Construire des équipes performantes pour les projets de vision par ordinateur

Un ensemble diversifié de compétences est nécessaire pour développer avec succès un projet de vision par ordinateur. En essayant de s'adapter aux différents workflows opérationnels des professionnels, les équipes de vision par ordinateur font face à des défis de workflow lors de la livraison de projets ML. Le niveau de maturité d'un projet dicte la structure de l'équipe et la configuration de l'infrastructure. Au début d'un projet CV, vous aurez besoin d'ingénieurs data et de data scientists pour manipuler et expérimenter avec les données. Une fois que vous arrivez au point où les données se sont traduites en une solution de machine learning (ML), vous devez monter en échelle et gérer des workflows complexes, et un ingénieur ML est introduit dans l'équation. Ces différents rôles qui travaillent dans des environnements disparates utilisant des outils disparates sont parfois sujets aux erreurs et non optimaux. Idéalement, utiliser une plateforme ML/MLOps dès le départ gère la complexité des différents outils et infrastructures dans une équipe CV pour plusieurs disciplines, permettant à tous les experts de construire et d'interagir de manière fluide.

Cet article discutera des différents rôles dans une équipe de vision par ordinateur typique et de leurs responsabilités. Nous aborderons également la manière la plus efficace de promouvoir une collaboration optimale entre les rôles de l'équipe CV et leurs workflows.

Build high performing teams for computer vision projects

Quels rôles sont nécessaires dans une équipe de vision par ordinateur ?

Les projets de vision par ordinateur nécessitent la formation d'équipes pluridisciplinaires composées de data scientists, d'ingénieurs machine learning et d'ingénieurs data. Au-delà de leur compétence technique, ces individus doivent être capables de relier les concepts théoriques aux implémentations pratiques. Ce défi est exacerbé par la nécessité d'une collaboration fluide entre ces experts techniques pour garantir que les modèles soient précis, pertinents et éthiques pour le problème résolu.

La clé pour établir des équipes performantes pour les projets de vision par ordinateur est de faciliter la collaboration entre experts aux compétences et rôles variés, tels que les data scientists, les ingénieurs data et les ingénieurs ML, en leur fournissant des outils, plateformes et abstractions partagés.

Rôles et responsabilités de l'équipe principale

Quel est le rôle d'un ingénieur data dans un projet de vision par ordinateur ?

L'ingénieur data est la colonne vertébrale d'un projet de vision par ordinateur, assurant un flux de données fluide. Sa responsabilité principale est de construire les pipelines de données - l'infrastructure complexe en coulisses permettant l'ingestion, le stockage, la transformation et la distribution des données à travers le projet. En raison des exigences uniques des projets de vision par ordinateur, les ingénieurs data effectuent beaucoup de travail préparatoire pour préparer toutes les données nécessaires sous une forme consommable pour le data scientist. Les données visuelles - images et vidéos - sont significativement volumineuses, nécessitant plus d'espace de stockage que les données tabulaires. Les ingénieurs data doivent concevoir des solutions de stockage efficaces, évolutives et économiques. Les données visuelles se présentent également sous divers formats et nécessitent souvent un nettoyage et un prétraitement extensifs avant que les data scientists puissent les utiliser pour l'entraînement. Cela implique la suppression des informations non pertinentes des images, la correction des incohérences de format et l'étiquetage approprié des objets dans les données.

Quel est le rôle des data scientists ?

Dans un projet de vision par ordinateur, les data scientists assument les rôles de leader stratégique et de régulateur de performance. Grâce à leurs connaissances en analyse de données et en validation de modèles, ils peuvent faire le lien entre les aspects techniques et les objectifs pratiques. Ils collaborent étroitement avec les ingénieurs data pour explorer les objectifs du projet à l'aide des données préparées. Les data scientists déterminent quels sont les objectifs avant d'établir les critères de succès pour le modèle de vision par ordinateur.

Les data scientists évaluent constamment l'efficacité du modèle tout au long de la durée de vie du projet. Ils utilisent diverses méthodes pour trouver les inefficacités, les biais et les erreurs. Ils peuvent, par exemple, vérifier la précision du modèle dans la distinction entre types de fruits ou ses performances dans un système de reconnaissance faciale à travers différentes démographies. Pour améliorer la précision, l'efficacité et l'équité du modèle, les data scientists effectuent des analyses puis suggèrent des modifications aux données d'entraînement, aux algorithmes ou aux hyperparamètres du modèle.

Quel est le rôle d'un ingénieur machine learning ?

L'ingénieur machine learning est l'architecte et le constructeur d'un projet de vision par ordinateur. Cela implique de superviser l'ensemble du cycle de vie du logiciel de vision par ordinateur, de sa conception initiale à son déploiement en conditions réelles. Il orchestre des workflows évolutifs pour des processus comme le déploiement de modèles afin de permettre aux data scientists de livrer leurs solutions plus rapidement et plus efficacement. Sur un plan plus technique, il développe des outils, des pipelines et des workflows qui permettent aux utilisateurs (data scientists) de mettre à jour les modèles et les interfaces d'inférence de manière transparente. Il exploite les frameworks de machine learning et son expertise algorithmique pour traduire la vision stratégique du data scientist en un modèle fonctionnel. Les ingénieurs ML utilisent des plateformes de machine learning (ML/MLOps) existantes ou construisent les leurs pour accomplir leurs tâches.

Gérer le workflow des équipes ML avec une plateforme pour un projet de vision par ordinateur

D'autres rôles spécialisés comme le SRE, l'Ops (c.-à-d. DevOps/MLOps) ou les ingénieurs plateformes peuvent contribuer et gérer les processus de l'équipe ML principale, car ils apportent des compétences complémentaires axées sur l'automatisation des processus de machine learning, la coordination de leur mise en production, la surveillance des systèmes, etc. Avec plus de membres dans l'équipe, il faut moins d'efforts pour déployer et opérer dans un environnement de production. Cependant, avec une plateforme de machine learning (ML/MLOps) robuste, les fonctions de ces rôles sont rationalisées. Parfois, avoir un DevOps / SRE est excessif dans ces scénarios.

Picsellia est une telle plateforme ML/MLOps robuste principalement axée sur l'abstraction et la gestion des workflows opérationnels dans les projets de vision par ordinateur. Elle permet aux équipes ML principales de se passer d'un professionnel Ops ou SRE. La plateforme gère le gros du travail avec des fonctionnalités comme des configurations pré-établies, des pipelines automatisés d'entraînement et de déploiement de modèles, et des tableaux de bord de surveillance intégrés. Cela permet à l'équipe de machine learning de se concentrer sur les fonctions essentielles telles que le développement de modèles, la recherche et l'expérimentation.

Conclusion

Construire des équipes performantes pour les projets de vision par ordinateur nécessite une combinaison stratégique d'expertises. En s'appuyant sur une plateforme robuste de vision par ordinateur qui automatise les aspects opérationnels (ML/MLOps), les équipes peuvent rationaliser les workflows, réduire le temps de développement et assurer un déploiement efficace des modèles. Cela permet aux data scientists, chercheurs et ingénieurs machine learning de se concentrer sur les aspects essentiels - développement de modèles, exploration d'algorithmes et amélioration continue. Cette approche combinée favorise l'innovation et la collaboration, permettant aux équipes de repousser les limites de ce qui est réalisable dans un projet de vision par ordinateur.