Un support client moderne inclut des assistants vocaux qui comprennent vos paroles, détectent votre frustration, analysent votre demande et répondent avec empathie, le tout de manière efficace.

Cette interaction intelligente est uniquement possible grâce au rôle invisible, mais essentiel, de l'annotation audio multimodale. L'annotation audio de l'IA désigne l'étiquetage méticuleux des données audio dans le but d'entraîner un modèle d'IA. Derrière chaque interaction vocale transparente avec l'IA se cachent un intégrateur de solutions linguistiques et une multitude de données étiquetées :

• Tours de parole (discours)
• Bruit de fond
• Signaux émotionnels
• Pauses
• Jargon
• Intention

Ce processus d’étiquetage minutieux permet à l’IA de nous entendre et de nous comprendre.

Pourquoi l'annotation audio multimodale est importante

L’annotation audio aide les machines à apprendre le langage humain. Sans services d’annotation de données axés sur l’audio, les modèles vocaux ont autant de succès que des étudiants qui essaieraient d’apprendre l'allemand en regardant un film sans sous-titres. Voici quelques façons spécifiques dont ce processus contribue à l'entraînement des LLM :

• Lui enseigne quand un orateur s'arrête et qu'un autre commence
• Distingue le sarcasme et la sincérité
• Aide à identifier les commandes, même au milieu de bavardages de fond ou si une autre voix parle en même temps

La qualité de votre modèle dépend de celle de ses données d'entraînement de l'IA

Des données d'entraînement d'IA solides sont essentielles pour garantir les performances des modèles. Les grands modèles de langage (LLM), les moteurs de reconnaissance automatique de la parole (ASR) et les agents vocaux virtuels fonctionnent tous grâce à des données étiquetées de haute qualité. Le processus d'entraînement optimal garantit l’exactitude de la transcription et apprend à l’IA à interpréter le contexte. Un tour de parole mal étiqueté pourrait amener un modèle à interrompre les clients. Un changement émotionnel ignoré peut mettre un client en colère. Des données d'entraînement insuffisantes ne constituent pas seulement une inefficacité pour l’IA ; c’est un risque.

Les conversations réelles sont confuses sans annotation audio multimodale

L'annotation multimodale est particulièrement cruciale dans le contexte des centres d'appels, où la plupart des modèles d'IA vocale sont entraînés. Dans ces environnements, le modèle d’IA est confronté à de nouveaux défis :

• Bruit de fond
• Interruptions
• Changement de langues
• Marmonnement
• Hurlements
• Termes spécifiques au secteur d'activité
• Argot

Tous ces types de données audio doivent être annotés de manière nuancée. Sans une annotation audio multimodale forte, l’IA a toujours du mal à tenir une conversation dans le monde réel. Un agent vocal IA de niveau réellement humain sait ce qui se dit et comprend le chaos qui accompagne la conversation humaine.

Cas d'utilisation de l'annotation audio

Voici quelques scénarios dans lesquels les modèles d’IA peuvent apporter une aide, en particulier lorsqu’ils sont correctement entraînés au moyen d'un ensemble complet de données étiquetées avec précision. Chaque modèle a besoin d'un étiquetage des données d'IA pour bien fonctionner.

• L'activation d'agents IA peut remplacer le support téléphonique de niveau 1
• L'entraînement des systèmes STT/TTS fonctionne avec tous les accents et tous les domaines
• Les outils d'assistance aux agents chuchotent des recommandations en direct
• L'automatisation de l'assurance qualité signale les appels mal gérés ou les manquements à la conformité
• La détection des émotions donne la priorité aux risques de désabonnement ou aux clients en colère
• L'IA dans le domaine de la santé détecte des expressions critiques telles que « essoufflement »

Annotation audio multimodale et IA responsable

La transmission de données audio brutes à des entreprises de solutions de données d'IA est irresponsable. Les prestataires de services d'entraînement d'une IA responsable commencent par vérifier les points suivants :

• Suppression des données personnelles avant l'annotation
• Conformité des données avec le RGPD, HIPAA ou SOC 2
• Environnements sécurisés avec accès restreint

L’annotation des données ne suffit pas. Les entreprises doivent annoter les données de manière responsable, en particulier dans les secteurs réglementés comme la finance et la santé.

Nous contacter

Vous souhaitez explorer la puissance des données audio étiquetées ? Lionbridge gère des projets d'annotation audio à grande échelle :

• Depuis plus de 10 ans
• Dans plus de 300 langues
• Pour tous les principaux secteurs

Que vous souhaitiez peaufiner un LLM, créer un agent vocal sensible aux émotions ou faire évoluer votre entraînement de données d'IA, nous sommes votre partenaire dès le premier jour. L'équipe de solutions de données d'IA de Lionbridge propose :

• Solutions d'étiquetage de données multilingues et évolutives à l'échelle mondiale
• Annotation humaine avec assurance qualité multicouche
• Expertise du domaine dans les services juridiques, médicaux et financiers
• Flux de travail sécurisés en termes de données personnelles et répondant aux normes de protection les plus strictes

Découvrez comment nous pouvons vous aider. Contactez-nous.