L’étiquetage de données (ou data annotation) est une étape cruciale dans le développement des systèmes d’intelligence artificielle, notamment pour l’apprentissage automatique (machine learning) et la vision par ordinateur. Il s’agit d’ajouter des métadonnées à des données brutes (textes, images, vidéos, sons) afin de les rendre compréhensibles par les algorithmes. Pour les entreprises qui souhaitent se concentrer sur leur cœur de métier, externaliser ces opérations est devenu un choix stratégique.
Les opérations nécessaires pour l’étiquetage de données
L’étiquetage peut prendre plusieurs formes selon le type de données à traiter. Voici les principales opérations courantes :
- Classification : attribuer une catégorie à une donnée (ex. : spam / non spam).
- Annotation d’image : dessiner des boîtes, des polygones ou des points clés sur des objets (ex. : reconnaissance faciale, véhicules).
- Segmentation sémantique : colorier chaque pixel selon l’objet auquel il appartient.
- Transcription : convertir des données audio en texte.
- Étiquetage de texte (NLP) : identifier les entités nommées (noms, lieux, dates), sentiments, intentions, etc.
- Suivi d’objet dans la vidéo : détecter et suivre un objet image par image.
- Vérification et contrôle qualité : double vérification manuelle pour garantir l’exactitude des annotations.
Les logiciels utilisés pour l’étiquetage de données
Il existe une grande variété d’outils spécialisés, certains gratuits, d’autres payants, adaptés à différents types de projets :
- LabelImg, CVAT, VGG Image Annotator : pour l’annotation d’images et de vidéos.
- Label Studio : polyvalent (texte, audio, image, vidéo).
- Prodigy, doccano, LightTag : pour les textes et projets NLP.
- Audacity, OcenAudio : pour le pré-traitement audio.
- Supervise.ly, Scale AI, Amazon SageMaker Ground Truth : plateformes complètes avec gestion de projet et outils d’annotation intégrés.
Ces outils permettent une gestion efficace, une collaboration à distance, et une automatisation partielle du travail.
Pourquoi externaliser l’étiquetage de données ?
L’étiquetage manuel est chronophage, demande de la précision et des ressources humaines importantes. Externaliser ces tâches auprès d’un prestataire spécialisé permet de :
- Réduire les coûts grâce à une main-d’œuvre offshore qualifiée.
- Accélérer le traitement grâce à une équipe dédiée.
- Améliorer la qualité des annotations avec des processus rigoureux de contrôle.
- Se concentrer sur la R&D et les tâches à forte valeur ajoutée.
- Bénéficier de l’expérience de professionnels ayant traité des millions de données pour différents secteurs (santé, finance, automobile, retaille…).
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Que vous soyez une startup IA, un laboratoire de recherche ou une entreprise tech, l’externalisation de l’étiquetage de données vous permet de lancer vos projets d’IA plus rapidement et à moindre coût. Nous vous proposons un service sur mesure, avec une équipe multilingue, des outils adaptés, un suivi qualité strict, et une facturation souple.
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