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Les 3 principaux outils d'annotation de données - gratuits et payants en 2022

30 août 2022

Le succès ou l'échec de votre projet d'IA sera déterminé par les outils d'annotation des données que vous utilisez pour enrichir vos données en vue de l'entraînement et du déploiement de modèles d'apprentissage automatique. 

Qu'est-ce que l'annotation des données ?

Le processus d'étiquetage des données pour montrer les résultats que vous voulez que votre modèle d'apprentissage automatique prévoie est appelé annotation des données en apprentissage automatique. Vous marquez un ensemble de données avec les qualités que vous voulez que votre système d'apprentissage automatique apprenne à reconnaître en l'étiquetant, le balisant, le transcrivant ou le traitant. 

Qu'est-ce qu'un outil d'annotation de données ?

Un outil d'annotation de données est une solution qui peut être utilisée pour annoter des données de formation de qualité industrielle pour l'apprentissage automatique. Il peut être basé sur le cloud, sur site ou conteneurisé. Les caractéristiques essentielles d'un logiciel d'annotation de données sont les suivantes : Le texte, l'image, la vidéo, l'audio, les séries temporelles et les données de capteurs sont tous des exemples de types de données qui peuvent être annotés avec eux. Ils prennent en charge l'annotation en 2-D, 3-D, vidéo, audio, transcription et texte.

Caractéristiques importantes d'un outil d'annotation de données.

1. Gestion des ensembles de données :

L'annotation commence et se termine par une compréhension approfondie de la manière de gérer l'ensemble de données que vous allez annoter. Vous devez confirmer que l'outil que vous envisagez pourra réellement importer et prendre en charge le grand volume de données et de formats de fichiers que vous devez annoter comme un élément crucial de votre processus. Les ensembles de données peuvent être recherchés, filtrés, triés, clonés et fusionnés à l'aide de cette méthode.

2. Contrôle de la qualité des données :

La qualité de vos données déterminera les performances de vos modèles d'apprentissage automatique et d'IA. Les processus de contrôle de la qualité (CQ) et de vérification peuvent être facilités par des outils d'annotation des données. Idéalement, l'outil inclura le contrôle de la qualité dans le cadre du processus d'annotation.

3. La sécurité des données :

Que vous annotiez des informations personnelles sensibles et protégées ou votre propre propriété intellectuelle de valeur, vous voudrez garder vos données en sécurité. Les outils doivent restreindre les téléchargements de données et limiter les droits de visualisation d'un annotateur aux données qui ne lui sont pas attribuées.

Conseils pour le choix d'un outil d'annotation des données

1. Déterminez à quoi vous allez l'utiliser : Avant tout, le type de données que vous souhaitez annoter ainsi que vos procédures de travail influenceront votre sélection d'outils. Les outils permettent d'étiqueter du texte, des images et des vidéos. L'étiquetage de vidéos est possible avec certains logiciels d'étiquetage d'images. Par conséquent, sélectionnez un outil en fonction de vos objectifs.

2. Quelles sont les exigences en matière de contrôle de la qualité ?

Votre outil d'annotation des données doit également tenir compte de la manière dont vous souhaitez mesurer et contrôler la qualité. Des éléments de contrôle de la qualité (CQ) sont inclus dans de nombreux outils accessibles dans le commerce, et ils peuvent examiner, fournir un retour d'information et corriger les activités.

3. force de travail formation : Que vos données soient annotées par des employés ou des contractants, par le crowdsourcing ou par un prestataire externe, votre site force de travail devra avoir accès à votre outil d'annotation de données et être formé à son utilisation, avec des instructions spécifiques à votre cas d'utilisation.

3 outils gratuits d'annotation de données

1. Laboratoire Isahit :

Isahit est une plateforme d'IA et de traitement des données qui utilise un étiquetage éthique des données. Isahit Lab, leur outil gratuit d'annotation d'images, est agile, complet et facile à utiliser. Une interface utilisateur propre et moderne. Vous pouvez également inviter des équipes et des utilisateurs facilement et suivre vos performances sur votre tableau de bord.

Il s'agit d'une application web autonome à laquelle on peut accéder avec n'importe quel navigateur web moderne.https://www.isahit.com/lab

2. DataTurks :

DataTurks est une startup qui vous permet de marquer des éléments de données tels que des images, du texte et des vidéos pour des projets d'apprentissage automatique. Il s'agit d'une suite d'outils et de méthodes qui simplifient la coopération d'une grande équipe et la création d'ensembles de données de haute qualité pour leurs projets.

3. Computer Vision Annotation Tool (CVAT) :

CVAT est un outil d'annotation en ligne, gratuit et open-source, qui peut être utilisé pour annoter des données d'images et de vidéos pour les algorithmes computer vision .

Il dispose d'un tableau de bord avec une liste de projets et de tâches d'annotation, ainsi que de l'interpolation de formes entre les images clés, de raccourcis pour les activités les plus importantes, et d'un tableau de bord avec une liste de projets et de tâches d'annotation. Les principales tâches d'apprentissage automatique supervisé sont prises en charge par CVAT. L'identification d'objets, la classification d'images et la segmentation d'images sont autant de choses qui peuvent être faites avec des images.

3 outils payants d'annotation de données

1. Boîte à étiquettes

La plateforme de données de formation de Labelbox est conçue pour vous aider à améliorer votre boucle d'itération de données de formation. Elle s'articule autour de trois piliers principaux : la capacité d'annoter les données, de diagnostiquer les performances du modèle et de hiérarchiser les tâches en fonction de vos résultats. En utilisant les dernières avancées en matière d'automatisation de l'étiquetage, vous pouvez réduire les coûts d'annotation de 50 à 80 %, itérer 3 fois plus vite sur vos données d'IA pour construire des modèles plus performants, et travailler plus efficacement avec les scientifiques des données, les étiqueteurs et les experts du domaine avec Labelbox.

2. V7

V7 est une plate-forme d'annotation automatisée qui combine la gestion des ensembles de données, l'annotation d'images et de vidéos, et l'entraînement du modèle autoML pour effectuer des tâches d'étiquetage automatiquement. V7 permet aux équipes de stocker, gérer, annoter et automatiser les opérations d'annotation de données dans des images, des vidéos, des données médicales, des images de microscopie, des PDF et des traitements de documents, ainsi que dans d'autres formats.

3. Isahit :

Isahit est une plateforme d'étiquetage éthique des données pour l'IA et le traitement des données qui automatise la formation de l'IA avec une plateforme qui génère et gère des données de formation de l'IA de haute qualité à l'échelle. Ils ont une équipe bien formée, ce qui garantit qu'un humain est toujours dans la boucle pour les meilleurs résultats.

Conclusion.

La sophistication et les fonctionnalités de votre outil d'annotation de données ont un impact sur la façon dont vous et votre équipe de données planifiez le flux de travail, le contrôle de la qualité et de nombreux autres domaines de votre travail sur les données. Un outil qui n'est pas adapté à votre site force de travail et à vos processus vous fera perdre du temps et de l'efficacité en vous obligeant à contourner des fonctions que vous auriez souhaité voir inhérentes au produit. 

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