Le marché du Data Labeling en 2023
Selon le rapport de NASSCOM, une organisation indienne à but non lucratif axée sur l’industrie technologique, la valeur du marché du Data Labeling s’élèverait jusqu’à 4,4 milliards de dollars en 2023, soit 7 fois plus qu’en 2018. Cela s’explique par le fait que les modèles d’IA doivent être soumis à un entraînement intensif pour être capables d’identifier de manière autonome des objets ainsi que des contenus audio, visuels et textuels. Annoter et étiqueter les données est alors indispensable pour faciliter et améliorer la compréhension des machines et leur permettre de prendre des décisions fiables.
Les types de Data Labeling
La modalité d’étiquetage des données varie selon leur type.
L’image Labeling
Comme son nom l’indique, l’image labeling est principalement axé sur l’étiquetage, l’annotation, la classification et la segmentation d’images. Ici, la forme, les motifs, la texture, la nature et toutes les spécificités des images sont prises en compte. Ce type de data labeling est particulièrement important pour les modèles d’IA destinés à reconnaître des objets, détecter des visages, etc.
L’audio labeling
Ce type de Data Labeling se base principalement sur la collecte, le fractionnement et la transcription de contenus audio en textes. La langue, les dialectes, les mots prononcés, les tonalités utilisées, l’humeur, l’intention, l’émotion et le comportement des locuteurs font l’objet d’une analyse rigoureuse. Il en va de même pour le silence, les respirations et les bruits de fond. Le but est de permettre aux IA de s’entraîner au mieux et de devenir plus performants dans l’analyse audio.
La vidéo Labeling
La vidéo Labeling est souvent utilisée pour les applications dédiées à la reconnaissance d’objets, l’analyse des mouvements, la reconnaissance faciale et bien d’autres. Tous les éléments présents dans la vidéo sont analysés pour l’étiquetage des données. Il en va de même pour la position, les actions effectuées par les personnages et le mouvement des objets.
Le texte Labeling
Le texte Labeling est indispensable pour entraîner des modèles d’IA à comprendre et à traiter des données textuelles. Il est très utilisé pour les applications axées sur la classification de textes, la traduction et bien d’autres. Chaque paragraphe, phrase et mot sont analysés scrupuleusement et étiquetés suivant leurs attributs : sujet traité, entités nommées, etc. Dans le cadre de la reconnaissance de sentiments, par exemple, les étiquettes servent à identifier le ton employé pour chaque phrase : positif, négatif ou neutre.
Les 4 étapes clés du Data Labeling
Le Data Labeling s’articule autour de 4 étapes clés :
La collecte de données
Aussi connue sous le nom de data collection, cette étape consiste à collecter et à regrouper les données nécessaires pour entraîner le modèle d’IA. Selon le type de ce dernier, ces données peuvent être des images, des vidéos, des textes ou encore des contenus audio. Leur qualité et leur pertinence auront une influence majeure sur la performance de l’intelligence artificielle.
L’étiquetage des données
Il s’agit de l’étape la plus importante du Data Labeling. Les données récoltées sont analysées et étiquetées en fonction des tâches que l’IA doit effectuer. Ici, la précision et la cohérence sont de mise pour atteindre les objectifs fixés. Les étiquettes attribuées peuvent être des balises, des descriptions et bien d’autres.
La vérification des données
Ensuite, il faudra s’assurer que les données étiquetées soient correctes et conformes aux exigences de qualité requises. La minutie et la rigueur sont de mises pour mener à bien cette tâche.
Le déploiement
Ce n’est qu’une fois toutes les étapes mentionnées plus haut effectuées que l’on pourra procéder au déploiement.
Le processus d'annotation des données
Le processus d’annotation de données peut être effectué par des humains ou par le biais d’un contrat de licence de données. Tout dépend du volume de données à collecter et à annoter, du budget et des besoins de votre entreprise.
Dans tous les cas, il est important de garder en tête qu’un modèle d’IA n’est efficace qu’en fonction de la qualité et du volume des données avec lesquelles il est alimenté. Aussi, une intervention humaine est toujours nécessaire pour obtenir des résultats satisfaisants, et ce, même si vous utilisez les meilleurs programmes d’annotation et d’étiquetage de données.
Cela dit, le processus d’annotation des données est une tâche particulièrement chronophage et fastidieuse. Réaliser cette tâche en interne peut ralentir la production des équipes. C’est pourquoi de nombreuses entreprises décident de faire appel à un prestataire Data Labeling qualifié. Les avantages de l’externalisation du Data Labeling sont nombreux et non négligeables : gain de temps, gain d’efficacité, production optimisé, résultats fiables et de qualité, etc.
