L'étiquetage de données est le processus d'ajout de balises aux données pour que les ordinateurs ou l'intelligence artificielle puissent les comprendre et les utiliser. Pour simplifier, si on vous demandait de faire la différence entre un chien et un chat, un ordinateur ou une intelligence artificielle ne pourrait pas faire la distinction aussi intuitivement que l'homme. C'est pourquoi il faut lui apprendre à faire la différence entre un chien et un chat : c'est ce qu'on appelle l'étiquetage de données.

En regardant des photos de chiens et de chats, vous pouvez ajouter une balise « chien » ou « chat » à chacune d'elles. Avec ces données étiquetées, l'ordinateur ou l'intelligence artificielle peut apprendre à distinguer les chiens des chats.

L'étiquetage de données n'est pas seulement utilisé pour la reconnaissance des objets, mais aussi dans de nombreux autres domaines, comme la classification de texte, l'analyse des sentiments, la reconnaissance vocale, etc. Les données étiquetées aident l'intelligence artificielle à apprendre et à effectuer les tâches que nous souhaitons.

En résumé, l'étiquetage de données consiste à ajouter des balises aux données pour les rendre compréhensibles par les ordinateurs ou l'intelligence artificielle. Cela permet aux ordinateurs ou à l'intelligence artificielle d'effectuer les tâches souhaitées. Les personnes qui effectuent ce travail sont appelées :étiqueteurs de données.

Types d'étiquetage de données

1. Boîte rectangulaire / Boîte englobante (Bounding Box)

La boîte rectangulaire ou boîte englobante consiste à encadrer l'emplacement d'un objet avec une boîte rectangulaire. Elle est principalement utilisée dans les tâches de détection d'objets (Object Detection), où un cadre est dessiné autour de l'objet afin d'enregistrer les coordonnées du cadre et de fournir ainsi des informations sur l'emplacement et la taille de l'objet.

2. Points / Points (Points)

Les points ou points sont utilisés pour désigner des positions spécifiques d'un objet. Dans les tâches de reconnaissance faciale, il est possible de désigner la position des yeux, du nez et de la bouche par des points afin de marquer les caractéristiques du visage.

3. Polygone / Polygone (Polygon)

Le polygone ou polygone est une méthode qui consiste à marquer précisément la limite d'un objet. Un polygone est dessiné autour de la silhouette de l'objet sur une image ou une vidéo. Il est principalement utilisé dans les tâches de segmentation d'objets ou de segmentation d'images.

4. Masque de segmentation (Segmentation Mask)

Le masque de segmentation est une méthode qui consiste à marquer chaque pixel avec l'objet ou la classe auquel il appartient. Il représente les zones de l'objet au niveau des pixels et est utilisé dans les tâches de segmentation d'objets. Les étiquettes de classe attribuées à chaque pixel permettent de séparer précisément les objets de l'image.

5. Étiquetage multiclasse (Multi-Class Labeling)

L'étiquetage multiclasse consiste à classifier un objet dans l'une des nombreuses classes possibles. Dans une tâche de classification d'images de pommes, de bananes et d'oranges, une étiquette de classe est attribuée à chaque objet.

Outre ces méthodes, il existe de nombreuses autres méthodes d'étiquetage de données, comme la conversion de données audio en texte ou la méthode squelettique qui permet d'estimer les articulations des personnes ou des animaux. Le choix de la méthode appropriée dépend de l'objectif et des exigences de la tâche. Cela permet aux ordinateurs de comprendre les données et d'effectuer les tâches souhaitées.

Avantages de l'étiquetage de données

1. Élément essentiel de l'apprentissage supervisé

L'étiquetage de données est un élément essentiel de l'apprentissage supervisé (Supervised Learning). L'apprentissage supervisé est un type d'algorithme d'apprentissage automatique qui utilise des données étiquetées pour apprendre les motifs. L'étiquetage de données fournit des données d'entrée et leur sortie correspondante (étiquette) afin d'aider le modèle à faire des prédictions correctes.

2. Amélioration des performances du modèle

En entraînant un modèle avec des données étiquetées, vous pouvez améliorer ses performances. En utilisant des données étiquetées, le modèle est en mesure de faire des prédictions plus proches de la sortie souhaitée.

3. Soutien à la prise de décision et à l'évaluation

L'étiquetage de données aide à la prise de décision et à l'évaluation. En utilisant des données étiquetées, il est possible d'identifier avec précision les informations nécessaires à la prise de décision ou à l'évaluation.

4. Développement de technologies d'automatisation

L'étiquetage de données fournit une base essentielle au développement de technologies d'automatisation. De grands ensembles de données étiquetées peuvent être utilisés pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique, ce qui permet de développer des systèmes ou des algorithmes automatisés.

5. Diversification des applications

L'étiquetage de données est utilisé dans de nombreux domaines d'application, comme la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel. En utilisant des données étiquetées pour entraîner des modèles, il est possible d'effectuer des tâches telles que la détection d'objets, la reconnaissance de commandes vocales et l'analyse des sentiments.

6. Transmission des connaissances empiriques

L'étiquetage de données est utile pour transmettre les connaissances empiriques des experts du domaine. Lorsque les experts du domaine attribuent des étiquettes, ils peuvent intégrer des connaissances et des idées spécifiques à leur domaine dans les données.

La précision et la qualité sont des éléments importants de l'étiquetage de données. Il est important de fournir des étiquettes précises et cohérentes. En utilisant efficacement les données étiquetées, vous pouvez améliorer les performances des modèles dans de nombreux domaines d'application.

Inconvénients de l'étiquetage de données

1. Temps et coût

L'étiquetage de données est une tâche qui prend beaucoup de temps et d'argent. En particulier, le traitement de grands ensembles de données peut entraîner une augmentation du temps et du coût de l'étiquetage. Il peut être nécessaire de disposer de connaissances et d'efforts professionnels pour l'étiquetage.

2. Subjectivité et cohérence

La tâche d'étiquetage peut être sujette à la subjectivité et il est important de maintenir la cohérence entre les étiqueteurs. Différents étiqueteurs peuvent attribuer des étiquettes différentes aux mêmes données. Il est donc important de faire attention à la cohérence.

3. Incohérences et erreurs d'étiquetage

Des erreurs ou des imprécisions dans la tâche d'étiquetage peuvent entraîner des incohérences entre les étiquettes et les données réelles. Les erreurs d'étiquetage peuvent dégrader les performances du modèle. Il est donc important de gérer la qualité de la tâche d'étiquetage.

4. Difficulté de spécialisation et de généralisation du domaine

Certaines données sont spécialisées dans des domaines spécifiques et peuvent être difficiles à généraliser à d'autres domaines. Lorsque la même méthode d'étiquetage est appliquée à des données d'autres domaines, la précision et l'utilité peuvent diminuer.

5. Manque d'étiquettes et déséquilibre

Si un ensemble de données présente un manque d'étiquettes de classe spécifiques ou un déséquilibre, les performances du modèle peuvent être affectées. Des tâches supplémentaires, telles que l'acquisition de données ou le réajustement des étiquettes, peuvent être nécessaires pour résoudre ce problème.

6. Protection des données personnelles et questions éthiques

La tâche d'étiquetage peut soulever des questions de protection des données personnelles et d'éthique. Certaines données peuvent contenir des informations personnelles sensibles qui doivent être traitées de manière appropriée lors de la tâche d'étiquetage.

Ces inconvénients sont des aspects à prendre en compte lors de la réalisation d'une tâche d'étiquetage de données. Afin d'effectuer un étiquetage de données efficace et précis, il est nécessaire de minimiser ces inconvénients et de contrôler la qualité.