Annotation des données : comment peut-elle contribuer à une meilleure IA en 2025 ?

Introduction

Dans le monde de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) numérisés, les données constituent la base de l'innovation. Cependant, les données brutes à elles seules ne suffisent pas à former des modèles d'IA précis. C'est pourquoi les annotations de données sont là pour résoudre ce problème. Il s'agit d'un processus fondamental qui aide les machines à comprendre et à interpréter les données du monde réel. En étiquetant, en catégorisant et en structurant les données brutes.

Services d'annotation de données IA améliorer l'efficacité et la qualité des modèles d'IA, ce qui conduit à une meilleure prise de décision. Dans cet article, nous nous concentrerons sur l'idée d'annotation de données et ses types, et sur la manière dont ils peuvent aider à créer des systèmes d'IA meilleurs et plus fiables. En outre, nous examinerons les moyens par lesquels AI Data Labeling Company peut offrir l'expertise nécessaire pour améliorer la conception et l'utilisation de l'IA.

« 80 % du temps consacré aux projets d’IA est consacré à la préparation des données, y compris à l’annotation. » — Rapport Cognilytica

Qu'est-ce que l'annotation de données

L'annotation de données consiste à identifier ou à étiqueter des données (texte, images, audio, vidéos, etc.) pour permettre leur compréhension dans les modèles d'IA (intelligence artificielle) et de ML (machine learning). Les données annotées constituent la base de l'entraînement des algorithmes d'IA, ce qui leur permet de détecter des modèles, de prédire et d'accomplir des tâches avec une grande précision.

Par exemple, dans une IA de reconnaissance d’image, l’annotation de données consiste à étiqueter des objets dans une image, comme l’identification d’un véhicule, d’un passager, d’une voiture ou d’un panneau de signalisation.

Types d'annotation de données

L'annotation des données est associée à plusieurs techniques en fonction du type de modèle d'IA développé. Parmi les types les plus courants, on trouve :

1. Annotation d'images

L'annotation d'images est largement utilisée dans les applications de vision par ordinateur. Ce processus consiste à étiqueter des objets dans des images afin d'aider l'IA à les reconnaître. Différentes techniques sont disponibles :

• Annotation du cadre de délimitation : Dessiner des rectangles autour d'objets dans des images.
• Annotation de polygone : Créer des contours précis pour des objets de forme irrégulière.
• Segmentation sémantique: Attribuer une étiquette de classe à chaque pixel d'une image.
• Annotation du point clé : Marquer des points spécifiques sur un objet, comme des repères faciaux.

Exemple d'image : Une image d'une rue avec des cadres de délimitation autour des voitures et des piétons, mettant en évidence une scène annotée pour la détection d'objets.

2. Annotation de texte

L'annotation de texte est le processus d'étiquetage ou de marquage des données textuelles pour les rendre compréhensibles pour les modèles d'IA. Cela comprend :

• Reconnaissance d'entité nommée (NER) : est une méthode d’identification de noms, de lieux, de dates et d’autres entités significatives.
• Annotation des sentiments : Identifier le sens d’un texte, qu’il soit positif, neutre, négatif ou neutre.
• Marquage d'une partie du discours : Étiqueter les mots en fonction de leur rôle grammatical.
• Reconnaissance d'intention : Identifier l'intention derrière une saisie de texte par les utilisateurs C'est une fonctionnalité courante dans les chatbots et le service client.

Exemple d'image : Un avis client étiqueté montrant les scores de sentiment.

3. Annotations audio

L'annotation audio permet à l'IA de comprendre le langage parlé en étiquetant les différents composants sonores. Elle implique :

• Conversion de la parole en texte : Convertir des mots parlés ou des langues en un texte écrit.
• Identifiant du locuteur : Identifier et différencier les différents intervenants dans un fichier audio.
• Annotation des émotions : Détecter les émotions dans les enregistrements vocaux.

Exemple d'image : Image d'annotation audio présentant une forme d'onde avec des segments étiquetés pour différentes catégories sonores.

4. Annotations vidéo

L'annotation vidéo est essentielle pour les véhicules autonomes, pour la surveillance et d'autres applications de divertissement. Elle implique :

• Étiquetage image par image : Annoter des objets dans chaque image d'une vidéo.
• Suivi de l'objet: Suivi du mouvement des objets à travers les cadres.
• Reconnaissance d'activité : Identifier les actions effectuées dans une vidéo.

Exemple d'image : Visualisation d'annotation vidéo comportant des cadres de délimitation étiquetés et des lignes de suivi pour les objets en mouvement dans une scène urbaine.

5. Annotation de nuage de points 3D

L'annotation de nuages ​​de points 3D est utilisée dans les applications d'IA telles que la conduite autonome et la robotique. Elle implique :

• Annotation LiDAR : Étiquetage d'objets dans l'espace 3D à l'aide de données LiDAR.
• Annotation cuboïde : Marquage d'objets avec des cadres de délimitation 3D pour la perception de la profondeur.
• Annotation du capteur : Étiquete et synchronise les données multi-capteurs pour la formation de l'IA.

Exemple d'image : Une scène de rue urbaine avec des points générés par LiDAR et des objets annotés à l'aide de cadres de délimitation.

« Les modèles d’IA formés avec des données étiquetées de haute qualité bénéficient d’une amélioration de la précision allant jusqu’à 40 %. » — Étude de recherche sur l’IA

Comment fonctionne DataAnnotation ?

Le processus d'annotation des données implique une procédure en plusieurs étapes qui consiste à étiqueter les données brutes pour aider les modèles d'IA ou d'apprentissage automatique à identifier des modèles et à faire des prédictions précises. Il implique l'utilisation de méthodes automatisées ou manuelles pour ajouter des balises pertinentes au texte, à l'audio, aux images ou à la vidéo. Ci-dessous, nous définissons un processus étape par étape pour le processus de technologie d'annotation des données.

Processus d'étiquetage et d'annotation des données étape par étape

L'annotation des données est un élément important du processus de formation des modèles d'IA et d'apprentissage automatique. Elle consiste à étiqueter les données brutes afin qu'elles puissent être étiquetées de manière à ce que les algorithmes d'IA puissent reconnaître efficacement les modèles. Vous trouverez ci-dessous un guide étape par étape du processus d'annotation des données :

1 : Définir les exigences et les objectifs du projet

• Découvrez la raison des modèles d'IA (par exemple, un chatbot, un véhicule autonome, le diagnostic d'un problème médical).
• Choisissez le type de données qui nécessitent une annotation (images texte, vidéos, texte et audio).
• Sélectionnez votre format d'annotation (par exemple, l'option Reconnaissance d'entité nommée pour les cadres de délimitation de texte afin d'afficher les images).

2 : Collecte et préparation des données

• Obtenez des données non structurées provenant de différentes sources telles que le Web scraping, les bases de données ou les capteurs.
• Nettoyez les données en éliminant les doublons, le bruit ou d’autres informations non pertinentes.
• Convertissez les données dans un format structuré adapté à l'annotation.

3 : Choisir les outils et la plateforme d'annotation

• Sélectionnez les outils d’annotation en fonction du type de données :
  • Texte : Prodigy, Labelbox, LightTag
  • Images: Étiquetage, VOTT, CVAT
  • Audio: Audace, Praat
  • Vidéo: Annotateur d'images VGG, Labelbox
• Décidez si vous souhaitez utiliser une annotation manuelle (étiquetage humain) ou une annotation automatisée (outils assistés par l'IA).

4 : Processus d'annotation

• Les annotateurs étiquettent, marquent ou segmentent manuellement les données.
• Types d'annotations basées sur les données :
  • Texte : Reconnaissance d'entité nommée, étiquetage des sentiments
  • Image: Détection d'objets (boîtes englobantes, segmentation)
  • Audio: Identification du locuteur, marquage des émotions
  • Vidéo: Étiquetage image par image
• Utilisez des directives et des normes pour garantir la cohérence entre les annotations.

5 : Contrôle qualité et validation

• Vérifiez l’exactitude et la cohérence des données annotées.
• Effectuez des vérifications croisées par plusieurs annotateurs pour réduire les erreurs.
• Utilisez des mesures telles que l’accord inter-annotateur (IAA) pour mesurer la fiabilité des annotations.

6 : Formatage et stockage des données

• Convertissez les données annotées dans des formats tels que JSON, CSV, XML pour la formation du modèle.
• Stockez vos données en toute sécurité dans des bases de données ou des plateformes de stockage cloud.
• Maintenir un système de contrôle de version pour suivre les mises à jour des annotations.

7 : Formation et itération du modèle

• Entraînez le modèle d’IA à l’aide de l’ensemble de données annoté.
• Évaluez les performances du modèle et identifiez les données mal étiquetées.
• Affinez les directives d’annotation et répétez le processus si nécessaire.

8 : Déploiement et amélioration continue

• Déployez le modèle d’IA dans des applications du monde réel.
• Collectez de nouvelles données et mettez à jour en permanence les annotations pour améliorer la précision du modèle.
• Utilisez l’apprentissage actif (l’IA suggère des cas difficiles pour un examen manuel) pour améliorer l’ensemble de données.

Avantages de l'annotation des données et comment elle contribuera à créer une meilleure IA

Les annotations de données jouent un rôle essentiel dans l’amélioration des capacités de l’IA. Parmi les principaux avantages, on peut citer :

1. Amélioration de la précision du modèle d'IA

• Des données annotées de haute qualité aident les modèles d’IA à reconnaître des modèles et à faire des prédictions précises.
• De meilleurs ensembles de données de formation conduisent à une réduction des erreurs et à des performances améliorées.

2. Amélioration de l'efficacité de l'apprentissage automatique

• Des données bien étiquetées permettent aux modèles d’apprentissage automatique d’apprendre plus rapidement et de mieux généraliser.
• Réduit le temps consacré au recyclage du modèle en raison d'incohérences dans l'ensemble de données.

3. Une meilleure prise de décision dans les applications d’IA

• Les systèmes de prise de décision basés sur l’IA dans les domaines de la santé, de la finance et de l’automatisation reposent sur une annotation précise des données.
• Permet à l'IA de faire des recommandations basées sur les données avec une plus grande confiance.

4. Prend en charge l'IA dans des environnements complexes

• Les applications de l’IA dans les voitures autonomes, la robotique et les diagnostics médicaux nécessitent des données annotées avec précision pour un fonctionnement précis.
• Améliore la capacité de l’IA à gérer efficacement les scénarios du monde réel.

5. Facilite les avancées en matière de PNL et de reconnaissance vocale

• Les données textuelles et audio annotées affinent les modèles de traitement du langage naturel (NLP) et les assistants vocaux.
• Améliore la précision de la conversion de la parole en texte et les capacités d'analyse des sentiments.

6. Réduit les biais dans les modèles d'IA

• Garantit que les ensembles de données de formation sont diversifiés et représentatifs des scénarios du monde réel.
• Aide à atténuer les prises de décision biaisées dans les applications basées sur l’IA.

Annotation des données basées sur les industries

L'annotation des données est essentielle dans de nombreux secteurs, chacun l'utilisant pour améliorer les applications d'IA et l'automatisation. Vous trouverez ci-dessous quelques secteurs clés qui bénéficient de l'annotation des données :

1. Soins De Santé

• L'annotation d'images médicales aide l'IA à diagnostiquer les maladies ainsi qu'à identifier les tumeurs et à interpréter les rayons X, les IRM ainsi que les tomodensitogrammes.
• Les dossiers patients annotés aident les chatbots de santé et les assistants virtuels alimentés par l'IA à fournir des soins aux patients plus efficaces.

2. Automobile (véhicules autonomes)

• Les véhicules autonomes s'appuient sur des annotations sur des vidéos et des images pour reconnaître les piétons, les objets, les panneaux de signalisation et les obstacles.
• Les modèles d’IA utilisent des données de capteurs étiquetées pour améliorer la sécurité des véhicules et améliorer la navigation.

3. Commerce de détail et commerce électronique

• La catégorisation des produits et le balisage des images améliorent les systèmes de recherche et de recommandation.
• L’analyse des sentiments des avis clients aide les marques à comprendre les préférences des consommateurs.

4. Finance et banque

• Les algorithmes de détection de fraude utilisent des données de transaction annotées pour identifier les activités suspectes.
• Les chatbots de service client basés sur l'IA exploitent des données étiquetées pour une résolution améliorée des requêtes.

5. Fabrication et automatisation industrielle

• Les systèmes de contrôle qualité basés sur l’IA utilisent des étiquettes pour identifier les défauts lors des procédures de fabrication.
• La maintenance prédictive s'appuie sur des capteurs qui ont été analysés pour aider à prédire les pannes des machines.

6. Agriculture

• Les images satellites et drones annotées aident à surveiller la santé des cultures et l’état du sol.
• Les modèles d’IA utilisent des données étiquetées pour l’agriculture de précision, la détection des parasites et la prévision du rendement.

7. Sécurité et surveillance

• Les systèmes de reconnaissance faciale et de détection d’objets basés sur l’IA s’appuient sur des flux vidéo annotés.
• La détection automatique des menaces dans les images de surveillance améliore les mesures de sécurité.

8. Divertissement et médias

• L'annotation vidéo et audio améliore les systèmes de recommandation de contenu pour les plateformes de streaming.
• Les sous-titres générés par l’IA et la reconnaissance vocale reposent sur des données bien étiquetées.

« Le marché mondial de l’annotation de données devrait passer de 1.3 milliard de dollars en 2021 à 8.2 milliards de dollars en 2028, avec un TCAC de 27.1 %. » — Grand View Research

Différence entre l'annotation des données et l'étiquetage des données

Rôle des services d'annotation de données IA

Services d'annotation de données IA jouent un rôle important dans la fourniture aux entreprises d'ensembles de données de haute qualité et étiquetés. Ces services fournissent des connaissances spécialisées dans une variété de méthodes d'annotation qui garantissent la précision et l'efficacité de la modélisation de l'IA.

Avantages des services d’annotation de données IA :

• Annotateurs experts : Des professionnels qualifiés garantissent des annotations de haute qualité.
• Outils et technologies avancés : Utilisation d'outils d'annotation assistés par IA pour un traitement plus rapide.
• Évolutivité: Capacité à annoter efficacement de grands ensembles de données.
• Contrôle de la qualité: Plusieurs niveaux de validation pour plus de précision.
• Rentabilité: L’externalisation des services d’annotation réduit les coûts opérationnels.

Choisir la bonne société d'étiquetage des données d'IA

Sélection du droit Entreprise d'étiquetage de données IA est essentiel pour obtenir des données annotées de haute qualité. Les facteurs clés à prendre en compte sont les suivants :

1. Expérience et expertise

Choisissez une entreprise ayant fait ses preuves en matière d'annotation de données pour votre secteur d'activité spécifique, qu'il s'agisse de la santé, de l'automobile ou du commerce électronique.

2. Précision des annotations

Assurez-vous que l’entreprise dispose de processus de contrôle qualité rigoureux pour fournir des annotations précises.

3. Évolutivité et flexibilité

L'entreprise doit être en mesure d'adapter les processus d'annotation en fonction des besoins du projet et de prendre en charge différents types de données.

4. Sécurité et conformité

La confidentialité des données est cruciale, en particulier dans le cas de données sensibles. Vérifiez si l'entreprise est en conformité avec les exigences telles que le RGPD, la HIPAA ou les certifications ISO.

5. Outils d'annotation pilotés par l'IA

Recherchez des entreprises qui exploitent des outils d’annotation assistés par l’IA pour améliorer l’efficacité et réduire les erreurs humaines.

Statistiques sur l'impact de l'annotation des données sur l'IA

Il joue un rôle essentiel dans la performance des modèles d'IA en améliorant leur efficacité, leur précision et leurs performances dans des situations réelles. Voici quelques-unes des statistiques les plus importantes qui montrent son importance :

1. Implication en termes de temps et de coûts dans l'annotation des données

• Selon le dernier Cognilytique (ici)   80 % du temps de projet IA est consacré à la préparation des données, y compris l'annotation.
• Comme récemment Grand View Research ont publié leur rapport de journal, dans lequel ils ont mentionné la  marché mondial de l'annotation de données devrait passer de 1.3 milliards de dollars en 2021 à 8.2 milliards en 2028, avec un TCAC de 27.1%.
• D’après Gartner, Par 2025, 70% des entreprises exigera services d'annotation de données externes pour répondre aux demandes de formation en IA.

2. Impact sur la précision et les performances du modèle d'IA

• Modèles d'IA formés avec données étiquetées de haute qualité L'Expérience jusqu'à 40% d'amélioration en termes de précision par rapport à ceux utilisant des données brutes/non structurées.
• Des ensembles de données mal étiquetés peuvent conduire à une Baisse de 20 à 30 % des performances du modèle d'IA, faisant de la qualité des annotations un facteur clé de réussite.
• Les ensembles de données annotés s'améliorent Précision du modèle PNL by 30 à 50 %, en particulier dans des tâches telles que l’analyse des sentiments et les réponses des chatbots.

3. Spécifique à l'industrie

• Véhicules autonomes: 85 % des échecs de l'IA dans la technologie de conduite autonome, des erreurs se produisent en raison d'un étiquetage des données incorrect ou insuffisant.
• IA de santé : D’après Nature Medicine, des données médicales correctement étiquetées conduisent à une 50 % de réduction des cas mal diagnostiqués en radiologie et pathologie pilotées par l'IA. 
• Commerce de détail et e-commerce : Les systèmes de recommandation basés sur l'IA utilisant des ensembles de données étiquetés améliorent engagement client de 35% et conversions de ventes de 25%.

4. Formation de l'IA et gains d'efficacité

• Apprentissage actif (L'annotation assistée par l'IA) réduit les coûts d'annotation de 20 à 40 % tout en préservant la qualité des données.
• Les outils d'étiquetage automatisé des données peuvent annoter jusqu'à 60 % des ensembles de données, réduisant l’effort humain et augmentant la vitesse d’annotation.
• Annotation avec intervention humaine résultats en Des cycles de recyclage de modèles 15 à 25 % plus rapides.

Foire aux questions (FAQ)

Q : Pourquoi les principales entreprises d’IA choisissent-elles Macgence pour l’annotation des données ?

Ans: Macgence fournit des services de niveau entreprise annotation de données avec 99% de précision, solutions évolutives et traitement sécurisé des donnéesNos annotateurs experts et nos flux de travail assistés par l'IA garantissent des données étiquetées de haute qualité pour des performances de modèle d'IA supérieures.

➡ Découvrez pourquoi les plus grandes entreprises d’IA font confiance à Macgence : https://macgence.com/in-the-media/

Q : Comment l’annotation de données évolutive peut-elle accélérer votre développement d’IA ?

Ans: La flexibilité de Macgence services d'annotation à la demande aider les entreprises B2B à évoluer de façon transparente, gérant des projets de toute taille avec délai d'exécution rapide et contrôles de qualité à plusieurs niveaux.

Q : Qu'est-ce qui rend l'annotation des données de Macgence plus précise que les outils automatisés ?

Ans: Contrairement aux outils d'annotation génériques basés sur l'IA, Macgence combine expertise humaine + annotation assistée par IA, assurant sensible au contexte étiquetage des données pour des industries telles que soins de santé, véhicules autonomes et finance.

Q : Comment Macgence garantit-il la sécurité des données dans la formation de l’IA ?

Ans: Nous suivons RGPD, HIPAA et normes de sécurité des entreprises, assurant une complète confidentialité des données avec Accords de confidentialité, contrôles d'accès et flux de travail cryptés pour une externalisation sans risque.

Q : Comment les équipes d’IA et de ML peuvent-elles réduire les coûts d’annotation des données sans sacrifier la qualité ?

Ans: Macgence optimise rapport coût-efficacité avec modèle hybride—en tirant parti de l'automatisation de l'IA + de la validation humaine, garantissant bon marché, de haute qualité annotation de données pour les entreprises pilotées par l'IA.

Conclusion

La technologie d'annotation des données est un aspect essentiel des performances de l'IA, améliorant considérablement la précision ainsi que l'efficacité et la prise de décision. À mesure que l'adoption de l'IA se développe, la demande de données annotées de haute qualité ensembles de données ne fera que croître, ce qui façonnera la prochaine génération d’applications d’IA dans tous les secteurs.

Divit Kumar