Qu’est-ce que l’étiquetage des données?

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont devenus des phénomènes tout à fait normaux dans le domaine des technologies modernes. Mais pour fonctionner correctement, ces technologies nécessitent un flux massif et constant de données de qualité. Et c’est dans cette question qu’il est nécessaire d’introduire un processus tel que l’étiquetage des données. 

Qu’est-ce que c’est ? Les données sont souvent brutes et non structurées. Pour qu’un algorithme puisse les interpréter efficacement, il est essentiel de les organiser et de les étiqueter. Et c’est là que l’étiquetage des données aide.

Son application est large, car elle peut aider dans plusieurs directions à la fois :

• Vision par ordinateur. L’une des applications les plus courantes consiste à annoter les objets présents dans les images, comme les bâtiments ou les personnes. Par exemple, lorsque vous souhaitez marquer des bâtiments ou des personnes.
• Traitement du langage naturel, qui comprend simultanément la classification des textes, la mise en évidence de la couleur émotionnelle, ainsi que la désignation des mots-clés.
• Traitement du son. Il est souvent introduit pour attacher des sous-titres à l’audio, ainsi que pour évaluer les émotions uniquement par la voix. 

Mais ne confondez pas ce concept avec un proche, tel que l’annotation de données. Et pour bien comprendre la définition, examinons les principaux avantages, inconvénients et modes d’utilisation.

Annotation des données : c’est quoi et en quoi est-elle différente du data labeling ?

Lors de l’étiquetage, toutes les données sont classées et reçoivent des étiquettes spéciales. Ce processus vise à structurer afin que l’apprentissage automatique soit possible. Ce n’est que sous cette forme que l’on peut associer des informations similaires et tirer une conclusion logique, ce qui améliore l’efficacité globale et réduit le temps nécessaire.

Mais vous pouvez également utiliser l’annotation de données dans le même but. C’est un concept plus général, car il comprend également l’étiquetage. Mais l’annotation va plus loin en ajoutant des couches d’information supplémentaires. Par exemple, vous pouvez ajouter une description plus précise et plus détaillée pour faciliter l’identification du système. 

Il convient donc de considérer les principales différences entre ces deux aspects :

Le data labeling consiste à attribuer des étiquettes aux données afin de les classer. C’est-à-dire qu’il s’agit d’une action plus généralisée lorsqu’il n’y a de différences que sur les groupes, mais il n’y a pas de différences précises dans la description de caractéristiques ou de propriétés spécifiques pour lesquelles il est possible de distinguer des similaires.

Mais l’annotation implique une opération plus complexe pour inclure des conditions supplémentaires ou des informations sur les données. Et donc plus précisément faire une idée de la nature de ces données. 

Et le choix entre les deux processus dépend du but de leur utilisation. Si vous avez besoin d’un processus plus accessible, mais généralisé, le data labeling peut suffire. Fondamentalement, en passant, cette option est utilisée. 

Comment fonctionne l’étiquetage des données ?

Malgré la simplicité comparative de l’étiquetage, on ne peut s’empêcher de dire que l’opération est en plusieurs étapes, où chaque nouvelle phase doit suivre strictement la précédente. Et c’est seulement ainsi que le système fonctionnera efficacement de manière stable et cohérente. 

Au total, il est habituel de distinguer les principales étapes :

• Collecte de données. Il est logique qu’il y ait quelque chose à marquer, cela doit encore être collecté. Et sans l’information elle-même, le processus n’a tout simplement pas de sens. Et puis tout convient : informations textuelles, audio, vidéo et plus encore.
• Sélection de la catégorie. Lorsque toutes les données sont collectées, il est nécessaire de diviser en groupes, en soulignant certaines caractéristiques et propriétés identiques de base. C’est par ces catégories qu’ils seront reconnus à l’avenir. Plus la classification est simple, plus il sera facile de travailler avec l’information.
• Étiquetage. Toutes les données reçoivent leurs étiquettes, et non seulement les annotateurs habituels peuvent être utilisés, mais aussi les systèmes automatisés modernes, capables d’assurer l’extraction des données étiquetées et leur traitement rapide.
• Vérification. Une fois l’ensemble du processus terminé, il ne reste plus qu’à évaluer le résultat. Si l’inspection révèle un manque de précision, les marquages doivent être ajustés pour améliorer la qualité. 

Bien qu’il existe maintenant de nombreux produits sur le marché qui peuvent simplifier l’ensemble du processus à partir de la première étape du résultat. Par exemple, AWS SageMaker et Google Vertex AI (anciennement Data Labeling Service) peuvent non seulement automatiser les opérations, mais également effectuer des tests de qualité et de précision.

Avantages et défis de l’étiquetage des données

L’apprentissage normal des modèles n’est tout simplement pas possible si vous soustrayez l’étiquetage des données de l’équation. C’est un indicateur qui a un impact direct sur le niveau de précision et de fiabilité. Et malgré tous les avantages évidents, il convient de noter que l’étiquetage peut également aider à résoudre certains problèmes mineurs.

Avantages :

• La précision augmente plusieurs fois à la fois, car les étiquettes rendent les algorithmes plus simples et les totaux plus précis.
• Personnalisation. Vous pouvez modifier le modèle en fonction de la tâche. Et ici, l’adaptation est facilitée par un étiquetage correct.
• Automatisation. De nombreux processus passent automatiquement, ce qui rend le travail plus simple, et de réduire les facteurs d’erreur humaine. De plus, il y a moins de dépenses en ressources, y compris le temps. 
• Mais on ne peut nier qu’un tel système fonctionne relativement récemment, et il a encore quelques inconvénients.

Moins : 

• Coût élevé. Plus les données sont complexes, plus le coût sera élevé. Et pour beaucoup de petites entreprises ou d’entreprises privées, cela devient tout simplement trop cher.
• Dépenses de main-d’œuvre. Le marquage nécessite des coûts élevés et vous devez tout faire immédiatement correctement, de sorte que vous n’ayez pas à tout corriger pendant le fonctionnement.
• Partialité. Parfois, les annotateurs ne font pas correctement l’estimation, de sorte que la classification peut être présentée dans une variante déformée.

Bonnes pratiques en matière d’étiquetage des données

Malgré quelques défauts du système, il convient de noter que la plupart d’entre eux peuvent simplement être résolus. Et même la mise en œuvre de conseils non standard, qui impliquent seulement l’attention et la réflexion, peut déjà augmenter la qualité et l’efficacité, et surtout, réduire les risques d’une mauvaise fonction au minimum.

• Exigences claires. La tâche doit toujours être claire, précise, compréhensible et bien expliquée. Plus la tâche est construite de manière logique, plus elle sera recalculée avec précision.
• Un grand nombre de contrôles. Seule une analyse et une évaluation constantes des résultats peuvent conduire à une haute qualité. Il vaut la peine d’attirer plusieurs spécialistes en même temps, car la précision des annotations sera plus élevée. 
• Technologies modernes. L’automatisation d’une partie des processus peut également améliorer les résultats finaux.
• Sauvegarde des données. Mettre en œuvre des mesures de confidentialité et de sécurité des données. Et cela ne concerne pas seulement la protection interne, mais aussi la sécurité physique simple. Et ici, les équipements spécialisés, tels que les racks de serveur, aident. Ils aident à organiser correctement le stockage et l’utilisation des appareils. Et nous avons un grand choix de racks de serveurs qui répondent pleinement à toutes les exigences actuelles de fiabilité et de sécurité pour un fonctionnement stable et productif. 

L’apprentissage automatique sera meilleur et plus facile si toutes les données sont pré-préparées à l’aide de l’étique. Cela permet d’optimiser les performances des modèles tout en réduisant les erreurs et les délais. Avec une configuration adaptée, les risques liés à un apprentissage biaisé peuvent être largement diminués.