**Lancement du projet DATAWISE : vers une automatisation de l’annotation des données en IA**

Ce 1er octobre marque le coup d’envoi du projet DATAWISE (Data Annotation Technology Advancement With Innovative Solutions for Efficiency), lauréat de l’Appel à Projets R&D Booster en Auvergne-Rhône-Alpes. Initié par Neovision, une entreprise grenobloise spécialisée en intelligence artificielle, en collaboration avec le laboratoire LIRIS, ce projet vise à révolutionner le processus d’annotation des données, un enjeu clé pour l’entraînement des modèles d’intelligence artificielle en vision par ordinateur.

DATAWISE s’inscrit dans la démarche de Minalogic, pôle de compétitivité des technologies numériques, qui soutient l’innovation en favorisant les synergies entre la recherche académique et le secteur privé. L’objectif principal est de développer des solutions capables d’automatiser non seulement l’annotation mais aussi le nettoyage des données, des étapes souvent longues et laborieuses qui freinent le développement rapide des modèles d’IA.

Stefan Duffner, chercheur au LIRIS, souligne que cette automatisation pourrait libérer les Data Scientists de tâches répétitives, leur permettant de se concentrer sur l’analyse et la valorisation des données. En intégrant les avancées technologiques du LIRIS, reconnu pour ses travaux en traitement d’image et en sciences des données, DATAWISE entend proposer des outils robustes et évolutifs.

Lucas Nacsa, PDG de Neovision, précise que l’ambition est de concevoir des modèles capables de s’adapter directement à des données complexes, sans nécessiter de préparation manuelle extensive. Cela pourrait significativement améliorer les performances des modèles d’IA et accélérer leur déploiement dans divers secteurs.

En ouvrant des perspectives nouvelles pour l’industrie, DATAWISE promet de rendre les solutions d’IA plus accessibles, renforçant ainsi la compétitivité des entreprises. À terme, l’intégration de grands modèles de langage (LLM) dans les outils développés pourrait améliorer leur ergonomie et favoriser leur adoption par un plus large éventail d’acteurs économiques. Ce projet témoigne d’un engagement fort envers l’innovation et l’efficacité dans le domaine de l’intelligence artificielle.