Mise en évidence des options

La mise en évidence des options est une fonction assistée par IA qui aide les annotateurs à repérer les options les plus probables sur les tâches d'annotation à choix discrets. À l'aide d'un LLM, le système analyse le contenu et la description de la tâche pour prédire les top-k options les plus probables, qu'il affiche en pleine opacité tout en atténuant les options moins probables.

Vue d'ensemble

Une fois activée, la mise en évidence des options :

1. Analyse le contenu de l'instance à l'aide d'un LLM
2. Repère les options les plus probables d'après le contexte de la tâche
3. Met en évidence les options probables avec une étoile
4. Atténue les options moins probables (opacité configurable)
5. Laisse toutes les options cliquables - il s'agit d'une aide, pas d'une restriction

C'est particulièrement utile pour les tâches comportant beaucoup d'options, pour la formation de nouveaux annotateurs, pour alléger la charge cognitive et pour donner un « deuxième avis » qui renforce la confiance dans l'annotation.

Configuration

Ajoutez la section option_highlighting sous ai_support dans votre configuration :

ai_support:
  enabled: true
  endpoint_type: "openai"
  ai_config:
    model: "gpt-4o-mini"
    api_key: "${OPENAI_API_KEY}"
    temperature: 0.3
 
  option_highlighting:
    enabled: true
    top_k: 3                    # Number of options to highlight (1-10)
    dim_opacity: 0.4            # Opacity for non-highlighted options (0.1-0.9)
    auto_apply: true            # Apply on page load vs manual trigger
    schemas: null               # null = all schemas, or ["schema1", "schema2"]
    prefetch_count: 20          # Items to prefetch
 
  cache_config:
    disk_cache:
      enabled: true
      path: annotation_output/ai_cache.json
    prefetch:
      warm_up_page_count: 10
      on_next: 3
      on_prev: 1

Référence de configuration

Types d'annotation pris en charge

La mise en évidence des options fonctionne avec les types à choix discrets :

• radio - Choix unique
• multiselect - Sélection multiple par cases à cocher
• likert - Échelles de Likert
• select - Liste déroulante

Elle ne s'applique pas à : span, textbox, slider, image_annotation ni video_annotation.

Rendu visuel

• Options mises en évidence : opacité pleine, étoile dorée et léger fond de surbrillance
• Options atténuées : opacité réduite (configurable), remontée à 0.7 au survol, et toujours cliquables
• Repère sur le formulaire : bordure gauche dorée sur les formulaires où la mise en évidence est active, avec un petit badge « AI »

Préchargement

Les requêtes vers un LLM pouvant être lentes, la mise en évidence des options s'appuie sur un préchargement agressif :

1. Préchauffage : les N premiers éléments sont préchargés au démarrage du serveur
2. À la navigation : les éléments suivants sont préchargés quand l'utilisateur avance ou recule
3. Traitement en arrière-plan : le préchargement se fait de façon asynchrone
4. Mise en cache : les résultats sont enregistrés sur disque pour être réutilisés

Bonnes pratiques

1. Choisissez un modèle rapide - gpt-4o-mini offre un bon compromis entre vitesse et justesse
2. Réglez top_k correctement - 1 pour un choix binaire, 2 à 3 pour 4 ou 5 options
3. Activez le préchargement - un prefetch_count élevé (20 ou plus) rend la navigation fluide
4. Formez les annotateurs - expliquez que les mises en évidence sont des suggestions, pas des consignes

Pour aller plus loin

• Support IA - Configuration générale de l'assistant IA
• Ordonnancement par diversité - Fonction IA complémentaire pour l'ordre des éléments

Pour les détails d'implémentation, consultez la documentation source.