Fourniture d'ensembles de données

Il n’est pas simple de définir quelles données sont nécessaires pour développer ou tester un système (par exemple, un modèle d’IA) ou une machine (par exemple, un outil agricole robotisé); Le choix des caractéristiques que les données utilisées pour ces activités doivent posséder nécessite une expertise que toutes les entreprises ne possèdent pas en interne. Ce service peut aider les clients avec cette tâche initiale et cruciale. Une fois les caractéristiques des données requises définies, il est alors nécessaire de générer les ensembles de données correspondants. Cela se fait en collectant, en traitant et souvent en augmentant les données (par exemple, en ajoutant des métadonnées ou des étiquettes). Cette activité nécessite une expertise spécialisée et impose généralement une lourde charge à une entreprise: ce service aide les clients en déplaçant la charge sur l'agroalimentaireTEF.

Le service comprend trois phases distinctes.La première phase est la définition des spécifications de données et se déroule via un ou plusieurs entretiens (généralement à distance) avec le client. Ces entretiens permettent à AgrifoodTEF de définir quels ensembles de données sont nécessaires au client et leurs caractéristiques exactes. Au cours de cette phase, le client peut choisir de partager avec AgrifoodTEF, sous NDA si nécessaire, des détails sur le système avec lequel les données seront utilisées; ces détails permettent une correspondance encore plus étroite entre les exigences du système et les spécifications des données. La phase deux est la préparation des données et dépend fortement du résultat de la phase un. Trois cas différents peuvent se produire: dans le cas 1, les ensembles de données requis sont disponibles dans les archives de AgrifoodTEF, déjà sous une forme pleinement conforme au cahier des charges. L'exécution du service peut passer à la phase trois (décrite ci-dessous). Dans le cas 2, des données appropriées sont disponibles dans les archives de AgrifoodTEF, mais nécessitent un traitement supplémentaire (tel que l’étiquetage, le transcodage et le formatage) pour être conformes aux spécifications. Dans ce cas, les services S00115 (services de validation et de traitement des données) et/ou S00290 (étiquetage des données) sont exploités comme une étape préliminaire, puis la situation revient au cas 1. Dans le cas 3, aucune donnée conforme au cahier des charges (ou insuffisante) n’est disponible dans les archives de AgrifoodTEF. Dans ce cas, les services S00112 + S00113 (exécution de tests physiques + collecte de données de test pendant les tests physiques) et/ou S00182 + S00183 (exécution de tests numériques + collecte de données de test pendant les tests numériques) sont utilisés pour générer des données brutes en fonction des besoins du client; puis la situation revient au cas 2. D'une manière générale, la phase deux est terminée dès que les activités nécessaires pour arriver au cas 1 ont été exécutées par AgrifoodTEF. À la fin de la phase deux, le service passe à la phase trois, c'est-à-dire la livraison des données. La durée globale du service dépend fortement des exigences du client, car celles-ci influencent la phase deux, où la majeure partie du travail est effectuée. La durée du service est communiquée au client au cours de la première phase.

Cette description de service est intentionnellement générique. Chaque cas de ce service est, en fait, personnalisé pour l'adapter aux besoins et aux exigences du client spécifique. Ce qui suit est un exemple d'instance de service (veuillez noter que le service est disponible pour de nombreux secteurs agricoles, pas seulement celui considéré par l'exemple). Exemple de service: Le client est une société de logiciels développant un modèle d'IA de vision par ordinateur et a besoin de données pour former le modèle. L’objectif du modèle est de pouvoir reconnaître de manière fiable les plants de Matricaria et de haricots et de détecter l’émergence d’autres espèces de mauvaises herbes spontanées. Le modèle est destiné à être fourni en tant que module aux fabricants d’outils, et l’entreprise ne veut pas limiter excessivement l’ensemble des clients potentiels en imposant des critères stricts au système de caméra à monter à bord de l’outil. Pour cette raison, avec agrifoodTEF, le client définit un ensemble de 4 configurations de systèmes de caméras les plus courantes, qui doivent toutes être couvertes par les ensembles de données de formation. Pour chacune des 4 configurations, l'entreprise a besoin de données dans 3 conditions d'éclairage différentes, c'est-à-dire une forte lumière du soleil avec le soleil au-dessus, une forte lumière du soleil avec le soleil bas à l'horizon et une lumière du soleil diffuse (par exemple, un temps nuageux). Aucun étiquetage n'est requis de AgrifoodTEF puisque l'entreprise a l'intention de l'exécuter en interne. AgrifoodTEF dispose déjà dans ses archives d'ensembles de données appropriés couvrant 5 des 12 conditions requises par le client, de sorte que celles-ci soient correctement formatées et immédiatement fournies au client. Les données couvrant les 7 conditions restantes doivent, au contraire, être générées ad hoc. Pour cela, le client et l'agroalimentaireTEF élaborent ensemble un plan d'acquisition de données. Le client est également d'accord avec agrifoodTEF sur l'exécution des services auxiliaires S00112 (exécution des tests physiques) et S00113 (collecte des données de test lors des tests physiques) afin d'acquérir les ensembles de données. La collecte de données s’effectue à l’aide de l’infrastructure propre de l’agroalimentaireTEF (champs préparés, capteurs, robots). La campagne de collecte de données est ensuite mise en œuvre par l’agroalimentaireTEF; les données résultantes sont à la fois ajoutées aux archives de AgrifoodTEF et correctement formatées pour être compatibles avec les besoins du client. Les ensembles de données ainsi préparés complètent la couverture des 12 cas nécessaires au client. La fourniture des données conclut l'exécution du service.