{"id":2896,"date":"2022-01-19T19:06:15","date_gmt":"2022-01-19T13:36:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.datalabelify.com\/?p=2896"},"modified":"2023-11-02T20:00:45","modified_gmt":"2023-11-02T14:30:45","slug":"content-modification-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/machine-learning-modification-du-contenu\/","title":{"rendered":"Comment l'apprentissage automatique optimise la modification de contenu"},"content":{"rendered":"
Comment l'apprentissage automatique optimise la modification de contenu<\/span><\/h5>\n

Il y a plus de 4,5 milliards d'internautes et ce nombre augmente chaque jour. Internet g\u00e9n\u00e8re des milliards d'images et de vid\u00e9os ainsi que des messages et des publications. Ces utilisateurs recherchent une exp\u00e9rience positive et s\u00fbre sur leurs plateformes de m\u00e9dias sociaux et leurs d\u00e9taillants en ligne pr\u00e9f\u00e9r\u00e9s. La solution est la mod\u00e9ration du contenu. Il supprime les donn\u00e9es explicites, abusives ou fausses, frauduleuses, nuisibles ou non compatibles avec les affaires.<\/p>\n

Les entreprises avaient l'habitude de compter sur des mod\u00e9rateurs de contenu humains pour la mod\u00e9ration du contenu. Cependant, \u00e0 mesure que l'utilisation du contenu augmente, cette approche n'est ni rentable ni efficace. Au lieu de cela, les organisations investissent dans l'apprentissage automatique (ML), des strat\u00e9gies pour cr\u00e9er des algorithmes qui mod\u00e8rent automatiquement le contenu.<\/p>\n

L'intelligence artificielle (IA) permet aux entreprises en ligne d'\u00e9voluer plus rapidement et d'assurer la coh\u00e9rence de la mod\u00e9ration du contenu. Bien que cela n'\u00e9limine pas les mod\u00e9rateurs humains (humains dans la boucle), ils peuvent toujours fournir une surveillance de la v\u00e9rit\u00e9 sur le terrain et \u00eatre capables de g\u00e9rer des probl\u00e8mes de contenu contextuels plus nuanc\u00e9s. Cela r\u00e9duit le nombre de mod\u00e9rateurs de contenu requis pour r\u00e9viser le contenu. C'est une bonne chose car une exposition non d\u00e9sir\u00e9e \u00e0 des mati\u00e8res nocives peut avoir un effet n\u00e9faste sur votre sant\u00e9 mentale. Cette t\u00e2che peut \u00eatre confi\u00e9e \u00e0 des machines, ce qui est un avantage tant pour l'entreprise que pour ses employ\u00e9s.<\/p>\n

Mod\u00e9rer du contenu dans le monde r\u00e9el<\/strong><\/p>\n

Les entreprises utilisent la mod\u00e9ration de contenu bas\u00e9e sur ML pour diverses utilisations de m\u00e9dias num\u00e9riques, y compris les chatbots et les salons de discussion. La vente au d\u00e9tail en ligne et les m\u00e9dias sociaux sont deux des applications les plus populaires.<\/p>\n

R\u00e9seaux sociaux<\/h3>\n

Les m\u00e9dias sociaux sont en proie \u00e0 un probl\u00e8me de contenu. Facebook compte \u00e0 lui seul plus de 2 milliards d'utilisateurs, qui regardent collectivement plus de 100 millions d'heures de vid\u00e9o par jour et t\u00e9l\u00e9chargent plus de 350 millions de photos chaque jour. Il faudrait beaucoup de temps et d'argent pour embaucher suffisamment de personnes pour v\u00e9rifier manuellement le volume de contenu cr\u00e9\u00e9 par ce trafic. L'IA r\u00e9duit le fardeau en v\u00e9rifiant le texte, les noms d'utilisateur et les images pour d\u00e9tecter les discours de haine et la cyberintimidation. Il v\u00e9rifie \u00e9galement les contenus explicites ou nuisibles, les spams, les fausses nouvelles et autres contenus trompeurs. L'algorithme peut \u00e9galement supprimer ou interdire les utilisateurs qui ne se conforment pas aux conditions d'une entreprise.<\/p>\n

Shopping en ligne<\/h3>\n

Les plateformes sociales ne sont pas les seules \u00e0 avoir besoin de mod\u00e9ration de contenu. Les d\u00e9taillants en ligne peuvent \u00e9galement utiliser des outils de mod\u00e9ration de contenu afin de pr\u00e9senter \u00e0 leurs clients un contenu de qualit\u00e9 adapt\u00e9 aux entreprises. Par exemple, un site de r\u00e9servation d'h\u00f4tel peut utiliser l'IA pour scanner toutes les images des chambres d'h\u00f4tel et supprimer celles qui ne sont pas conformes aux r\u00e8gles du site (par exemple, aucune personne ne peut \u00eatre vue sur une photo). Les d\u00e9taillants peuvent \u00e9galement utiliser une combinaison de techniques de ML et d'IA pour personnaliser leurs produits.<\/p>\n

\"Comment<\/p>\n

Comment fonctionne la mod\u00e9ration de contenu\u00a0?<\/strong><\/p>\n

Les entreprises auront diff\u00e9rentes files d'attente de contenu et politiques d'escalade pour les syst\u00e8mes de syst\u00e8me de r\u00e9vision bas\u00e9s sur ML. Cependant, ils incluront g\u00e9n\u00e9ralement la mod\u00e9ration de l'IA \u00e0 l'\u00e9tape un, deux ou les deux.<\/p>\n

Pr\u00e9-mod\u00e9ration. L'IA modifie le contenu de l'utilisateur avant qu'il ne soit publi\u00e9. Les utilisateurs peuvent alors voir le contenu qui a \u00e9t\u00e9 jug\u00e9 non pr\u00e9judiciable. Le mod\u00e8le d'IA supprimera le contenu qui a une forte probabilit\u00e9 d'\u00eatre nuisible ou hostile aux entreprises. Le mod\u00e8le d'IA signalera le contenu qu'il estime non fiable ou adapt\u00e9 aux entreprises pour un examen humain s'il a une faible confiance dans ses pr\u00e9dictions.<\/p>\n

Post-mod\u00e9ration. Post-mod\u00e9ration. Si l'IA examine le contenu, elle utilisera le m\u00eame processus qu'\u00e0 l'\u00e9tape 1, supprimant automatiquement le mat\u00e9riel nuisible.<\/p>\n

L'IA peut utiliser diverses techniques de ML en fonction du m\u00e9dia pour pr\u00e9dire le contenu.<\/p>\n

Texte<\/h3>\n

Traitement du langage naturel (NLP)\u00a0: les ordinateurs s'appuient sur le NLP pour comprendre la parole humaine. Pour supprimer les langues d\u00e9favorables, ils peuvent utiliser le filtrage par mots cl\u00e9s.<\/p>\n

Analyse des sentiments : Internet est une question de contexte. Les ordinateurs peuvent utiliser l'analyse des sentiments pour identifier des tonalit\u00e9s telles que la col\u00e8re ou le sarcasme.<\/p>\n

Bases de connaissances\u00a0: les ordinateurs peuvent utiliser des bases de donn\u00e9es d'informations pour pr\u00e9dire quels articles seront de fausses nouvelles et identifier les escroqueries courantes.<\/p>\n

Image et vid\u00e9o<\/h3>\n

D\u00e9tection d'objets\u00a0: les images et les vid\u00e9os peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour identifier des objets tels que la nudit\u00e9 sur des photos ou des vid\u00e9os qui ne r\u00e9pondent pas aux normes de la plate-forme.<\/p>\n

Compr\u00e9hension de la sc\u00e8ne\u00a0: les ordinateurs sont capables de comprendre le contexte de ce qui est Labelify<\/a> dans une sc\u00e8ne et prendre des d\u00e9cisions plus \u00e9clair\u00e9es.<\/p>\n

Tous les types de donn\u00e9es<\/h3>\n

Les entreprises peuvent utiliser la technologie de confiance des utilisateurs, quel que soit le type de donn\u00e9es. Les ordinateurs peuvent classer les utilisateurs qui ont des ant\u00e9c\u00e9dents de spam ou de publication de contenu explicite comme "non fiables" et seront plus vigilants quant \u00e0 tout contenu qu'ils publieront \u00e0 l'avenir. Les fausses informations sont \u00e9galement trait\u00e9es par la technologie de r\u00e9putation : les ordinateurs sont plus susceptibles que jamais d'identifier les sources d'informations non fiables et de les \u00e9tiqueter comme fausses.<\/p>\n

La mod\u00e9ration de contenu est une source constante de nouvelles donn\u00e9es de formation. Un ordinateur acheminera le contenu vers un r\u00e9viseur humain qui l'\u00e9tiquettera ensuite comme nuisible ou non et r\u00e9introduira les donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es dans l'algorithme pour une am\u00e9lioration future.<\/p>\n

Comment surmonter les d\u00e9fis de la mod\u00e9ration de contenu\u00a0?<\/h3>\n

Les mod\u00e8les d'IA sont confront\u00e9s \u00e0 de nombreux d\u00e9fis en mati\u00e8re de mod\u00e9ration de contenu. En raison du volume consid\u00e9rable de contenu, il est n\u00e9cessaire de cr\u00e9er des mod\u00e8les rapides qui ne compromettent pas la pr\u00e9cision. Les donn\u00e9es sont ce qui rend difficile la cr\u00e9ation d'un mod\u00e8le pr\u00e9cis. \u00c9tant donn\u00e9 que la plupart des donn\u00e9es collect\u00e9es par les entreprises sont leur propri\u00e9t\u00e9, il existe tr\u00e8s peu d'ensembles de donn\u00e9es de contenu public disponibles pour les plateformes num\u00e9riques.<\/p>\n

La langue est un autre probl\u00e8me. Votre IA de mod\u00e9ration de contenu doit \u00eatre capable de reconna\u00eetre plusieurs langues et les contextes dans lesquels elles sont utilis\u00e9es. Internet est mondial. Votre mod\u00e8le doit \u00eatre mis \u00e0 jour r\u00e9guli\u00e8rement avec de nouvelles donn\u00e9es \u00e0 mesure que la langue change au fil du temps.<\/p>\n

Il y a aussi des incoh\u00e9rences dans les d\u00e9finitions. Qu'est-ce que le cyberharc\u00e8lement ? Pour maintenir la confiance dans la mod\u00e9ration, il est important que ces d\u00e9finitions soient coh\u00e9rentes sur toute votre plateforme. Les utilisateurs sont toujours cr\u00e9atifs et trouveront des failles avec mod\u00e9ration. Vous devez constamment recycler votre mod\u00e8le afin d'\u00e9liminer les fausses nouvelles et les arnaques.<\/p>\n

Soyez conscient des pr\u00e9jug\u00e9s dans la mod\u00e9ration du contenu. La discrimination peut se produire lorsque la langue ou les caract\u00e9ristiques de l'utilisateur sont en cause. Pour r\u00e9duire les biais, diversifier vos donn\u00e9es d'entra\u00eenement sera crucial. Cela inclut d'enseigner \u00e0 votre mod\u00e8le comment comprendre le contexte.<\/p>\n

Il peut sembler impossible de cr\u00e9er un mod\u00e9ration de contenu<\/a> plate-forme avec tous ces obstacles. Il est possible de r\u00e9ussir\u00a0: de nombreuses organisations se tournent vers des fournisseurs tiers pour fournir suffisamment de donn\u00e9es de formation et un groupe de personnes internationales pour les \u00e9tiqueter. Pour fournir des mod\u00e8les \u00e9volutifs et efficaces, des partenaires tiers peuvent \u00e9galement fournir l'expertise n\u00e9cessaire dans les outils de mod\u00e9ration de contenu compatibles ML.<\/p>\n

Le monde r\u00e9el dicte la politique\u00a0: les d\u00e9cisions de mod\u00e9ration de contenu doivent \u00eatre bas\u00e9es sur la politique. Cependant, la politique doit \u00e9voluer rapidement pour combler les lacunes, les zones grises ou les cas extr\u00eames qui pourraient survenir, en particulier pour les sujets sensibles. Surveiller les tendances du march\u00e9 et faire des recommandations pour am\u00e9liorer la politique.<\/p>\n

G\u00e9rer les biais d\u00e9mographiques. La mod\u00e9ration de contenu est plus efficace, fiable, digne de confiance et efficiente lorsque les mod\u00e9rateurs sont repr\u00e9sentatifs de la population globale du march\u00e9 mod\u00e9r\u00e9. Vous devez d\u00e9finir les donn\u00e9es d\u00e9mographiques et g\u00e9rer le sourcing de la diversit\u00e9 pour vous assurer que vos donn\u00e9es ne sont soumises \u00e0 aucun biais d\u00e9mographique.<\/p>\n

Cr\u00e9ez une strat\u00e9gie de gestion de la qualit\u00e9 avec des ressources expertes. Les d\u00e9cisions de mod\u00e9ration de contenu peuvent \u00eatre examin\u00e9es dans le climat politique actuel. Une strat\u00e9gie globale est essentielle pour identifier, corriger et pr\u00e9venir les erreurs. Nous sommes souvent en mesure de recommander et d'aider les clients \u00e0 mettre en \u0153uvre une strat\u00e9gie adapt\u00e9e \u00e0 leurs besoins sp\u00e9cifiques. Cela comprend le d\u00e9veloppement d'une \u00e9quipe d'experts en politiques et l'\u00e9tablissement de hi\u00e9rarchies d'examen du contr\u00f4le de la qualit\u00e9.<\/p>\n

Ce que Labelify peut faire pour vous<\/strong><\/p>\n

Nous avons plus de 4 ans d'exp\u00e9rience dans l'aide aux entreprises pour construire et lancer des mod\u00e8les d'IA. Nous sommes fiers d'offrir des pipelines de classification de donn\u00e9es qui vous aideront \u00e0 r\u00e9pondre \u00e0 vos exigences de mod\u00e9ration de contenu. Notre technologie exclusive de contr\u00f4le de la qualit\u00e9 offre une exactitude et une pr\u00e9cision \u00e9lev\u00e9es. Il s'appuie sur les fonctionnalit\u00e9s et l'expertise de notre plate-forme pour garantir une livraison et une \u00e9volutivit\u00e9 rapides.<\/p>\n

En savoir plus sur notre expertise et comment nous pouvons vous aider avec vos besoins de mod\u00e9ration de contenu.<\/p>\n

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How Machine Learning Optimizes Content Modification There are more than 4.5 billion internet users, and this number is growing every day. The internet generates billions of images and videos as well as messages and posts. These users are looking for a positive, safe experience on their favorite social media platforms and online retailers. The solution […]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":14321,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2896","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-annotation"],"blocksy_meta":[],"featured_image_urls":{"full":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification.jpg",2240,1260,false],"thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-1024x576.jpg",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-2048x1152.jpg",2048,1152,true],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-18x10.jpg",18,10,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-600x600.jpg",600,600,true],"yarpp-thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2022\/01\/Content-Modification-120x120.jpg",120,120,true]},"post_excerpt_stackable":"

How Machine Learning Optimizes Content Modification There are more than 4.5 billion internet users, and this number is growing every day. The internet generates billions of images and videos as well as messages and posts. These users are looking for a positive, safe experience on their favorite social media platforms and online retailers. The solution is content moderation. It removes data that is explicit, abusive or fake, fraudulent, harmful, or not compatible with business. Companies used to rely on human content moderators for content moderation. However, as content usage grows, this approach is not cost-effective nor efficient. Instead, organizations are\u2026<\/p>\n","category_list":"Data Annotation<\/a>","author_info":{"name":"Parth P","url":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2896"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3068,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2896\/revisions\/3068"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14321"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2896"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2896"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2896"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}