma carri\u00e8re \u00e0 comprendre les nuances du visage humain, j'\u00e9tais r\u00e9guli\u00e8rement exclu des r\u00e9unions et des sessions de planification importantes. Je surprenais souvent mes coll\u00e8gues en train de fouiller dans des pages de r\u00e9f\u00e9rence sur les expressions, d\u00e9pass\u00e9es et inexactes (que je suis actuellement en train d'\u00e9tudier). fournir de nouvelles solutions pour ici<\/a>) pour tenter d'\u00e9laborer un plan de pipeline de donn\u00e9es. Mon expertise \u00e9tait souvent rel\u00e9gu\u00e9e \u00e0 un r\u00f4le de supervision, et mes comp\u00e9tences \u00e9taient utilis\u00e9es \u00e0 mauvais escient pour des t\u00e2ches non pertinentes comme la classification des types de barbe et de la couleur des cheveux. Lorsque je signalais des tendances dans les incoh\u00e9rences des donn\u00e9es ou que je pr\u00e9voyais des probl\u00e8mes de mat\u00e9riel, on me faisait asseoir et on me proposait une le\u00e7on sur \"le fonctionnement de l'apprentissage automatique\".<\/p>\n

Je vois de nombreuses offres d'emploi demandant X ann\u00e9es d'exp\u00e9rience dans le suivi des visages, mais demander une exp\u00e9rience connexe n'est pas suffisant. De m\u00eame que le travail ant\u00e9rieur d'un ing\u00e9nieur dans le domaine de la technologie m\u00e9dicale ne le qualifie pas pour \u00eatre m\u00e9decin, le simple fait d'avoir travaill\u00e9 sur une technologie de suivi ne permet pas \u00e0 un ing\u00e9nieur d'\u00eatre une autorit\u00e9 en mati\u00e8re d'expressions faciales ou d'\u00e9motions. Si l'on s'attachait davantage \u00e0 recruter les experts appropri\u00e9s, la lutte pour trouver des ing\u00e9nieurs poss\u00e9dant une exp\u00e9rience rare et sp\u00e9cifique serait peut-\u00eatre all\u00e9g\u00e9e ; cet all\u00e9gement pourrait faire place \u00e0 une collaboration plus innovante entre l'ing\u00e9nierie et les disciplines compl\u00e9mentaires auxquelles elle peut \u00eatre associ\u00e9e.<\/p>\n

La vision \u00e9troite de Big Tech sur l'ing\u00e9nierie est une habitude n\u00e9gligente qui doit changer. Si les ing\u00e9nieurs logiciels sont effectivement essentiels au processus d'apprentissage automatique, les ambitions en mati\u00e8re d'apprentissage automatique nous ont amen\u00e9s \u00e0 un point o\u00f9 nous devons reconna\u00eetre la n\u00e9cessit\u00e9 d'une action interdisciplinaire. Les donn\u00e9es des syst\u00e8mes tributaires des nuances ne doivent pas \u00eatre prises \u00e0 la l\u00e9g\u00e8re - surtout lorsqu'elles pr\u00e9sentent un potentiel pour des cas d'utilisation invasifs. Si les entreprises accordaient \u00e0 l'expertise en mati\u00e8re de donn\u00e9es la m\u00eame v\u00e9n\u00e9ration et le m\u00eame soutien qu'\u00e0 l'expertise en ing\u00e9nierie, les algorithmes\u00a0et\u00a0<\/em>les donn\u00e9es \u00e0 partir desquelles ils sont construits seraient plus compl\u00e8tes et moins faillibles. L'absence de syst\u00e8mes de donn\u00e9es holistiques nous laissera avec des produits non r\u00e9glement\u00e9s susceptibles d'\u00eatre biais\u00e9s. Un d\u00e9s\u00e9quilibre des investissements en faveur des algorithmes et au d\u00e9triment de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es entra\u00eenera un gaspillage des efforts d'ing\u00e9nierie, des produits d\u00e9ficients et la propagation de technologies contraires \u00e0 l'\u00e9thique.<\/p>\n

Ne mettez pas tous vos effectifs dans le m\u00eame panier. Embauchez de mani\u00e8re responsable.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u00c0 mesure que les ambitions en mati\u00e8re d'apprentissage machine se d\u00e9veloppent, les besoins en donn\u00e9es augmentent \u00e9galement, transformant les probl\u00e8mes centr\u00e9s sur l'ing\u00e9nieur en questions interdisciplinaires.<\/p>","protected":false},"author":60486633,"featured_media":2199,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[676756913,676756994,676756915,676756914,676757008,676756993],"tags":[],"class_list":["post-2198","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-action-units","category-ar-vr","category-facial-expressions","category-muscles","category-free","category-tech","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50"],"yoast_head":"\nBig Tech's Homogeneous Hiring Habits Are Harming Our Data - Face the FACS | Facial Expressions in 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