Modération vidéo par l’IA pour une plateforme sociale
Notre client aspire à devenir une référence mondiale pour l’expression de la créativité, la découverte culturelle et le divertissement interactif. En réunissant des créateurs et utilisateurs de tous horizons, notre client vise à bâtir un espace où chacun peut raconter son histoire, partager ses talents et se connecter de manière authentique avec une audience mondiale.
Pour que sa plateforme de contenus reste la plus inclusive possible, elle doit modérer les contenus que partagent les créateurs.
En moyenne, 100 heures de vidéos sont postées par minute sur la plateforme de notre client selon SendShort. Cela représente une quantité importante de vidéos à modérer. C’est pourquoi notre client a choisi de se faire aider par des modèles d’intelligence artificielle, basés sur l’image, la vidéo et le texte.
Pour entraîner ses modèles, il lui a fallu disposer de nombreuses vidéos précisément annotées.
La tâche d’annotation consistait en la modération des vidéos fournies par le client.
Notre solution
Nous avons commencé par affiner le guide d’annotation en collaboration avec le client, afin de clarifier les nombreux concepts à modérer. Il s’agissait de définir précisément les limites entre ce qui devait être modéré et ce qui pouvait être conservé, en tenant compte des zones grises et des interprétations possibles.
Un travail approfondi d’apprentissage des différentes classes a également été mené. Le projet était d’autant plus complexe que les classes n’étaient pas mutuellement exclusives : une même vidéo pouvait cumuler des éléments de nudité, de racisme ou encore des appels à la violence.
Tout au long du projet, nous avons maintenu une communication active avec le client, ce qui nous a permis de nous adapter rapidement aux ajustements des consignes.
Enfin, notre équipe s’est facilement approprié l’outil fourni par le client, assurant une intégration rapide et une annotation directement sur leur environnement.
- Une équipe de près de 15 personnes à plein temps, avec deux chefs de projets.
- Chaque annotateur a reçu plus de 24 heures de formation.
- 11 classes au départ, qui par la suite ont dû être détaillées et décrites plus précisément en sous-classes.
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