Qu’est-ce que le data labeling ou l'étiquetage de données ?
L’étiquetage est la manière dont on classe sélectivement les données (images, textes, audio, vidéos) pour améliorer l’apprentissage d’une intelligence artificielle. D’une manière simple, on ajoute une étiquette à chaque donnée en vue de faire reconnaître à l’IA le type de données dans l’avenir. Cette notion se traduit en outre par plusieurs missions, dont la classification, la modération, la transcription et le traitement.
Quelle est la différence entre l’annotation de données et l’étiquetage de données ?
En fonction du modèle d’intelligence artificielle et du processus de la formation des algorithmes, l’annotation des données et l’étiquetage des données sont interchangeables dans la réalisation des données de formation Machine Learning. La différence entre ces deux notions s’avère très fine.
S’agissant de l’annotation de données, elle consiste à étiqueter les données en vue de rendre les objets reconnaissables par les machines.
Quant à l’étiquetage de données, il englobe l’ajout d’informations (image, texte, vidéo, audio) de tout type, pour pouvoir former des modèles Machine Learning.
Bref, l’annotation permet de reconnaître les données essentielles tandis que l’étiquetage assure la distinction des modèles dans le but de former des algorithmes.
Quels sont les différents types de données à étiqueter ?
Les données à étiqueter font l’objet d’une classification selon leur nature.
- Audios : il s’agit de la collecte, le fractionnement et la transcription audio.
- Images : l’étiquetage des images regroupe ces tâches : collecte, classification, segmentation et étiquetage des points pertinents.
- Textes : extraction et classification des textes.
- Vidéos : l’étiquetage vidéo se traduit par la collecte, la classification et la segmentation de vidéos.
- 3D : fonctionnalités de suivi et segmentation des objets.
Comment procéder au data labeling ?
Le data labeling peut être réalisé en interne, en externe, de façon programmatique ou avec la participation de nombreuses personnes comme pour le cas du crowdsourcing.
Dans l’internalisation, vous pouvez confier le data labeling aux personnels de votre entreprise. Malheureusement, cette stratégie ne convient que pour les grandes entreprises ayant des ressources humaines et financières suffisantes.
En ce qui concerne le crowdsourcing ou étiquetage participatif de données, cette solution s’avère rentable. Toutefois, la fiabilité de l’opération est problématique vu le nombre d’opérateurs impliqués.
Quant à l’étiquetage programmatique, cette stratégie se fonde sur l’utilisation de scripts automatisés. L’intervention humaine est toutefois nécessaire en fin de chaque opération afin de garantir des résultats satisfaisants.
Au sujet de l’externalisation, cette technique s’avère la plus rentable et la plus idéale pour réaliser l’étiquetage de données. Elle permet aux entreprises d’étiqueter et d’annoter des données sans recourir aux personnels et aux outils d’étiquetage. En effet, l’externalisation est le fait de confier à un prestataire externe sa mission de data labeling.
