L’Intelligence Artificielle (IA) est un marché prometteur pesant environ 327 milliards de dollars américains. Son influence s’étend bien au-delà des secteurs économiques, touchant divers aspects de nos vies : santé, automobile, assurance, banque, tourisme, entre autres.

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Cependant, derrière cette avancée technologique, se cachent des techniques essentielles visant à apprendre aux ordinateurs (Machine Learning). Celui-ci utilise des algorithmes puissants et gourmands en données d’apprentissage pour fournir des réponses aussi précises et complètes que possible.

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Pour exploiter pleinement l’IA, une entreprise doit utiliser des données annotées de qualité supérieure en vue d’améliorer la formation de son modèle de Machine Learning (ML). L’annotation de données est l’une des méthodes incontournables pour alimenter un modèle d’IA ou de ML en data.

Qu’est-ce que l’annotation data ou Data Labeling ? Pourquoi cette méthode est-elle nécessaire ? Quelles sont les techniques utilisées pour annoter les données ? Docloop vous donne un aperçu complet de l’étiquetage de données et son importance dans le développement de l’intelligence artificielle.

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L’annotation de données est un procédé visant à étiqueter des données brutes afin d’améliorer l’apprentissage des modèles d’IA et de ML. Les images, vidéos, textes et autres formats similaires doivent être annotés pour permettre aux modèles de les reconnaître et de les interpréter efficacement.

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La data annotation repose sur des méthodes et des outils adéquats pour marquer, transcrire ou traiter des objets dans divers types d’informations ou de contenus. Concrètement, la qualité des données annotées détermine la performance du modèle d’apprentissage automatique.

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Avez-vous déjà réfléchi à la façon dont une voiture sans conducteur fonctionne ? Sans l’utilisation de données annotées, ces véhicules autonomes seraient incapables de distinguer leur environnement et fonceraient droit dans le mur. Les machines ne possèdent pas de connaissance innée sur le monde physique, elles doivent apprendre à distinguer les objets et les images qu’elles capturent.

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De même, de nombreuses entreprises investissent dans l’apprentissage des modèles d’IA/ML pour automatiser le classement de leurs documents professionnels. C’est là que le Data Labeling intervient en permettant aux algorithmes de distinguer différents types de documents, tels que les factures fournisseurs ou clients.

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Le principal avantage du Data Labeling réside dans le gain de temps et d’argent qu’il procure. En améliorant la précision des modèles d’apprentissage automatique, il accélère le traitement des données.

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Le Data Labeling offre également d’autres avantages pour les entreprises :

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• Une précision accrue : une annotation correcte des données garantit des résultats précis, améliorant ainsi l’apprentissage des algorithmes.

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• Une meilleure efficacité : le Data Labeling facilite la formation des modèles d’IA/ML, leur permettant de mieux reconnaître les textes, les objets et les intentions.

‍Des interventions humaines réduites : un étiquetage précis des données améliore la qualité des résultats des modèles d’apprentissage automatique, ce qui réduit considérablement l’intervention humaine.

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L’annotation des données peut être effectuée manuellement par des experts en Data Labeling ou automatiquement par des systèmes d’intelligence artificielle, voire les deux (semi-automatisée).

L’annotation manuelle des données

Des experts en Data Labeling se chargent d’étiqueter manuellement les données brutes en fonction des spécifications et des résultats attendus. Ils utilisent différentes méthodes pour annoter les éléments pertinents tels que l’outil de point clé ou la boîte englobante (Bbox).

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Cependant, bien que l’étiquetage manuel soit plus précis, il est chronophage et difficile à mettre en œuvre. Par exemple, annoter une seule image nécessite en moyenne une quinzaine de minutes selon la qualité du format, les exigences et l’outil d’annotation utilisé. 

Supposons que vous ayez un projet d’annotation de 10 000 images. Pour un annotateur expert, cela représente 2500 heures de travail, soit 15 mois en raison de 8 heures d’intervention par jour, sans compter les week-ends. Imaginez le temps que cela peut prendre pour un projet de 30 000 ou 50 000 images.

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Annotation automatisée des données

En revanche, l’annotation automatisée fait appel à des systèmes d’intelligence artificielle pour étiqueter les données. Cette méthode permet d’accélérer le processus en se basant sur des conditions et des règles établies préalablement par les humains. 

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Aussi efficace soit-elle, l’annotation automatique des données peut présenter des limites en cas de modifications fréquentes des structures de données. Dès lors, il devient difficile d’établir des règles précises pour guider les systèmes dans l’étiquetage.

Alors que les humains peuvent facilement distinguer le Coca et la crème anglaise, les machines sont incapables d’identifier avec précision des éléments visuels subtils. Par conséquent, l’intervention d’un annotateur expert est indispensable pour assurer la qualité de l’étiquetage des données.

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Plusieurs secteurs utilisent l’étiquetage de données pour développer des modèles d’apprentissage automatique essentiels à leur croissance, tels que :

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• La santé : l’étiquetage des images médicales, des notes cliniques et des dossiers médicaux électroniques (DME) est un excellent moyen de concevoir des dispositifs de vision par ordinateur.

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• Le commerce de détail : l’annotation des images de produits et des données client permet de former des systèmes d’IA/ML pour améliorer l’expérience client ou recommander des produits.

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• La finance : les données financières des entreprises peuvent être annotées pour développer des modèles d’IA/ML capables de détecter les fraudes ou normaliser d’autres processus financiers.

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Si vous développez un projet d’IA/ML, voici trois principaux logiciels à tester pour annoter vos données brutes :

Docloop

Votre entreprise est spécialisée dans le transport et la logistique ? Docloop propose un outil efficace pour extraire, classifier et transférer vos données en toute sécurité. Notre technologie permet de traiter automatiquement tous vos documents professionnels sans aucune intervention de votre part.

Labelbox

Cette plateforme renommée facilite la création, la gestion et la réalisation de projets de data annotation grâce à des outils collaboratifs en ligne. Labelbox prend en charge divers formats, tels que le texte, les images et les vidéos.

RectLabel

Conçu pour les projets Deep Learning (apprentissage profond) sur Mac, ce logiciel d’annotation de données propose des fonctionnalités de segmentation sémantique et de détection d’objets. RectLabel fournit des suggestions d’étiquetage grâce à son modèle d’apprentissage automatique intégré.

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Nous évoluons dans un monde axé sur les données, où les modèles d’IA/ML ont besoin d’absorber une grande quantité de données pour s’améliorer en permanence. C’est pourquoi l’annotation de données est essentielle dans le développement d’un projet d’intelligence artificielle ou d’apprentissage automatique.

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Le Data Labeling est un processus long et fastidieux qui nécessite des compétences spécifiques et l’utilisation d’outils adaptés. L’étiquetage peut être manuel ou automatisé selon le volume des données à annoter ainsi que les besoins et le budget de votre entreprise. Quoi qu’il en soit, l’efficacité du modèle d’IA/ML dépend de la qualité et de la quantité des données annotées.

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En raison de la complexité de ce travail, de nombreuses structures se tournent vers des prestataires externes pour annoter leur data. Cela leur permet de gagner du temps et d’augmenter leur efficacité tout en obtenant des résultats de qualité. Chez Docloop, nous disposons d’outils performants pour aider les entreprises du secteur de la logistique à automatiser le traitement de leurs documents.

Ne perdez plus votre temps à saisir manuellement vos factures clients/fournisseurs et réservez une démo des services Docloop dès aujourd’hui !