Réduction du temps de recherche de 20 secondes à 1 seconde
Avec le déploiement d'Elastic, les clients de Labelbox peuvent faire des recherches dans des données non structurées bien plus rapidement qu'avec sa solution de recherche précédente.
Accélération de la croissance des activités
Labelbox a augmenté ses activités avec les clients grâce à une recherche plus rapide et plus riche propulsée par Elastic.
À l'avant-garde de la révolution en matière d'IA
Labelbox utilise Elastic pour scaler rapidement afin de répondre à la demande en matière de données, ainsi que pour ajouter de nouveaux plug-ins selon les besoins des clients afin de tirer parti de la révolution en matière d'IA.
En 2022, Labelbox a été nommée parmi les 50 premières entreprises d'IA par le magazine Forbes grâce à l'élaboration d'applications et de visions métier prometteuses.
La plateforme leader de l'IA transforme l'une de ses solutions phares avec Elasticsearch et augmente son chiffre d'affaires
Quel que soit le domaine, l'intelligence artificielle (IA) est sur toutes les lèvres. Pour créer et entraîner des logiciels d'IA, les entreprises doivent étiqueter d'énormes volumes de données, une tâche chronophage et coûteuse qui se solde souvent par un goulot d'étranglement dans les projets d'IA. La bonne nouvelle, c'est que Labelbox a la solution pour y remédier : une plateforme d'IA personnalisable conçue pour améliorer la qualité des données d'entraînement et les performances des modèles. Les équipes responsables de l'IA peuvent ainsi accélérer et rationaliser le développement de modèles de Machine Learning.
Parmi les clients de Labelbox, citons notamment Procter & Gamble, Genentech et Walmart. Son succès, l'entreprise le doit à la flexibilité de ses logiciels, qui intègrent les entrepôts de données les plus populaires ou les data stores spécifiques des clients. L'automatisation fait également partie des fonctionnalités qui sortent du lot, tout comme les outils d'analyse qu'elle propose qui permettent aux organisations de comprendre les performances de leurs opérations d'étiquetage en temps réel.
Labelbox Catalog est l'un des outils les plus populaires de l'entreprise. Il sert à rechercher et à analyser des données non structurées en vue de fournir un modèle d'entraînement aux performances optimisées. Avant le déploiement d'Elastic, Catalog s'exécutait au sein d'une base de données PostgreSQL, ce qui complexifiait la conception de filtres dans le but d'obtenir des résultats plus précis. En outre, les recherches étaient chronophages : dans certains cas, il fallait jusqu'à 20 secondes pour obtenir une réponse.
Créée au début de l'année 2018, Labelbox a pour objectif d'aider les entreprises à créer les solutions d'IA qui sous-tendront la nouvelle génération de produits et de services.
Une qualité exceptionnelle en matière de recherche et d'analyse
Matthew Chambers, ingénieur en chef chez Labelbox, était déterminé à trouver une meilleure solution. Avant de travailler chez Labelbox, il faisait partie de l'équipe des effets visuels chez Sony et Weta Digital. C'est là qu'il a découvert Elasticsearch et qu'il a vu le potentiel que la solution présentait pour résoudre les problèmes de vitesse et de précision auxquels Labelbox était confrontée.
"Le volume des données servant à entraîner des modèles augmente de manière exponentielle. Nous savions qu'Elasticsearch était extrêmement scalable et pouvait s'adapter à nos besoins", indique-t-il. Le fait de pouvoir créer des plug-ins facilement était un autre point en faveur d'Elastic, tout comme le grand nombre de fonctionnalités de recherche qui équipent sa plateforme.
Lorsque nous avons étudié les autres technologies, aucune d'entre elles ne proposait l'ensemble des éléments dont nous avions besoin. Que ce soit en termes de scalabilité ou de recherche, Elastic est le choix évident.
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Matthew Chambers a choisi de déployer Elasticsearch sur Elastic Cloud. "L'expérience que propose Elastic Cloud s'exécutant sur Google Cloud est tout simplement exceptionnelle. Je peux cliquer sur un bouton et avoir un nouveau cluster prêt à l'emploi. C'est aussi simple que ça. En réduisant l'aspect DevOps du déploiement, nous avons pu considérablement accélérer le calendrier du projet", déclare-t-il.
Matthew Chambers loue également l'aide que leur a apportée l'équipe du support technique Elastic pendant le déploiement. "Il est toujours utile d'avoir l'avis d'un spécialiste de l'équipe du support technique Elastic lorsque nous avons des questions concernant l'ajout d'une nouvelle fonctionnalité ou la résolution d'un problème de déploiement. L'expertise d'Elastic Consulting a aussi contribué à l'efficacité du projet."
Favoriser la croissance des activités avec une solution redynamisée
Le déploiement d'Elasticsearch sur Google Cloud a redynamisé la solution Catalog. Désormais, la clientèle peut effectuer des recherches complexes tandis que, grâce aux analyses sophistiquées, elle peut prendre des décisions plus précises lorsqu'elle prépare les données à étiqueter. Les temps de recherche sont maintenant passés à une seconde environ.
"Elastic a révolutionné la façon dont Catalog fonctionne", indique David Mok, responsable du contenu et des partenariats chez Labelbox.
Un détaillant du commerce de luxe qui souhaitait utiliser des images de foulards pour une campagne marketing a fait appel à Labelbox pour accélérer le processus. "En premier lieu, l'équipe peut isoler rapidement toutes les images contenant des foulards. Elle peut ensuite faire une recherche sur des couleurs précises ou des caractéristiques distinctives pour créer des campagnes extrêmement personnalisées. Avec Elasticsearch sur Google Cloud, c'est d'une simplicité extrême de créer des filtres sur mesure pour atteindre ce niveau de détail", déclare David Mok.
La réaction des clients parle d'elle-même. Labelbox a vu le nombre d'utilisateurs de Catalog exploser depuis la mise en œuvre d'Elastic. "Les clients ont commencé à charger d'énormes volumes de données, bien plus conséquents que par le passé. Ils nous demandent aussi de concevoir plus de filtres et d'ingérer différents types de données. Il y a une réelle effervescence", indique Matthew Chambers.
Nous avons augmenté nos activités avec certains de nos plus gros clients grâce à une expérience de recherche plus efficace et plus riche. Catalog propulsé par Elasticsearch joue désormais un rôle important dans notre stratégie de croissance, ainsi que dans nos initiatives commerciales et marketing.
En ce qui concerne l'avenir, la principale préoccupation de Matthew Chambers est de continuer à satisfaire la demande des clients. "Il y a de nouveaux projets dans les tuyaux. Nous prévoyons d'utiliser Elasticsearch pour les réaliser, car il est capable de gérer le volume de données que nous avons besoin d'indexer."
Pour Labelbox, il sera nécessaire d'avoir de meilleures technologies et de plus hauts niveaux d'expertise chez les professionnels pour pouvoir faire face à l'explosion de la demande concernant l'IA.
"Si les équipes parviennent à tirer le meilleur parti de leurs PI et de leurs données d'entreprise, elles seront bien plus habiles au fil du temps à exploiter l'IA", indique David Mok. "Notre objectif, c'est d'aider les humains à mieux gérer le potentiel de l'IA grâce à des innovations. Il va sans dire que toutes les nouvelles fonctionnalités que nous développerons nous amèneront à utiliser davantage Elasticsearch, en raison de la variété de ses applications."
Les possibilités pour concevoir des modèles d'entraînement plus précis sont nombreuses. "Avec Elasticsearch, les équipes peuvent mieux comprendre, visualiser et organiser leurs données. Nos clients peuvent tirer parti des possibilités de l'intelligence artificielle et rester dans la course en cette période de grands bouleversements technologiques", indique Matthew Chambers.
Par dessus-tout, Elastic aide Labelbox à être un acteur majeur pendant l'une des révolutions technologiques les plus importantes de l'histoire. "C'est passionnant de travailler actuellement dans le domaine de l'intelligence artificielle. L'arrivée d'une technologie qui transforme complètement nos vies ne se produit qu'une seule fois par génération. Nous avons hâte de travailler avec Elastic et Google Cloud alors que l'avenir de l'IA est en train de se concrétiser", affirme Matthew Chambers.
