La qualité d’un modèle d’IA est déterminée par les données qu’il est entraîné à reconnaître et à traiter. La préparation des données pour la formation, qui comprend l’étiquetage des données, occupe en moyenne 80 % du temps consacré à un projet d’IA. Cela est parfaitement logique puisque l’efficacité d’un système d’IA est directement liée à la quantité et à la qualité des données d’entraînement qui lui sont fournies.
Il est essentiel d’accumuler une quantité importante de données brutes et non structurées avant de construire un modèle d’IA. L’étiquetage est un élément crucial du prétraitement et de la préparation des données nécessaires au développement de l’IA. Mais que signifie précisément « étiquetage des données » dans le contexte de l’apprentissage automatique ?
Étiquetage des données : Une définition
L’étiquetage des données, également connu sous le nom d’annotation des données, est le processus d’ajout d’informations descriptives (balises) aux données non structurées afin de rendre leurs caractéristiques sous-jacentes plus apparentes pour un algorithme d’apprentissage automatique. Pour apprendre à partir d’exemples, un modèle a besoin d’étiquettes ou de balises qui caractérisent chaque point de données.
Les photos de visages doivent comporter des étiquettes pour les yeux, le nez et la bouche afin d’entraîner un modèle de reconnaissance faciale. Toutefois, supposons que vous souhaitiez que votre modèle soit capable d’analyser les sentiments (par exemple, en jugeant si le ton d’un locuteur est sarcastique). Dans ce cas, vous devrez étiqueter les enregistrements audio avec diverses inflexions.
Les données étiquetées attirent l’attention sur les attributs (caractéristiques) des données qui aident le modèle à analyser les informations et à identifier des modèles dans les enregistrements existants pour une prédiction précise sur de nouvelles entrées comparables et pertinentes.
Pourquoi le ML et l’AI ont-ils besoin de l’annotation des données ?
Pratiquement tous les secteurs d’activité pourraient bénéficier de l’intégration de l’IA. L’IA est désormais présente dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne, notamment nos appareils mobiles, les voitures que nous conduisons et même les opérations commerciales. Dans une large mesure, l’annotation des données est ce qui rend cela possible.
En 2019, l’industrie des outils d’annotation de données avait une valeur totale de 700 millions de dollars. Selon les projections fournies par Global Market Insights, ce chiffre sera passé à 5 milliards de dollars d’ici 2026. Sachant que les experts en apprentissage automatique ont prévu que tous les produits et services contiendront de l’IA sous une forme ou une autre au cours des prochaines années. Cette tournure des événements ne devrait pas être une surprise. Alors, en quoi l’annotation des données est-elle si utile à l’apprentissage automatique ?
Les données non annotées sont partout autour de nous. Cependant, comme la plupart des algorithmes actuels ont besoin de données étiquetées pour apprendre, le développement de modèles d’apprentissage automatique à partir de données brutes reste l’option la plus pragmatique.
L’utilisation de données étiquetées n’est pas seulement nettement plus avantageuse, elle est aussi essentielle pour bien appréhender l’environnement dont nous faisons partie. Elles présentent des modèles d’une manière compréhensible pour l’ordinateur et le guident vers ce qu’il doit rechercher.
Cela est utile pour créer des modèles de prévision sophistiqués et effectuer une catégorisation avancée. Une fois que l’algorithme ML a été formé, il peut être utilisé pour découvrir de nouveaux modèles dans de nouveaux ensembles de données qui lui sont présentés pour analyse.
Approches d’étiquetage des données
Le choix de la bonne stratégie d’étiquetage des données pour votre entreprise est la partie du processus qui demande le plus de temps et d’efforts. Il existe une variété d’approches (ou de combinaisons d’approches) qui peuvent être utilisées pour étiqueter les données, comme :
- Crowdsourcing : Si vous ne disposez pas des ressources internes nécessaires pour l’étiquetage des données, le crowdsourcing de cette tâche via un partenaire de données tiers fiable est une excellente alternative. L’aide d’un partenaire de données est inestimable à toutes les étapes du processus d’élaboration du modèle, tout comme son accès à un grand nombre de contributeurs capables de traiter efficacement d’énormes ensembles de données dans un court laps de temps. Les entreprises qui prévoient d’étendre leur utilisation des déploiements à grande échelle pourraient bénéficier grandement du crowdsourcing.
- Externalisation : Trouvez des indépendants pour vous aider à classer les données de façon temporaire. Vous aurez la possibilité d’évaluer la compétence de ces freelances mais moins de contrôle sur la façon dont la tâche est effectuée.
- En interne : Faites bon usage de votre personnel et de vos ressources actuelles. Si cette approche vous donne plus de pouvoir sur le produit final, elle peut être longue et coûteuse si vous devez repartir de zéro pour recruter et former des annotateurs.
- Par machine : Les machines peuvent également procéder à l’étiquetage des données. Si vous devez préparer des données d’entraînement à grande échelle, envisagez l’étiquetage des données assisté par ordinateur. Vous pouvez également l’implémenter dans des processus métier automatisés qui doivent classer des données.
De nombreux facteurs, notamment l’expertise de votre personnel, les ressources disponibles et la difficulté du problème, détermineront l’approche que votre entreprise utilisera pour l’étiquetage des données.
