Pourquoi l'étiquetage des données est essentiel à la construction de modèles d'apprentissage automatique précis

Les modèles d'apprentissage automatique sont généralement loués pour leur intelligence. Cependant, leur succès repose en grande partie sur un aspect fondamental : l'étiquetage des données. Un modèle doit d'abord se familiariser avec les données grâce à ces étiquettes avant de pouvoir identifier des tendances, faire des prédictions ou automatiser des décisions. Si l'étiquetage est inexact, les systèmes d'apprentissage automatique n'apprendront pas correctement. Ils pourront certes identifier des tendances, mais celles-ci risquent d'être incorrectes, partielles ou biaisées.

L'étiquetage des données n'est pas une tâche isolée. Il influence directement le comportement d'un modèle dans le monde réel. Plus l'étiquetage est précis, plus le système est performant et fiable.

Qu’est-ce que l’étiquetage des données pour l’apprentissage automatique ?

« Aujourd’hui, presque tout – de notre façon de travailler à notre processus décisionnel – est influencé directement ou indirectement par l’IA. Mais elle ne crée pas de valeur à elle seule ; elle doit être étroitement associée aux données, à l’analyse et à la gouvernance pour permettre des décisions et des actions intelligentes et adaptatives à l’échelle de l’organisation. » – Carlie Idoine, vice-présidente et analyste chez Gartner.

L'étiquetage des données est le processus d'ajout d'étiquettes significatives aux données brutes afin que modèle d'apprentissage automatique On peut en tirer des enseignements. Les données brutes ne sont que des nombres, des pixels ou des caractères. Elles n'ont aucune signification pour un ordinateur. 

Les données brutes peuvent être :

• Images
• Texte
• Audio
• Vidéo
• Nombres

Mais les données brutes seules n'ont aucun sens pour une machine. Les étiquettes indiquent au modèle ce qu'il analyse.

Par exemple :

• Une image légendée « chien »
• Un avis produit qualifié de « positif »
• Un examen médical étiqueté « tumeur présente »

Ces étiquettes aident le modèle à associer les entrées aux sorties correctes.

Qu’est-ce qui distingue les données brutes des données d’entraînement ?

Les données brutes sont généralement très bruitées et non structurées, et comportent toutes sortes d'inexactitudes. Elles peuvent contenir des informations non pertinentes, des doublons ou des exemples ambigus. L'étiquetage des données permet de les transformer en données d'entraînement organisées. Par exemple, un courriel client n'est utile que s'il est étiqueté comme réclamation, question ou compliment. Un examen médical peut servir de données d'entraînement une fois les zones problématiques identifiées et clairement marquées.

C’est ce changement qui rend l’apprentissage automatique possible. Les données brutes, sans étiquetage, représentent un potentiel inexploité. Une fois correctement étiquetées, elles deviennent un atout précieux pour une prise de décision éclairée.

Comment l'étiquetage des données détermine-t-il le succès de l'apprentissage automatique ?

Des investissements majeurs, comme ceux de Meta, s'élèvent à environ 14.3 milliards de dollars L'acquisition de 49 % des parts de Scale AI, suite à un accord, a mis en lumière l'importance des données d'entraînement et de l'infrastructure d'étiquetage. Ce type d'initiative démontre que des données étiquetées de haute qualité et bien gérées ne constituent plus seulement un besoin opérationnel, mais sont devenues un atout stratégique pour les entreprises souhaitant développer des capacités d'IA performantes.

Dans le même temps, les analystes du secteur mettent en garde contre les risques liés à une mauvaise gouvernance des données. Les prévisions indiquent que d'ici 2027, environ 60 % des responsables des données et de l'analyse Des défaillances importantes pourraient survenir dans la gestion des données synthétiques. Ces dysfonctionnements risquent de compromettre la gouvernance de l'IA, de réduire la précision des modèles et de créer des failles de conformité.

Voici comment l'apprentissage automatique contribue à la construction de modèles d'apprentissage automatique précis :

1. Apprend au système à quoi ressemble le « correct ».

Les modèles d'apprentissage automatique apprennent par l'exemple. Ils ne comprennent pas le sens par eux-mêmes. Les données étiquetées leur indiquent ce qui est correct et ce qui ne l'est pas. Si une image est étiquetée « produit endommagé » ou « aucun dommage », le système commence à comprendre la différence par la répétition. Ces étiquettes agissent comme des corrigés. Sans elles, le modèle ne fait que deviner.

Un étiquetage clair réduit la confusion et instaure un parcours d'apprentissage stable. Lorsque les exemples sont correctement étiquetés, le système développe un jugement plus aiguisé. En d'autres termes, les étiquettes fournissent une orientation.

2. A un impact direct sur la précision

La précision est l'une des mesures les plus importantes d'un modèle d'apprentissage automatique. Elle détermine la fréquence à laquelle le modèle effectue des prédictions correctes. La qualité des étiquettes utilisées lors de l'entraînement influe directement sur cette précision. Les modèles acquièrent une compréhension approfondie des tendances lorsque les étiquettes sont précises, cohérentes et non biaisées. 

En revanche, si les étiquettes sont apposées à la hâte ou de manière incohérente, le modèle risque d'établir des associations erronées. Il en résultera une baisse des performances et une moindre fiabilité. Un étiquetage de données de qualité pour l'apprentissage automatique est essentiel pour fournir au modèle des bases solides, plutôt que des informations instables.

3. Contribue à des économies de temps et de coûts

L'étiquetage rapide peut sembler, de prime abord, un gain de temps. Cependant, il engendre généralement des erreurs très coûteuses. Un étiquetage incorrect ou incohérent est l'une des causes des faibles performances des modèles. Cela implique de corriger les erreurs, de réentraîner le modèle et de le tester à nouveau.

De plus, ce sont des opérations qui nécessitent de l'argent et du temps. Ainsi, un étiquetage de haute qualité réduit considérablement le besoin de corrections constantes. Après tout, un quart des organisations perdent plus de Millions USD 5 annuellement en raison de la mauvaise qualité des données. 

Investir dans un étiquetage soigné dès le départ est un excellent moyen de réduire les coûts d'exploitation ultérieurs. De plus, cela raccourcit le cycle global de développement du produit. Une planification initiale réfléchie peut sembler plus longue, mais elle jette des bases solides.

Le rôle de l'étiquetage des données dans différentes applications d'apprentissage automatique

L'importance croissante des données étiquetées de haute qualité est manifeste dans les tendances du marché. Le marché mondial des solutions et services d'étiquetage de données devrait croître à partir de 22.46 milliards USD Ce marché devrait atteindre près de 118.85 milliards de dollars en 2025 et près de 118,85 milliards de dollars en 2034, soit un taux de croissance annuel composé de plus de 20 %. Cette croissance est alimentée par la demande croissante de techniques d'étiquetage avancées qui améliorent la précision et la cohérence des données, ainsi que les performances des modèles d'IA. 

L'étiquetage des données pour l'apprentissage automatique est utile à de nombreux secteurs et applications. Dans le domaine de la santé ou du commerce de détail, les données étiquetées permettent aux systèmes d'aide à la décision de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées. Le type d'étiquetage nécessaire dépend de l'usage. Certains systèmes requièrent uniquement des étiquettes de catégorie, tandis que d'autres exigent des annotations détaillées et des processus de vérification en plusieurs étapes. Voici quelques exemples d'applications courantes :

Étiquetage des données dans les systèmes de vision par ordinateur

Systèmes de vision par ordinateur L'imagerie numérique ne peut exister sans images et vidéos annotées. Pour détecter les objets, ceux-ci sont encadrés et étiquetés. Par exemple, les images annotées de routes permettent aux véhicules autonomes de reconnaître les panneaux de signalisation, les piétons et le marquage au sol. En imagerie médicale, les médecins utilisent des examens annotés pour entraîner leurs systèmes à diagnostiquer les maladies. 

Les systèmes de vision par ordinateur nécessitent un étiquetage correct pour séparer les éléments du fond ; sinon, ils peuvent entraîner de graves erreurs.

Étiquetage des données en traitement automatique du langage naturel

Les systèmes de traitement automatique du langage naturel (TALN) analysent le texte et la parole en s'appuyant sur des phrases, des expressions et des mots étiquetés pour en comprendre le sens. Afin de gérer les volumes massifs de données, de nombreuses organisations accélèrent désormais ce processus grâce à Étiquetage automatisé des données avec LLMBien que cette automatisation soit très efficace, le jugement humain demeure essentiel. Par exemple, les outils d'analyse des sentiments nécessitent un texte clairement étiqueté comme positif, négatif ou neutre, et les chatbots apprennent des conversations dont l'intention est analysée. En définitive, la supervision humaine, combinée à l'automatisation, permet de saisir le contexte, le ton et les nuances subtiles que les machines pourraient initialement manquer.

Éléments à prendre en compte lors de la mise en œuvre de l'étiquetage des données pour l'apprentissage automatique

L'étiquetage des données n'est pas qu'une simple étape de configuration initiale. C'est une responsabilité stratégique qui influence directement les performances d'un système d'apprentissage automatique en situation réelle. Lors de la planification de l'étiquetage des données pour l'apprentissage automatique, les équipes doivent prendre en compte d'autres facteurs que la vitesse et le volume. Voici quelques points importants à considérer :

I. L'étiquetage des données est un processus continu, et non une tâche ponctuelle.

L'étiquetage des données pour l'apprentissage automatique ne s'arrête pas au premier cycle d'entraînement. Lors du déploiement des modèles, de nouvelles situations et des cas particuliers se présentent. Certaines prédictions peuvent s'avérer erronées. Ces erreurs constituent une source précieuse d'informations. Les équipes analysent régulièrement les prédictions incorrectes, réétiquettent les données si nécessaire et réentraînent le modèle avec des exemples mis à jour. Cet étiquetage continu garantit l'adaptation du modèle aux nouvelles tendances, aux nouveaux comportements et aux évolutions de l'environnement.

II. La cohérence de l'étiquetage est tout aussi importante que l'exactitude.

La précision à elle seule ne suffit pas. La cohérence est tout aussi essentielle. Si différents annotateurs interprètent différemment les mêmes données, le modèle reçoit des signaux contradictoires. Par exemple, un annotateur peut qualifier un commentaire client de « neutre », tandis qu'un autre le qualifie de « négatif ». Cette incohérence nuit à l'apprentissage. Des directives d'étiquetage claires et des systèmes de révision permettent de garantir des normes uniformes. Lorsque des données similaires sont étiquetées de manière cohérente dans l'ensemble de données, le modèle comprend mieux les tendances et fonctionne de façon plus fiable dans des situations réelles.

III. Utiliser les retours d'information des modèles pour améliorer les étiquettes

Une fois le modèle opérationnel, les développeurs surveillent ses prédictions. En cas d'erreur, les équipes déterminent si le problème provient de lacunes dans l'étiquetage ou d'un nombre insuffisant d'exemples. Il est parfois nécessaire d'ajouter de nouvelles catégories ou de clarifier les consignes d'étiquetage. L'analyse des résultats incorrects permet aux organisations d'affiner à la fois l'ensemble de données et le processus d'étiquetage. Ce processus de rétroaction améliore la précision à long terme et renforce la robustesse du système.

IV. Créer des flux de travail d'étiquetage évolutifs et durables

La mise en œuvre d'un étiquetage durable implique nécessairement une stratégie. Des instructions détaillées, des flux de travail bien structurés et des audits réguliers garantissent la fiabilité des ensembles de données dans le temps. Si les outils technologiques peuvent contribuer à la génération d'étiquettes provisoires, le jugement humain final demeure essentiel. L'intégration de l'automatisation à la vigilance humaine permet aux équipes de gérer des volumes de données plus importants sans compromettre la qualité. Une base d'étiquetage robuste favorise la croissance future de l'entreprise et vous évite des dépenses inutiles liées à un réentraînement incohérent des données.

Quand faut-il externaliser l'étiquetage des données ?

Avec l'essor des projets d'apprentissage automatique, le volume de données croît considérablement, rendant l'étiquetage de milliers, voire de millions de points de données, extrêmement complexe. C'est là que les services d'étiquetage de données peuvent s'avérer précieux.

En effet, Gartner prévoit que d'ici 2026, les organisations abandonneront 60% des projets d'IA qui ne sont pas étayées par des données adaptées à l'IA. Sans ensembles de données correctement préparés et étiquetés, même les modèles d'IA les plus prometteurs ne parviennent pas à fournir des résultats significatifs.

De nombreuses organisations choisissent d'externaliser l'étiquetage des données lorsque :

• L'ensemble de données est volumineux.
• Le projet exige une grande précision
• Les équipes internes manquent de temps
• Des connaissances du domaine sont nécessaires.

Résumé

L'étiquetage des données est fondamental pour l'apprentissage automatique et permet aux machines d'être précises et fiables. Ce processus transforme les ensembles de données brutes en données d'entraînement pertinentes. Un étiquetage précis des données améliore les performances du modèle, réduit les biais et répond efficacement aux besoins des différents secteurs d'activité. Le choix se porte sur une exécution interne, le recours à des services d'étiquetage professionnels ou encore l'externalisation de cette tâche auprès d'un prestataire spécialisé. L'étiquetage des données exige une attention et un effort constants pour que les résultats du modèle soient visibles après validation.

L'efficacité des modèles d'apprentissage automatique dépend de la qualité des données sur lesquelles ils sont entraînés. Des étiquettes robustes permettent d'obtenir des modèles robustes, tandis que des étiquettes insuffisantes en limitent le potentiel. Dans tout projet d'apprentissage automatique, la qualité des étiquettes doit être considérée comme une priorité stratégique et non comme une étape mineure.