Annotation de données : est-ce nécessaire pour mon projet de développement IA et quelle stratégie adopter ?
Introduction
La qualité des données d’entraînement joue un rôle de premier plan dans le développement d’algorithmes d’IA précis, efficaces et fiables, soulignant l’importance des équipes professionnelles d’annotation de données pour le succès des initiatives IA performantes.
Lorsqu’on entreprend un projet IA basé sur des données non structurées, il est important de bien avoir en tête l’importance de l’annotation des données, dans le cadre des cycles de développement de l’IA. Cet article vise à servir de guide complet pour vous aider dans la mise en place de votre stratégie d’annotation des données pour le développement de l’IA. Bien que cette étape ne soit pas systématiquement requise, elle joue un rôle déterminant dans la compréhension et l’exploitation des données pour construire des produits performants.
On va le répéter à plusieurs reprises dans cet article : l’apprentissage automatique, un aspect fondamental des systèmes d’IA modernes, dépend fortement de l’annotation des données. Cette pratique permet aux machines d’améliorer leurs résultats en imitant les processus cognitifs humains sans intervention directe. Il est donc important de comprendre ce processus et surtout les enjeux qui y sont associés.
Rappel : comprendre l'annotation de données en quelques mots
Définir les différents types d'annotation de données
Le terme "annotation de données" englobe une variété de méthodes utilisées pour enrichir les données dans des formats tels que l'image, le texte, l'audio ou la vidéo. Il s'agit d'enrichir des données structurées ou plus fréquemment non-structurées avec des métadonnées, pour en faciliter l'interprétation par des algorithmes d'intelligence artificielle.
Ci-dessous, nous explorons chaque catégorie plus en détail.
Annotation d'images
L'annotation d'images permet aux modèles d'intelligence artificielle (IA) de distinguer instantanément et avec précision divers éléments visuels, comme les yeux, le nez et les cils, lorsqu'elle analyse la photo d'un individu. Cette précision est nécessaire pour des applications telles que les filtres faciaux ou la reconnaissance faciale, qui s'adaptent à la forme du visage et à la distance par rapport à la caméra. Les annotations peuvent inclure des légendes ou des labels, aidant les algorithmes à reconnaître et à comprendre les images pour un apprentissage autonome. Les principaux types d'annotation d'image comprennent la classification, la reconnaissance d'objets, et la segmentation.
Annotation audio
L'annotation audio traite des fichiers dynamiques et doit prendre en compte divers paramètres tels que la langue, la démographie du locuteur, les dialectes, et les émotions. Des techniques comme l'horodatage et l'étiquetage audio sont essentielles, y compris l'annotation de caractéristiques non verbales telles que les silences et les bruits de fond.
Annotation vidéo
Cela peut paraître bête de le rappeler, mais contrairement à une image fixe, une vidéo consiste en une série d'images qui simulent le mouvement. L'annotation vidéo inclut l'ajout de points clés, de polygones, et de cadres pour marquer divers objets à travers les images successives. Cette approche permet aux modèles d'IA d'apprendre le mouvement et le comportement des objets, essentiel pour des fonctions comme la localisation et le suivi d'objets.
Les tâches d'annotation video font appel à des techniques spécifiques comme l'interpolation. L'interpolation, en annotation vidéo, est une technique utilisée pour simplifier et accélérer le processus de traitement des vidéos, en particulier lorsqu'il s'agit de suivre des objets en mouvement sur plusieurs images.
Annotation textuelle
Les données textuelles sont omniprésentes, des commentaires des clients aux mentions sur les réseaux sociaux. L'annotation de texte nécessite une compréhension du contexte, du sens des mots, et de la relation entre certaines phrases.
Des tâches d'annotation telles que l'annotation sémantique, l'annotation d'intention, et l'annotation des sentiments permettent aux modèles d'IA de naviguer dans la complexité du langage humain, y compris le sarcasme et l'humour. D'autres processus comprennent la reconnaissance et la liaison d'entités nommées, qui identifient et relient des éléments textuels à des entités spécifiques, et la catégorisation de texte, qui classe le texte selon différents sujets ou sentiments.
Recourir à des tâches d'annotation de données, oui mais pourquoi ?
Le recours aux tâches d’annotation des données est un processus essentiel qui souligne l’importance de la précision et de l’authenticité dans les ensembles de données annotées pour l’apprentissage machine. C'est une tâche importante, à ne pas négliger dans le cadre de la préparation des datasets utilisés pour l'entraînement des intelligences artificielles.
A travers cet article, nous souhaitons explorer la nécessité d’une phase d’annotation industrielle dans vos cycles de développement de l'intelligence artificielle. Nous allons nous pencher sur les stratégies à adopter (qu’il s’agisse d’une annotation manuelle ou automatisée, ou encore automatisée et enrichie par des validations manuelles).
Quelles données ? Structurées, semi-structurées ou non structurées ?
Comprendre la nature des données
Lorsque l'on travaille sur sa stratégie d'annotation pour l'IA, la première étape consiste à comprendre la nature des données à analyser. Il peut s'agir de données textuelles, d’images dans divers secteurs tels que la santé pour l’annotation d’images médicales, le Retail pour les images de produits, et l’industrie pour les images de processus de fabrication, ou de vidéos par exemple.
La nature de ces données (structurée ou non) ainsi que le volume total des données sont des éléments déterminants. Faut-il annoter, et si oui, quelle approche adopter ? L'annotation de données manuelle joue un rôle critique dans des industries comme la santé pour l'annotation d'images médicales, puisqu'il s'agit de la seule façon d'obtenir des datasets fiables et non biaisés pour entraîner des modèles de détection d'objet, par exemple.
Etiqueter les données : est-ce vraiment indispensable ?
L’étiquetage des données, ou l’acte d’annoter et de marquer les données pour les rendre reconnaissables et intelligibles pour les machines, englobe des processus tels que le nettoyage, la transcription, l’étiquetage proprement dit (l’étiquetage des données), et le processus d'assurance qualité.
Cette étape, critique dans le processus d’entraînement des modèles d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle, permet aux modèles IA de s’entraîner à résoudre des défis du monde réel sans intervention humaine.
Il est essentiel de discerner les différences entre l’annotation manuelle et l’annotation automatique dans le processus de traitement de données préalable au développement d’un produit IA.
Annotation des données manuelles ou automatiques : quelles différences ?
Quid de l'annotation manuelle ?
L’annotation manuelle implique l’attribution de labels à des documents ou à des sous-ensembles de documents par des intervenants humains (des annotateurs de données, également appelés Data Labelers). Cette tâche critique dans le processus de développement de l'IA assure la reconnaissance des données par les machines pour des applications de prédiction et d’apprentissage automatique.
L'automatisation de l'annotation des données avec des LLM : une réalité ?
L’annotation automatique, ou l'annotation des données, fait intervenir des programmes informatiques dans cette tâche, couvrant un large éventail d’applications IA telles que la conduite autonome, et met en lumière son rôle essentiel et ses applications dans les technologies d'IA. Récemment, de nombreuses entreprises ont évoqué la possibilité d'annoter des données avec des LLM. Qu'en est-il ?
En réalité, l'automatisation des tâches d'annotation de données peut se réaliser par le biais de différentes méthodes, parmi lesquelles des techniques s’appuyant sur un ensemble de règles, ou des algorithmes d’apprentissage supervisé utilisés pour l’annotation (et donc, dont la finalité n’est pas d’être un produit pour l’utilisateur final, mais bien une IA utilisée pour préparer des données pour d’autres IA). Ces derniers algorithmes d’apprentissage supervisé nécessitent une phase préalable d'annotation des données quoi qu'on en dise.
Comment choisir entre annotation manuelle et annotation automatique ?
Le choix entre annotation manuelle et annotation automatique dépend largement des caractéristiques du projet. Il faut garder en tête son besoin final : si je cherche à construire un dataset "vérité terrain", il est peu probable que l'annotation automatique, souvent peu précise, réponde à mon besoin. Cependant, si l’annotation manuelle offre une précision souvent inégalée, elle peut être coûteuse et chronophage.
Il est également possible d’opter pour une approche hybride, combinant les avantages des deux méthodes pour maximiser l’efficacité tout en préservant la qualité des annotations. On ne le répètera jamais assez : la compréhension des besoins de votre cas d'usage et du niveau de qualité des données attendus sont les principaux critères qui vous permettront de choisir la méthode d’annotation la plus adaptée à l'entraînement de votre IA.
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Ne pas se laisser berner par les promesses de l'annotation 100% automatique
Des promesses, toujours des promesses
La promesse de l'annotation 100% automatique est séduisante, notamment en raison de la rapidité, de la baisse des coûts et de la possibilité d'automatiser de larges volumes de données. Cependant, il est important de ne pas se laisser berner par l'idée que l'annotation automatisée peut remplacer complètement l'intervention humaine, en particulier dans des cas où la précision et la contextualisation des données sont essentielles.
Les modèles de langage de grande taille, comme OpenAI's GPT-4, offrent des capacités prometteuses pour l'annotation automatique en traitant un grand nombre de données textuelles rapidement et à moindre coût. Ils peuvent être utilisés pour des tâches d'annotation en sciences sociales, montrant une capacité à reproduire des tâches d'annotation sur des données déjà étiquetées par des humains, avec une précision raisonnable Toutefois, la performance de ces modèles peut varier et est souvent plus forte en rappel qu'en précision, indiquant une tendance à identifier correctement des cas positifs mais avec un risque d'erreur plus élevé.
Des outils permettant d'optimiser les processus manuels d'annotation
D'autre part, des plateformes d'annotation comme CVAT offrent des fonctionnalités d'annotation automatisée pour des tâches de vision par ordinateur, permettant une échelle et une précision accrues dans des projets spécifiques. Ils permettent l'annotation de boîtes englobantes, la détection d'objets, la segmentation d'images et plus encore, avec une certaine automatisation par tâche qui aide à traiter des volumes plus importants de données. Si cela facilite le travail des annotateurs, cela ne rend pas leur intervention moins importante : si on associe ces fonctionnalités à de l'automatisation, il s'agit en réalité de rendre plus efficaces des tâches manuelles et non d'automatiser un workflow à 100% !
D'autres plateformes, comme Argilla, sont conçues pour faciliter l'annotation de données, la gestion des datasets et le monitoring des modèles dans le cadre du développement de systèmes d'apprentissage automatique. Cette plateforme permet aux utilisateurs de construire et de perfectionner des datasets avec une interface intuitive qui supporte une variété de types d'annotations, comme les étiquetages textuels et les annotations d'images. S'il n'est pas question d'automatisation à proprement parler, des plateformes comme Argilla ouvrent la voie à une approche hybride de l'annotation de données pour l'IA...
Une approche hybride : la clé du succès ?
Des approches hybrides, combinant l'annotation manuelle et automatique, peuvent également être mises en place, améliorant ainsi la précision tout en réduisant le temps et les coûts associés à l'annotation de grands ensembles de données.
Ces approches tirent profit de l'IA pour pré-annoter les données, que des annotateurs humains peuvent ensuite vérifier et ajuster si nécessaire. Une approche hybride permet d'obtenir des annotations de haute qualité en exploitant à la fois l'efficacité de l'automatisation et la finesse de l'analyse humaine.
L'intégration de ces outils avancés d'annotation automatique et semi-automatique est essentielle pour les projets de Machine Learning et notamment de vision par ordinateur, permettant aux entreprises et aux chercheurs de développer des modèles plus robustes et précis.
Des défis en perspective
Cependant, les défis demeurent, notamment en termes de maintien de la précision lorsque les structures de données évoluent, nécessitant des ajustements continus des modèles pour tenir compte des nouvelles informations introduites ou à introduire. L'annotation manuelle reste essentielle pour fournir des références précises et pour la validation des annotations automatiques, surtout dans des domaines où les nuances et le contexte sont importants.
Bien que les outils d'annotation automatique offrent des avantages significatifs en termes de vitesse et de coût, ils ne doivent pas être considérés comme une solution complète sans supervision humaine. L'intégration de vérifications humaines et l'utilisation stratégique de l'annotation automatique dans le cadre d'un workflow d'annotation plus large est essentielle pour maintenir la qualité et la fiabilité des données annotées.
Améliorer l'annotation manuelle à l'aide de l'intelligence artificielle (IA) : dans quels cas est-ce pertinent ?
Quand recourir à l'annotation manuelle vs. annotation automatique ?
La pertinence de recourir à des méthodes d’IA pour structurer les données dépend étroitement du volume de données à traiter. Par exemple, lorsqu’il s’agit d’analyser des réponses à un questionnaire avec un volume de données relativement modeste, il peut être plus judicieux d’opter pour une approche manuelle d’annotation.
Cette méthode, bien que consommatrice de temps, peut répondre de manière précise aux objectifs d’analyse des thématiques abordées par les annotateurs (ou répondants à une enquête, par exemple). Il est important de noter que déterminer la pertinence du volume de données requis pour développer une IA ne repose pas uniquement sur un seuil fixe de nombre de documents, mais plutôt sur des critères tels que la nature, la longueur des documents et la complexité de la tâche d’annotation.
L’apprentissage automatique peut être appliqué pour améliorer l’annotation manuelle, en permettant aux systèmes d’apprendre de chaque tâche d’annotation pour devenir plus précis et efficaces. L'intégration de l'IA dans les processus de l'annotation de données améliore significativement l'efficacité et la précision de l'annotation manuelle, en soulignant son importance dans le développement de modèles d'IA et d'apprentissage automatique précis et efficaces.
Cependant, lorsque l’on est confronté à un volume important de documents ou à un flux continu de données, l’automatisation du processus d’annotation devient généralement une option pertinente. Dans ces situations, la phase d’annotation a pour objectif d’annoter initialement une partie des documents, en fonction de la nature des documents et de la complexité de la tâche.
Une annotation partielle des données peut servir à entraîner un algorithme supervisé, permettant ainsi d’automatiser efficacement l’annotation sur l’ensemble du corpus. Attention toutefois à ne pas imaginer que la tâche d’annotation automatique se suffit à elle-même. Généralement, elle permettra de produire des données pré-labellisées mais demandant d’être qualifiées par des annotateurs professionnels pour être exploitables par un modèle IA.
Comment mettre en oeuvre des technologies d'IA dans les cycles d'annotation ?
La mise en œuvre de technologies d’IA dans les projets d’annotation de données est importante dans la mesure où elle permet de contribuer à la qualité des données d’entraînement et la performance des modèles d’IA et d’apprentissage automatique. La tâche d’annotation devient plus ciblée pour les annotateurs, ce qui rend leur travail plus efficient. L’intégration de données telles que la reconnaissance vocale illustre bien comment l’annotation améliorée par l’IA peut traiter divers types de données, y compris celles issues du langage naturel, pour aider à comprendre et classifier l’information de manière fiable.
Une approche souvent recommandée consiste à utiliser l’Active Learning dans les processus d’annotation, pour améliorer les conditions de travail et l’efficacité des annotateurs. L’Active Learning consiste à sélectionner de manière intelligente les exemples les plus informatifs pour l’algorithme afin d’améliorer progressivement sa performance.
En intégrant l’Active Learning dans le processus d’annotation manuelle, on peut optimiser le processus en ciblant spécifiquement les données les plus complexes ou ambiguës, ce qui contribue à accroître l’efficacité et la précision de l’algorithme au fil du temps.
Prenons pour exemple une tâche d’annotation d’annonces immobilières (30 à 40 labels en moyenne pour chaque annonce de 500 mots). En intégrant l’Active Learning après avoir annoté 2000 textes, on générera des données pré-annotées. Ces données pré-annotées seront ensuite soumises aux annotateurs pour une qualification manuelle, c’est-à-dire qu’ils auront pour tâche de contrôler et corriger les erreurs de pré-annotation, plutôt que d’effectuer manuellement l’annotation des 30 à 40 labels mentionnés précédemment, pour 5’000 annonces restantes, par exemple.
Quels outils pour rendre plus efficaces mes processus d'annotation de données manuels ?
1. Plateformes d'annotation collaboratives
Introduction à la collaboration et la gestion de projet
Pour les projets d'annotation de données manuels, l'efficacité peut être grandement améliorée grâce à l'utilisation de plateformes collaboratives qui permettent à plusieurs annotateurs de travailler simultanément sur le même ensemble de données. Des outils comme LabelBox offrent des fonctionnalités qui facilitent la répartition des tâches et le suivi des progrès en temps réel.
Fonctionnalités clés et avantages
Ces plateformes intègrent souvent des fonctions de gestion de projet, permettant aux superviseurs de suivre les progrès, d'assigner des tâches spécifiques et de contrôler la qualité des annotations en continu. L'interface utilisateur de ces outils est conçue pour minimiser l'erreur humaine et maximiser la productivité grâce à des raccourcis clavier, des modèles de balisage personnalisables, et des options de révision simplifiées.
2. Utilisation de l'Intelligence Artificielle pour assister l'annotation manuelle
Techniques d'assistance par IA
L'intégration de l'IA dans les processus d'annotation manuels peut considérablement accélérer le travail tout en maintenant une haute précision. Par exemple, des outils comme Snorkel AI utilisent des approches de supervision faible pour générer automatiquement des annotations préliminaires que les annotateurs peuvent ensuite réviser et affiner.
Avantages de l'approche hybride
Une méthode hybride utilisant non seulement annotations manuelles et workflows automatisés permet non seulement de réduire le temps consacré à l'annotation de chaque donnée mais aussi d'améliorer la cohérence des données annotées en proposant des étiquettes initiales basées sur des algorithmes d'apprentissage automatique avancés.
3. Systèmes de révision et de contrôle de la qualité
Importance du contrôle de qualité
Le contrôle de qualité est essentiel dans tout processus d'annotation de données pour assurer la fiabilité et l'utilité des données annotées. Intégrer des systèmes de révision où les annotations sont régulièrement contrôlées et validées par d'autres membres de l'équipe ou par des superviseurs peut aider à maintenir un standard de qualité élevé, nécessaires pour l'entraînement des modèles.
Outils et méthodes de révision
Des fonctionnalités comme les commentaires intégrés, les historiques de modifications, et les alertes pour les incohérences sont des éléments clés que des plateformes comme Prodigy et LightTag offrent pour faciliter les processus d'annotation textuelle, par exemple. Ces outils permettent également de produire des métriques détaillées sur la performance des annotateurs, ce qui aide à identifier les besoins de formation ou d'amélioration continue.
4. Formation et support continu pour les annotateurs
Rôle de la formation
La formation continue des annotateurs joue un rôle important dans l'amélioration de la qualité des données annotées. Offrir des sessions régulières de formation et des ressources d'apprentissage pour les annotateurs peut aider à aligner leur compréhension des critères d'annotation et à augmenter leur efficacité. On ne le dira jamais assez : avant de recourir aux services d'un prestataire de Data Labeling, pensez à formaliser un manuel d'annotation !
Utilisation des ressources en ligne et des tutoriels
Des plateformes comme Coursera et Udemy proposent des cours spécifiques sur l'annotation de données qui peuvent être utiles. De plus, des tutoriels vidéo et des guides étape par étape disponibles sur ces plateformes d'annotation peuvent également être des ressources précieuses.
L'importance des responsabilités éthiques en matière de Data Labeling
Garantir des pratiques justes et équitables
Il est important de considérer ses responsabilités éthiques en matière de Data Labeling, pour garantir des pratiques justes et équitables dans le développement des modèles d'IA. Assurer un processus d'annotation des données éthique implique de mettre en place des pratiques d'emploi sûres, durables et équitables pour ceux qui réalisent ce travail, en veillant à leur offrir des conditions de travail dignes et une rémunération équitable. On a souvent tendance à assimiler le travail d'annotation à une tâche laborieuse et dégradante : nous pensons qu'il s'agit d'un vecteur de création d'emplois et de développement dans des pays où les opportunités sont parfois peu nombreuses.
Par ailleurs, diversité et inclusion doivent être au cœur des pratiques d'annotation pour éviter l'introduction de biais qui pourraient affecter négativement l'équité et la représentativité des modèles d'IA. Cela implique d'intégrer des perspectives variées et de maintenir un environnement inclusif parmi les équipes chargées de l'annotation des données, pour que toutes les cultures et tous les individus concernés par les modèles d'IA soient justement représentés.
Détecter et réduire les biais dans les modèles
De plus, il est essentiel d'adopter des mesures proactives pour détecter et réduire les biais dès les premières étapes de la collecte et du traitement des données. Cela inclut l'emploi de techniques de prétraitement pour équilibrer les ensembles de données et l'utilisation de méthodes de post-traitement pour ajuster les modèles afin de minimiser les biais persistants.
Pour que ces efforts soient efficaces, il est recommandé de mettre en place un système d'évaluation et de feedback continu, permettant de surveiller et d'améliorer régulièrement la justesse et la précision des annotations. Des audits réguliers des données peuvent être bénéfiques, offrant une perspective indépendante sur les pratiques d'annotation et aidant à maintenir une responsabilité et une transparence accrues.
En somme, l'adoption de ces pratiques éthiques dans l'annotation des données n'est pas seulement une nécessité légale ou morale, mais aussi une composante essentielle pour le développement de technologies d'IA justes et fiables.
Reconnaître le travail de Data Labeling à sa juste valeur
Il est enfin essentiel de reconnaître que pour de nombreux Data Labelers à travers le monde, l'intelligence artificielle offre des opportunités significatives de développement professionnel et économique.
Dans de nombreux pays (c'est par exemple le cas à Madagascar), les emplois dans le domaine du Data Labeling fournissent une source de revenu stable et permettent aux individus d'acquérir des compétences techniques précieuses dans un secteur en pleine croissance. Ces opportunités peuvent être particulièrement précieuses dans les régions où les options d'emploi traditionnelles sont limitées ou en déclin.
Les entreprises qui emploient des Data Labelers ont donc la responsabilité de maximiser ces opportunités en fournissant non seulement des conditions de travail équitables et sûres, mais aussi en offrant des formations et des possibilités d'avancement.
En agissant ainsi, elles contribuent non seulement à l'amélioration des conditions de vie de leurs employés mais aussi à la promotion du développement économique local. Cela crée un cercle vertueux où les avancées technologiques ne profitent pas seulement aux entreprises, mais aussi aux communautés qui soutiennent ces technologies par leur travail quotidien.
Conclusion
L’équilibre entre l’annotation manuelle et automatique s’ajuste en fonction des exigences spécifiques des campagnes d’annotation de données et projets d’intelligence artificielle. Une approche dynamique et qui évolue dans le temps nous paraît indispensable.
Dans ce contexte, Innovatiana se distingue en proposant une solution complète à travers ses prestatations et sa plateforme “CUBE”, accessible à l’adresse https://dashboard.innovatiana.com. Cette plateforme permet d’accéder à des données labellisées à la demande, pour répondre aux besoins variés des projets, tout en offrant la possibilité de renforcer les équipes de labellisation en mobilisant notre équipe de Data Labelers.
Ainsi, Innovatiana s’inscrit pleinement dans une vision dynamique et progressive de l’annotation au sein des projets d’intelligence artificielle, offrant une réponse complète et adaptée aux défis actuels. La sélection d’une entreprise spécialisée dans l’annotation de données, ou "étiquetage", est importante pour le succès des projets d’IA. Il vous appartient de sélectionner le bon partenaire pour construire vos datasets et obtenir des modèles d’IA précis et fiables !
