Que fait un data labeler ? Fiche Métier

Qu’est-ce que le data labeling, le précieux étiquetage des données destiné au machine learning ?

À l’ère du digital, les données sont présentes partout, jusque dans les moindres sous-couches de notre vie quotidienne. Travail, vie privée, services publics, tous les secteurs fonctionnent dorénavant grâce à de précieuses bases de données.

Toutefois, ces bases de données ne sont pas créées par magie, et encore moins catégorisées sans effort. C’est là qu’intervient le Data Labeler, un spécialiste de l’étiquetage des données.

Alors que fait un data labeler ? Voici tout ce qu’il faut savoir sur ce métier peu connu mais particulièrement recherché par les entreprises, dont l’avenir est très prometteur.

Data Labeler, ou étiqueteur de données : définition

Un Data Labeler est un expert des données, chargé de leur étiquetage et de leur classement dans des catégories prédéfinies.

Dès lors que des données sont étiquetées, elles sont dotées d’une sorte de balise. Les caractéristiques spécifiques à un groupe de données sont regroupées, et une classification des objets et des concepts est ainsi opérée. Grâce à cela, les modèles d’apprentissage automatique sont capables d’identifier plus rapidement et avec plus de pertinence les cibles qu’ils recherchent. Il peut s’agir d’une personne, d’une voiture ou encore d’un animal.

Un système informatique n’est pas capable dès le départ de différencier des objets et des concepts. Il a besoin d’un certain entraînement, en l’occurrence sous supervision humaine. En mettant en avant les caractéristiques communes des concepts d’une même catégorie, l’étiquetage opéré par le Data Labeler permet d’éduquer le système informatique.

Les années 2010 ont marqué un véritable tournant dans ce domaine. L’apprentissage automatique supervisé est devenu l’un des secteurs les plus porteurs. Or, un Data Labeler est indispensable afin d’alimenter les algorithmes d’apprentissage en données étiquetées, classées et donc compréhensibles et assimilables par une intelligence artificielle.

Data Labeler : un métier d’avenir indispensable aux entreprises d’IA

L’intelligence artificielle (IA) n’est plus un simple phénomène de science-fiction. Elle fait d’ores et déjà partie de la réalité de nos entreprises et son expansion semble illimitée. L’ensemble des métiers en lien avec l’IA sont ainsi soumis au même succès.

En étiquetant des données, un Data Labeler confère à un algorithme intelligent les clés pour apprendre à identifier les points communs entre les différents modèles d’un même concept. Au fur et à mesure de son apprentissage, il sera en mesure de reconnaître plus rapidement les choses, l’autonomie de l’algorithme étant l’objectif ultime.

Dans cette logique, avant d’obtenir une intelligence artificielle fonctionnelle et performante, son apprentissage ne doit surtout pas être négligé. Les entreprises se disputent ainsi les meilleurs Data Labelers. Le niveau de compétences de ce dernier a un véritable impact indéniable sur la qualité du produit final, à savoir l’IA.

Contre toutes idées reçues, les métiers liés à l’IA tel que celui de Data Labeler ne sont pas exclusifs du secteur de la tech. Les assurances à la recherche des fraudes et la grande distribution désirant réduire ses coûts opérationnels ont notamment besoin de Data Labeler. C’est aussi le cas des constructeurs automobiles visant à optimiser leurs processus de construction et de réparation.

Les différents outils de Data Labeling

Le Data Labeling, ou étiquetage des données, peut être réalisé à l’aide de différents outils. Tout dépend du type de données concernées.

Le labeling d’images et de vidéos est la pratique la plus répandue. Premier exemple avec Annotorious, un outil Open Source publié sous la licence du MIT. Il permet d’annoter et d’étiqueter toute sorte d’image, avec des fonctionnalités pouvant s’étendre suivant la contribution des utilisateurs.

Autre exemple avec l’outil VoTT (Visual Object Tagging Tool) développé par Microsoft. Cet outil intègre directement une fonctionnalité de Data Labeling. Grâce à celle-ci des professionnels tels que des Data Scientists peuvent perfectionner tant la vision par ordinateur que les différents modèles de détection d’objets. Alp’s Labeling Tool, RectLabel, Pixorize ou ViPER-GT font également partie des supports d’étiquetage les plus populaires.

Attention au fait que les images et vidéos ne sont pas les seules catégories de données qu’un Data Labeler peut traiter. Le labeling de texte suit une croissance tout aussi intéressante, avec certains outils tels que Labelbox. Cet outil ajoute l’étiquetage de textes à la vision par ordinateur de base. Sur ce point, on vise surtout à améliorer le NLP, pour « Natural Language Processing ». Ici, ce ne sont pas des images mais bien le langage humain que les algorithmes de machine learning vont peu à peu appréhender. Au final ils vont jusqu’à le maîtriser plus ou moins parfaitement.

Les intelligences artificielles telles qu’Alexa d’Amazon, ou encore Siri d’Apple dépendant grandement du labeling de textes. Cela leur permet de comprendre leurs utilisateurs et de leur fournir des réponses pertinentes et à la formulation naturelle. Un labeling de texte poussé permet même aux IA de savoir détecter les émotions de l’interlocuteur. Il permet aussi de détecter son profil général ou encore son tempérament, le tout à travers son style syntaxique.

Les études donnant accès au métier de Data Labeler

Afin de devenir Data Labeler, il est recommandé d’avoir un parcours diversifié : une formation académique solide type école d’ingénieurs ou école de commerce (idéalement niveau Bac +5). Il est aussi nécessaire d’avoir réalisé plusieurs stages en entreprise au plus près de la réalité des missions d’un Data Labeler.

Un haut niveau d’ingénierie informatique est attendu. Il est aussi nécessaire d’avoir une connaissance aiguisée en Big Data et en machine learning. Enfin, connaître le domaine de l’Intelligence Artificielle en général est important.

Quelle est la rémunération d’un Data Labeler ?

Selon Glassdoor, un Data Labeler est en moyenne rémunéré à hauteur de 30 000 € brut par an s’il est junior. Lorsqu’il devient expérimenté, il peut toucher un salaire allant jusqu’à 60 000 € brut par an. Bien entendu, ce montant peut varier d’un pays à un autre, ainsi que suivant le secteur concerné.

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