Pour les systèmes d’intelligence artificielle, la qualité des données est primordiale. Des données d’entraînement médiocres, même en faible proportion, peuvent entraîner des effets désastreux sur les performances finales des modèles. Tous les développeurs, grands et petits, en sont conscients : le « bruit » présent lors de l’entraînement des modèles d’apprentissage automatique engendre des imprécisions dans leurs prises de décision.

Obtenir des modèles plus précis, des résultats plus fiables et des technologies plus responsables ne peut découler que de données soigneusement traitées, nettoyées et annotées avec rigueur, en complément d’autres techniques telles que l’apprentissage par renforcement avec retour humain (RLHF – Reinforcement Learning from Human Feedback). Pangeanic s’impose aujourd’hui comme un acteur de référence dans les services de données pour l’IA, en proposant des solutions complètes de fourniture et de traitement de données destinées à l'entraînement des modèles d’intelligence artificielle. Ces solutions s’appuient à la fois sur des technologies de pointe et sur l’expertise de professionnels hautement qualifiés. Notre approche intégrée, combinée à notre plateforme propriétaire PECAT, constitue un atout essentiel pour les projets nécessitant un traitement minutieux de vastes volumes de données multilingues et multiculturelles, en mobilisant plusieurs disciplines pour un résultat sophistiqué adapté aux exigences des nouveaux modèles d’IA.

Nous souhaitons partager avec vous l’un des projets récents menés par Pangeanic, illustrant parfaitement cette approche.

Le défi : enregistrer, annoter et segmenter 2 000 heures de données audio brutes dans plusieurs langues

Un client international de premier plan a fait confiance à Pangeanic pour le traitement de plus de 2 000 heures d’enregistrements audio dans divers formats (WAV, MP3, FLAC, etc.) et en plusieurs langues. Ces enregistrements couvraient différents cas d’usage — lecture de scripts, conversations spontanées, appels de centres d’appel — et posaient des défis considérables : disparités de qualité sonore, bruits de fond, métadonnées incomplètes ou incohérentes.

En résumé, il s’agissait de données « brutes ». Et comme nous l’avons mentionné, un modèle d’IA ne peut être aussi performant que les données qui l’entraînent. La première étape cruciale fut donc le prétraitement et la segmentation précise des fichiers audio.

1. Prétraitement et segmentation avec horodatage

L’équipe de Pangeanic a débuté par la segmentation de chaque fichier audio conformément aux spécifications du client. Cela a impliqué l’identification et le marquage temporel (timestamps) de chaque segment pertinent, selon la langue, le domaine, la qualité audio, ainsi que d’autres critères techniques. Cette étape a permis de transformer des données désorganisées en un matériel structuré, prêt à être exploité par les algorithmes du client.

2. Ingestion et gestion des données via PECAT

Une fois prétraitées, les données ont été intégrées à PECAT, notre plateforme d’annotation propriétaire. PECAT (Platform for Efficient Content Annotation and Tracking) permet de gérer en ligne et en temps réel des projets d’annotation complexes, en combinant supervision technique et expertise humaine. La plateforme assure un suivi détaillé, l’assignation des tâches, la validation qualité et garantit un déroulement fluide du cycle de production.

3. Transcription humaine et enrichissement linguistique

La transcription manuelle des fichiers audio a représenté une étape essentielle. Grâce à notre réseau de linguistes et de transcripteurs spécialisés, Pangeanic a pu garantir une transcription fidèle, fluide et adaptée à chaque langue et à ses variantes dialectales — un niveau de précision que les systèmes automatisés actuels ne peuvent toujours pas atteindre.

4. Identification des locuteurs et annotation des tours de parole

Pour chaque segment, les locuteurs ont été identifiés (speaker diarization), avec indication des changements de tour de parole. Cette tâche s’avère indispensable pour les conversations ou les appels téléphoniques, afin de savoir précisément quel interlocuteur s’exprime à chaque moment.

5. Reconnaissance d’entités nommées (NER)

Une annotation des entités nommées (NER – Named Entity Recognition) a ensuite été réalisée, une étape cruciale dans la formation des modèles linguistiques. Les noms propres, organisations, lieux et dates ont été correctement identifiés et marqués selon les directives du client.

6. Anonymisation des données personnelles (PII)

Dans le respect des exigences en matière de protection de la vie privée et de conformité réglementaire, Pangeanic a mis en œuvre des techniques d’anonymisation des informations personnelles (PII – Personally Identifiable Information). Cela a inclus l’étiquetage ainsi que la modification ou le masquage de l’audio original lorsque nécessaire, garantissant qu’aucune donnée sensible ne soit exposée.

7. Enrichissement par métadonnées

Enfin, chaque fichier a été accompagné de métadonnées enrichies, facilitant son exploitation ultérieure par les moteurs d’IA. Toutes les informations pertinentes — langue, domaine, durée, nombre de locuteurs, qualité sonore, etc. — ont été rassemblées dans des formats standardisés.

Livrable final : formats JSON et spécifiques

El resultado fue la entrega de un paquete completo en formato JSON, junto a otros formatos requeridos, con todos los audios procesados, anotados, transcritos, anonimizados y enriquecidos. En tan solo cuatro semanas, Pangeanic fue capaz de cerrar el ciclo de tratamiento de dato y entregarlo listo para su uso como dato de entrenamiento de IA de alta calidad.

Le livrable final consistait en un ensemble complet de données au format JSON, accompagné d’autres formats requis, comprenant des fichiers audio entièrement traités, annotés, transcrits, anonymisés et enrichis. En seulement quatre semaines, Pangeanic a été en mesure de mener à bien le cycle complet de traitement des données et de livrer un corpus prêt à être utilisé pour l’entraînement de modèles d’IA de haute qualité.

Technologie, plateforme et expertise humaine : l’approche intégrée de Pangeanic

Ce projet illustre parfaitement comment la synergie entre technologie propriétaire (PECAT), processus standardisés et intervention humaine qualifiée permet à Pangeanic d’assurer un traitement complet et rigoureux des données. Du prétraitement à la livraison finale, chaque étape a été encadrée par des spécialistes, dans une logique de boucle humaine (« human-in-the-loop ») garantissant qualité, précision et conformité éthique.

Dans un monde où l’IA dépend plus que jamais de données fiables, propres et éthiques, Pangeanic réaffirme son engagement en tant que partenaire technologique global, capable d’adapter et de faire évoluer ses solutions pour des projets multilingues, multiculturels et multi-domaines. Car, en fin de compte, une intelligence artificielle ne vaut que par les données qui l’alimentent — et nul ne comprend cela mieux que Pangeanic.

Souhaitez-vous en savoir davantage sur la manière dont Pangeanic peut vous aider à transformer vos données en valeur pour l’IA ? Visitez www.pangeanic.com et découvrez comment notre technologie et notre expertise peuvent accompagner vos projets.