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Quand est-il temps pour vous d'externaliser vos projets de labellisation de données ?

1er septembre 2022

Qu'est-ce que la labellisation de données ?

L'étiquetage des données dans l'apprentissage automatique est le processus de classification des données non étiquetées (telles que les photos, les fichiers texte, les vidéos, etc.) et l'ajout d'une ou plusieurs étiquettes pertinentes pour donner un contexte aux données afin qu'un modèle ML puisse être entraîné par celles-ci.

Types de labellisation des données

1. Labellisation de texte :

Le leader du marché est la catégorie du texte. Parmi les exemples d'utilisation, citons le marquage des sentiments, dans lequel les gens attribuent à un texte l'émotion (comme la colère, la joie, etc.) qu'il exprime.

Ces techniques permettent la lecture automatique des images grâce à l'étiquetage des images. 

2. Labellisation d'images

Les boîtes englobantes, la segmentation polygonale, l'annotation de lignes, l'annotation de points de repère, les cuboïdes 3D, la segmentation sémantique et d'autres formes d'approches de labellisation d'images ne sont que quelques exemples.

3. Autres

Cela inclut lla labellisation pour l'audio et la vidéo.

Pourquoi vous devriez externaliser vos projets de labellisation de données ?

Les entreprises adoptent la technologie de l'IA pour automatiser la prise de décision et bénéficier de nouvelles opportunités commerciales, mais ce n'est pas aussi facile qu'il y paraît et l'annotation des données est la limitation la plus difficile à l'adoption de l'IA dans l'industrie. L'annotation des données permet aux machines d'acquérir une compréhension précise des conditions du monde réel et ouvre des opportunités pour une grande variété d'entreprises et d'industries. Le fait de disposer de données mieux labellisées que celles de ses concurrents assure une supériorité dans le secteur de l'apprentissage automatique. 

5 signes qu'il est temps de faire appel à des professionnels de l'étiquetage de données

1. Les coûts internes sont peu pratiques ou non viables :

Dans les économies avancées où les salaires des travailleurs sont élevés, l'étiquetage des données en interne est particulièrement coûteux. Ces dépenses peuvent augmenter au point qu'il n'est plus pratique de continuer à labelliser en interne des ensembles de données de plus en plus importants. 

2. Des retards inattendus :

Lorsqu'on travaille avec une équipe interne, les performances globales peuvent souffrir pour différentes raisons, comme un changement de rôle, un besoin de formation ou une réaffectation des ressources. Les accords contractuels qui stipulent que les données seront fournies à des intervalles particuliers et avec un niveau de qualité acceptable peuvent garantir les dates de livraison lors de l'externalisation à un fournisseur tiers digne de confiance.

3. Difficulté de recrutement et de formation des annotateurs:

Il n'est pas toujours possible d'embaucher de nouveaux étiqueteurs si votre équipe d'étiquetage interne a diminué de taille ou n'est pas assez importante. En effet, le nouveau personnel a besoin d'être formé afin de produire des étiquettes d'une qualité suffisante.

4. Les annotateurs peuvent manquer de connaissances sur certaines industries :

Certains secteurs peuvent ne pas être bien connus des annotateurs. Des domaines tels que la finance et la santé exigent un certain niveau de compétence en la matière de la part des étiqueteurs qui effectuent l'annotation. Le projet peut être mieux servi en collaborant avec une société d'étiquetage dont les annotateurs de données ont des capacités spécifiques à l'industrie dans les cas où les étiqueteurs internes n'ont pas ces capacités et qu'il y a peu de chances de recrutement.

5. Biais dans l'annotation : 

En utilisant une équipe d'annotateurs internes, vous pouvez générer certains biais dans l'annotation. En effet, si votre équipe est composée de personnes ayant les mêmes attributs physiques et ayant la même origine, vous pouvez reproduire certains biais sociaux. Dans ce cas, votre équipe interne n'aura qu'un seul prisme de lecture et ne sera pas en mesure de fournir l'apprentissage le plus complet à votre algorithme. En choisissant une équipe d'annotateurs diversifiée, provenant de différents pays et cultures, vous réduisez les biais et fournissez l'apprentissage le plus précis à votre modèle. 

Avantages de l'externalisation de la labellisaion des données

  • L'externalisation de l'annotation permet de bénéficier d'un plus grand force de travail et d'augmenter considérablement le volume de données annotées.
  • C'est une solution plus économique
  • Les entreprises spécialisées dans l'annotation des données ont l'expérience et les outils nécessaires pour accompagner et former les annotateurs. 
  • Vous pouvez choisir des annotateurs qui ont des connaissances et des compétences dans votre secteur d'activité et qui parlent plusieurs langues.
  • Votre équipe n'a pas à s'occuper du travail d'étiquetage des données. Vous n'avez pas à vous soucier de la gestion globale des employés.
  • Une équipe d'annotation sélectionnée à la main garantit un contrôle de qualité fiable.
  • Vos besoins peuvent être définis et satisfaits grâce à une approche consultative.
  • Il vous donne la possibilité d'annoter correctement et rapidement de grandes quantités de données sous de nombreuses formes.
  • Mesures de sécurité robustes.

Inconvénients de l'externalisation de l'étiquetage des données 

  • Les équipes internes ne développeront pas leurs propres connaissances si elles sont dépendantes d'un site extérieur force de travail.
  • Si vous choisissez le mauvais partenaire, vous risquez d'avoir des problèmes de confidentialité.
  • La mise en place du projet peut prendre du temps, en fonction de la complexité des données.
  • Si vous choisissez un partenaire qui ne respecte pas son force de travail et ne le paie pas correctement, vous risquez de tomber dans une externalisation non éthique, ce qui est mauvais pour votre image de marque et crée des frictions en interne. 

Conclusion

De grandes quantités de données d'entraînement de haute qualité servent de base à des modèles d'apprentissage automatique efficaces. Cependant, le processus de collecte des données d'apprentissage nécessaires au développement de ces modèles est difficile et prend du temps. Les modèles les plus courants aujourd'hui exigent que les données soient étiquetées manuellement par des humains afin que les modèles apprennent à prendre de bonnes décisions. 

L'annotation en interne peut vous limiter en termes de volume et créer une certaine partialité dans l'annotation. 

Aujourd'hui, les entreprises spécialisées dans la labellisation des données peuvent faire toute la différence dans la formation de vos algorithmes : en formant et en encadrant une main d'œuvre diversifiée et engagée, avec une équipe projet qui suit la qualité des annotations et surveille vos projets quotidiennement. De plus, l'externalisation de vos annotations peut aussi être l'occasion pour l'entreprise de générer un impact social positif auprès des annotateurs, en faisant appel à un partenaire comme isahit, qui garantit des annotations extrêmement précises mais aussi un revenu 5 fois plus élevé pour les annotateurs, une formation gratuite, et une communauté amicale sur laquelle s'appuyer. 

Consultez notre article sur la façon de choisir le meilleur partenaire d'étiquetage des données pour vos projets pour plus de conseils.

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