L’intelligence artificielle et notamment l’apprentissage automatique (machine learning) a apporté de nouvelles perspectives passionnantes pour l’analyse et l’automatisation des tâches. Cependant, le succès de ces technologies dépend en grande partie de la qualité des données sur lesquelles elles sont formées. C’est là qu’intervient le « data labeling » ou l’étiquetage de données. Découvrez dans cet article son rôle déterminant dans la préparation des données.
Qu’est-ce que le data labeling ?
Définition du Data Labeling
Le data labeling consiste à attribuer des étiquettes ou des annotations à des données (images, textes, vidéos, etc.). L’objectif est de rendre ces données compréhensibles pour les algorithmes. Chaque élément de données est donc accompagné d’une étiquette ou d’une annotation de données. Les étiquettes peuvent être simples, telles que le marquage d’une image : « vélo » ou « moto ». Elles peuvent être plus complexes, comme la transcription de l’audio en texte.
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Importance du Data Labeling
Le data labeling revêt une importance capitale dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. En effet, la qualité des données sur lesquelles les modèles d’IA sont composés a un impact direct sur leur performance. Des données mal étiquetées peuvent entraîner des erreurs et des résultats incertains. En revanche, des données correctement étiquetées facilitent la constitution de modèles d’IA précis et fiables.
Le data labeling est essentiel pour l’apprentissage supervisé. Dans ce processus, les modèles d’IA sont formés en utilisant des données étiquetées pour prédire des résultats futurs. Sans des données étiquetées de manière adéquate, ces modèles ne peuvent pas généraliser convenablement à partir des exemples fournis.
Utilisations du Data Labeling
Le data labeling trouve des applications dans des secteurs très divers :
- Vision par ordinateur : annotation d’images ou de vidéos avec des informations telles que la détection d’objets, la segmentation sémantique, la reconnaissance faciale, etc.
- Reconnaissance vocale : pour développer des systèmes de reconnaissance vocale précis, les enregistrements audio doivent être étiquetés avec des transcriptions textuelles.
- Médecine : annotation d’images médicales (radiographies, scanners, IRM) pour le dépistage de maladies, la segmentation d’organes et l’analyse des tissus.
- Automobile autonome : annotation des données provenant de capteurs (caméras, LiDAR, radars).
- Marketing et publicité : classification et annotation des données clients (préférences d’achat, réponses aux publicités, comportements en ligne).
- Agriculture : annotation des images de champs, de cultures et de plantes. Assure la surveillance des cultures, le repérage de maladies, la gestion des ressources.
Comment fonctionne le data labeling ?
Étapes du Processus de Data Labeling
Le data labeling est un processus complexe garantissant la préparation des données pour les modèles d’IA. Voici un aperçu de ses étapes :
- Collecte de données : les données brutes (images, audio, textes, vidéos) sont collectées localement ou à partir de bases de données existantes.
- Prétraitement des données : les données brutes nécessitent un prétraitement pour les rendre compatibles avec le processus d’étiquetage : formats de fichiers, normalisation de données, suppression du bruit, etc.
- Sélection des annotateurs : des data labelers doivent avoir une compréhension claire des consignes et des normes d’étiquetage pour préserver la cohérence.
- Annotation des données : les annotateurs attribuent des étiquettes ou des annotations aux données. Par exemple, dans la vision par ordinateur, ils dessinent des boîtes autour des objets d’intérêt ou étiquettent des régions d’images.
- Vérification de la qualité : cette étape est essentielle pour s’assurer que les données sont convenablement étiquetées et conformes aux normes de qualité requises.
- Itérations et retours : si des erreurs ou des invraisemblances sont détectées, des itérations sont effectuées pour rectifier et améliorer les étiquettes.
- Intégration des données étiquetées : une fois les données correctement étiquetées, elles sont incorporées dans l’ensemble de données d’entraînement de modèles.
Outils et Technologies de Data Labeling
- Plateformes d’annotation : elles gèrent le flux de travail d’annotation, distribuent les tâches aux data labelers et suivent la progression : Labelbox, V7, Scale AI, Isahit lab, CVAT, etc.
- Outils de marquage d’images : utilisés pour la vision par ordinateur, ces outils servent à dessiner des boîtes de délimitation et des masques. Ils permettent d’ajouter des balises directement sur les images.
- Logiciels de transcription audio : pour la transcription de l’audio en texte, des logiciels de transcription automatisée sont employés pour accélérer le processus.
- Systèmes de gestion des consignes : ils fournissent des directives claires aux annotateurs, pilotent les instructions et résolvent les questions éventuelles.
- Outils de vérification de la qualité : ces outils de contrôle automatique garantissent la qualité des données étiquetées en détectant les erreurs et les incohérences.
Les Acteurs du Data Labeling
Le data labeling est une opération collaborative impliquant plusieurs acteurs. Chacun d’eux joue un rôle clé dans la transformation de données brutes en informations structurées.
Le Rôle des Data Labelers
Les Data Labelers jouent un rôle central dans le processus de data labeling. Ils sont responsables de l’attribution d’étiquettes ou d’annotations aux données. Leur métier est essentiel, car il transforme des données non structurées en informations compréhensibles pour les algorithmes. Ils doivent suivre des directives spécifiques et être précis dans leur travail. Ils doivent également être formés à des tâches particulières, comme l’annotation d’images ou la transcription audio.
La manipulation de données sensibles implique qu’ils doivent prendre en compte des considérations telles que la confidentialité des données et l’éthique. La cohérence dans l’annotation est cruciale pour obtenir des ensembles de données de haute qualité.
Les Ingénieurs et le Data Labeling
Les ingénieurs ont un rôle déterminant dans le processus de data labeling. Une fois les données étiquetées par les annotateurs, les ingénieurs les intègrent dans les modèles d’apprentissage automatique. Leur tâche consiste à les préparer pour l’entraînement des modèles. Les ingénieurs sont chargés, entre autres, de :
- la normalisation des données ;
- la transformation de données brutes en un format adapté aux algorithmes d’IA ;
- l’agrégation de données provenant de différentes sources.
Ils travaillent également sur la structuration des ensembles de données d’entraînement. Leur mission est de veiller à ce que les données soient organisées de manière à être exploitables par les modèles. De plus, les ingénieurs sont souvent responsables de l’automatisation du processus de data labeling lorsque cela est possible. Ils cherchent des moyens d’accélérer le traitement tout en maintenant la qualité des données :
- utilisation de techniques d’apprentissage automatique pour la détection d’étiquettes ;
- réduction de la charge de travail des annotateurs ;
- amélioration de l’efficacité globale du processus de data labeling.
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L’Importance du Data Labeling dans l’IA
Le data labeling est un maillon fondamental de la chaîne d’approvisionnement des données. Son rôle principal est de garantir des données de « vérité ». Elles sont essentielles pour la formation et le fonctionnement de modèles d’IA.
Garantir des Données de « Vérité » (« Ground Truth »)
Le concept de « ground truth » fait référence aux données considérées comme correctement étiquetées et fiables. Une fois les données annotées avec précision, elles servent de référence. À partir de ces données de « vérité », les modèles d’IA apprennent à généraliser des tendances et à prendre des décisions.
Par exemple, dans la vision par ordinateur, des images d’objets étiquetées minutieusement permettent à un modèle d’apprendre à les reconnaître. Des enregistrements audios transcrits comme il faut fournissent un ensemble de données de « vérité » pour entraîner des modèles de traitement vocal.
Applications Pratiques
Le data labeling trouve des applications dans une multitude de domaines de l’IA et de l’apprentissage automatique. Voici quelques exemples concrets :
- Computer vision : le data labeling sert notamment pour la détection d’objets, la segmentation sémantique et la classification d’images. Le « jeu de données d’entraînement » ou « training data » est essentiel. Il construit des modèles capables de reconnaître et d’interagir avec le monde visuel qui les entoure. Dans le domaine de la vision par ordinateur, le data labeling est un élément clé de l’apprentissage profond. Il permet aux modèles de reconnaître des objets, des visages, des gestes, etc.
- Reconnaissance vocale : les données étiquetées sous forme de transcriptions audio-texte sont utilisées pour former des modèles de reconnaissance vocale. Les assistants vocaux, les centres d’appels automatisés sont ainsi en mesure de comprendre et de répondre à la parole humaine.
- Traitement du langage naturel (NLP) : dans le NLP, le data labeling est employé pour :
- la classification de texte : catégoriser des commentaires (positifs, négatifs, neutres).
- la détection d’entités nommées : identifier des informations spécifiques (noms, lieux, numéros de tél. etc.) en analyse de courriels.
- la traduction automatique : les données de data labeling sont exploitées pour aligner une phrase d’une langue avec son équivalent dans une autre langue.
- l’analyse de sentiment : aide à déterminer l’opinion, l’émotion ou le sentiment exprimé dans un texte.
- Véhicules autonomes : les véhicules autonomes recourent au data labeling pour interpréter les données des capteurs afin de prendre des décisions en temps réel. Elles assurent l’évitement d’obstacles et le repérage de panneaux de signalisation.
- Médecine : le data labeling est utilisé pour l’analyse d’images médicales (radiographies, IRM, etc.). Il est bénéfique pour le dépistage précoce de maladies et la planification chirurgicale.
- Détection des fraudes : les données de transactions financières sont annotées pour indiquer ce qui est « normal » et ce qui est potentiellement délictueux. Si un client effectue soudainement de multiples opérations inhabituelles dans un court laps de temps, ces transactions sont étiquetées comme suspectes.
Défis et Éthique du Data Labeling
Le data labeling comporte des défis importants et soulève des questions éthiques cruciales. Il est essentiel de prendre en compte ces aspects pour garantir la qualité des données et le respect des principes déontologiques.
Les Défis du Data Labeling
Qualité des étiquettes
L’un des principaux défis du data labeling réside dans la qualité des étiquettes. Les annotateurs humains peuvent commettre des erreurs, notamment en raison de la subjectivité dans l’interprétation des consignes. Elles peuvent entraîner des résultats imprécis ou biaisés dans les modèles d’IA.
Coût et Temps
La rémunération équitable des annotateurs est un aspect crucial de l’éthique du data labeling. En effet, ils jouent un rôle essentiel dans la chaîne d’approvisionnement des données d’IA. Il est nécessaire d’investir dans des outils et des infrastructures facilitant la rapidité de l’exécution de son processus.
Évolutivité
L’évolutivité concerne la capacité d’un projet d’annotation de données à s’adapter à des volumes de données croissants. La recherche d’annotateurs qualifiés et la formation sont des impératifs nécessaires à prendre en compte. L’augmentation du volume de données rend également la qualité constante des étiquettes compliquée à maintenir.
Respect de l’Éthique
Confidentialité des données
Le data labeling implique souvent l’utilisation de données sensibles. De fait, pour protéger les informations personnelles, des mesures de sécurité robustes doivent être mises en place. En effet, la divulgation non autorisée de données peut avoir des conséquences graves en matière de vie privée.
Rémunération des annotateurs
Ils jouent un rôle essentiel dans le processus de data labeling. Malgré l’importance de leur travail, ils ne sont pas toujours rémunérés justement. Cependant, pour garantir l’intégrité du processus d’annotation, ces projets doivent veiller à leur attribuer un salaire équitable.
Biais et équité
Le data labeling peut introduire des biais, intentionnels ou non, dans les données. Les annotateurs peuvent apporter leurs propres préjugés, ce qui peut se refléter dans les étiquettes. Il est donc impératif de prendre des mesures pour détecter et corriger ces biais et garantir l’équité dans les modèles d’IA.
Consentement et transparence
Lorsque des données personnelles sont employées, il est incontournable d’obtenir le consentement des individus dont les données sont traitées. Les personnes concernées doivent être informées de la manière dont leurs données seront exploitées. Leur autorisation est impérative pour que leurs données soient annotées et utilisées.
Il est également important d’assurer la transparence quant au maniement de données étiquetées. Elle est essentielle pour établir la confiance, tant avec les data labelers qu’avec les personnes dont les renseignements sont annotés.