Data Labeling : L’étiquetage des données c’est quoi ?

Définition, fonctionnement et avantages du Data Labeling

La data fait partie intégrante de notre société moderne, à tel point que les entreprises de tous secteurs d’activités confondus témoignent de besoins croissants en termes de traitement et d’analyse de données. Or, c’est justement là que le concept de Data Labeling trouve toute son utilité.

Son principal objectif étant l’étiquetage et la catégorisation des données en vue de leur exploitation à des fins de Machine Learning, le Data Labeling s’illustre comme l’exemple parfait de l’importance de l’expertise humaine pour l’évolution de l’apprentissage automatique.

→ Qu’est-ce que le Data Labeling ? 

→ Quelle est son utilité en matière de Machine Learning ? 

→ Quid du métier de Data Labeler ?

Voici tout ce qu’il faut savoir sur le sujet !

Qu’est-ce que le Data Labeling, ou étiquetage de données ?

De manière générale, le Data Labeling peut être défini comme un processus d’étiquetage de données, en ce sens que les données traitées sont analysées, qualifiées, annotées et catégorisées. Grâce à cela, la base de données d’une Intelligence Artificielle pourra être alimentée en données parfaitement compréhensibles, décrivant avec précision la cible qu’elles contiennent ainsi que les caractéristiques principales d’un même concept.

Dès lors, l’Intelligence Artificielle concernée sera en mesure de comparer différents éléments et d’identifier de quoi il s’agit, l’entraînant progressivement à prédire la cible recherchée. On parle alors de Machine Learning, soit d’apprentissage automatique de plus en plus performant grâce à l’alimentation d’une base de données labellisée par l’homme.

Data Labeling, une spécialité essentielle à l’essor du Machine Learning

Dans la continuité de ce que nous venons d’aborder, l’étiquetage des données s’illustre ainsi comme une spécialité essentielle pour le développement du Machine Learning. Toutefois, il est indispensable de distinguer 3 catégories de Machine Learning :

1. Le Machine Learning supervisé – il repose entièrement sur une base de données alimentée par l’homme, à partir de données préalablement triées, organisées et donc étiquetées,
2. Le Machine Learning semi-supervisé – pour sa part, il fonctionne grâce à des données étiquetées ainsi qu’à des données non-étiquetées, de telle sorte que le programme de Machine Learning puisse acquérir en autonomie et être mis à l’épreuve,
3. Le Machine Learning autonome, ou non-supervisé – dans ce dernier cas de figure, le programme de Machine Learning se sert exclusivement de données étiquetées qu’il est capable d’interpréter et de catégoriser par ses propres moyens, sans supervision humaine ; il s’agit tout de même d’un niveau d’autonomie très complexe à obtenir et donc rarement utilisé.

Voici quelques exemples d’application du Data Labeling en matière de Machine Learning :

• Véhicule autonome – un modèle de Machine Learning de vision par ordinateur lui permet de repérer et de comprendre les panneaux de signalisations rencontrés ou encore de détecter la présence de piétons.
• Discours ou texte – un modèle de Machine Learning cette fois-ci de type Traitement Naturel du Langage (NLP) est capable d’identifier les sous-parties d’un texte, ses protagonistes, ainsi que le ton ou l’intention du texte en général.
• Marketing et e-commerce – enfin, les recommandations d’articles susceptibles de plaire aux consommateurs utilisent également le Machine Learning pour analyser leurs historiques d’achats et prédire leurs prochains besoins, tout en améliorant les prévisions de ventes.

Quels sont les différents outils de Data Labeling ?

Le Data Labeling, ou étiquetage des données, s’appuie sur plusieurs types d’outils suivant la nature des données traitées.

Tout d’abord, l’étiquetage d’images et de vidéos représente la pratique de Data Labeling la plus populaire. Des outils tels que VoTT (Visual Object Tagging Tool) de Microsoft ou encore Annotorious publié sous la licence du MIT permettent d’étiqueter toutes sortes d’images et de vidéos à partir de fonctionnalités exhaustives.

L’outil VoTT de Microsoft a été spécialement pensé pour faciliter les processus de Data Labeling des experts de la data, qu’il s’agisse de vision par ordinateur ou de modèles de détection d’objets. Pour sa part, Annotorious est un outil Open Source publié sous la licence du MIT, ce qui signifie que ses fonctionnalités sont régulièrement enrichies par la contribution de ses utilisateurs.

Au-delà des images et des vidéos, les textes sont également de plus en plus analysés et étiquetés, notamment à des fins de vision par ordinateur (exemple avec l’outil Labelbox). Le langage humain ainsi que les émotions qui l’accompagnent sont ainsi décortiqués et interprétés, jusqu’à être parfaitement maîtrisés et reproduits par des intelligences artificielles. On parle alors de NLP (Natural Language Processing).

En quoi consiste le métier de Data Labeler ?

Comme son nom l’indique, le métier de Data Labeler consiste à assurer l’étiquetage et le classement de données à l’aide de balises spécifiques. Véritable expert des données, le Data Labeler est souvent qualifié de « human in the loop » au regard de son rôle stratégique dans le perfectionnement des modèles d’apprentissage automatique.

Sa principale responsabilité est ainsi de mettre en lumière les caractéristiques communes d’un même concept, tel qu’un animal, un piéton ou encore une voiture. Grâce à ces données catégorisées et clairement identifiées, une intelligence artificielle sera alors en mesure de différencier différents objets et concepts et in fine d’apprendre par elle-même à les reconnaître.

Bon à savoir : Pour devenir Data Labeler, il est possible de suivre une formation en école d’ingénieurs de niveau Bac +5 tout en suivant des spécialités en Big Data, en Machine Learning ou plus globalement en Intelligence Artificielle.

Pour aller encore plus loin : on vous dit tout sur le métier de Data Labeler. Pour découvrir, c’est ici !