Si vous développez ou évaluez des systèmes d'apprentissage automatique, vous vous heurterez tôt ou tard au même obstacle : les données étiquetées. Les modèles ne savent pas par magie ce qu'est une donnée. Les humains, les politiques et parfois les programmes doivent les leur apprendre. Alors, qu'est-ce que l'étiquetage des données en IA ? En bref, c'est la pratique qui consiste à donner du sens aux données brutes afin que les algorithmes puissent apprendre d'elles… 😊
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Qu'est-ce que l'étiquetage de données par IA, au juste ? 🎯
L'étiquetage des données en IA consiste à associer des étiquettes, des zones, des cadres, des catégories ou des évaluations compréhensibles par l'humain à des données brutes telles que du texte, des images, de l'audio, de la vidéo ou des séries temporelles, afin que les modèles puissent détecter des tendances et effectuer des prédictions. Par exemple, on peut citer les cadres de délimitation autour des voitures, les étiquettes d'entités pour les personnes et les lieux dans un texte, ou encore les votes de préférence pour la réponse d'un chatbot jugée la plus utile. Sans ces étiquettes, l'apprentissage supervisé classique est impossible.
Vous entendrez également parler de données de référence ou de données d'or : des réponses validées et consensuelles, utilisées pour entraîner, valider et auditer le comportement du modèle. Même à l'ère des modèles de base et des données synthétiques, les ensembles de données étiquetées restent essentiels pour l'évaluation, l'ajustement fin, les tests de sécurité et l'analyse des cas limites, c'est-à-dire la façon dont votre modèle réagit aux comportements inhabituels de vos utilisateurs. Rien n'est gratuit, seulement de meilleurs outils.
Qu'est-ce qui caractérise un bon étiquetage de données par IA ? ✅
En clair : un bon étiquetage est ennuyeux, dans le bon sens du terme. Il est prévisible, répétitif et légèrement sur-documenté. Voici à quoi cela ressemble :
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Une ontologie concise : l’ensemble nommé des classes, attributs et relations qui vous importent.
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Instructions Crystal : exemples résolus, contre-exemples, cas particuliers et règles de départage.
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Boucles de relecture : un deuxième regard sur une partie des tâches.
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Métriques de concordance : concordance inter-annotateurs (par exemple, κ de Cohen, α de Krippendorff) ; on mesure ainsi la cohérence, et non une impression subjective. α est particulièrement utile lorsque des étiquettes sont manquantes ou que plusieurs annotateurs traitent des éléments différents [1].
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Jardinage de cas limites : collecter régulièrement des cas étranges, conflictuels ou simplement rares.
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Contrôles des biais : vérification des sources de données, des données démographiques, des régions, des dialectes, des conditions d’éclairage, etc.
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Provenance et confidentialité : suivre la provenance des données, les droits de les utiliser et la manière dont les informations personnelles sont traitées (ce qui compte comme information personnelle, comment vous la classez et les garanties) [5].
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Retour d'information pour la formation : les étiquettes ne restent pas dans un cimetière de feuilles de calcul ; elles alimentent l'apprentissage actif, le réglage fin et les évaluations.
Petit aveu : vous allez réécrire vos règles plusieurs fois. C’est normal. Comme pour un ragoût, un petit ajustement fait toute la différence.
Petite anecdote pratique : une équipe a ajouté une simple option « Indécis – une politique est nécessaire » à son interface utilisateur. Le consensus a augmenté car les annotateurs ont cessé de forcer les réponses, et le journal des décisions est devenu plus précis du jour au lendemain. La simplicité a ses avantages
Tableau comparatif : outils d’étiquetage des données par l’IA 🔧
Cette liste n'est pas exhaustive, et le style est volontairement un peu confus. Les prix fluctuent : vérifiez toujours sur les sites des fournisseurs avant d'établir votre budget.
| Outil | Idéal pour | Style de prix (indicatif) | Pourquoi ça marche |
|---|---|---|---|
| Labelbox | Entreprises, combinaison de CV et de NLP | Niveau gratuit basé sur l'utilisation | Flux de travail, ontologies et indicateurs de qualité performants ; gère plutôt bien la mise à l’échelle. |
| Vérité de terrain AWS SageMaker | Organisations centrées sur AWS, pipelines HITL | Utilisation par tâche + AWS | Intégration étroite aux services AWS, options d'intervention humaine, robustesse des points d'ancrage de l'infrastructure. |
| L'IA à grande échelle | Tâches complexes, gestion du personnel | Devis personnalisé, à plusieurs niveaux | Services personnalisés et outillage de pointe ; opérations robustes pour les cas particuliers les plus complexes. |
| SuperAnnoter | Équipes axées sur la vision, startups | Niveaux, essai gratuit | Interface utilisateur soignée, collaboration, outils d'assistance à la modélisation utiles. |
| Prodige | Développeurs qui souhaitent un contrôle local | Licence à vie, par siège | Scriptable, boucles rapides, recettes rapides – exécution locale ; idéal pour le NLP. |
| Doccano | Projets de traitement automatique du langage naturel (TALN) open source | Source libre et open source | Axé sur la communauté, simple à déployer, idéal pour les travaux de classification et de séquençage |
Analyse des modèles de tarification : les fournisseurs proposent une variété de formules : unités de consommation, frais par tâche, paliers, devis personnalisés pour entreprises, licences à usage unique et solutions open source. Les politiques évoluent ; vérifiez les détails directement auprès du fournisseur avant que le service des achats n’intègre les chiffres dans un tableur.
Les types d'étiquettes courants, avec des images mentales rapides 🧠
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Classification d'images : une ou plusieurs étiquettes pour une image entière.
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Détection d'objets : boîtes englobantes ou boîtes pivotées autour des objets.
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Segmentation : masques au niveau du pixel – instance ou sémantique ; étonnamment satisfaisant lorsqu’il est propre.
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Points clés et poses : repères tels que les articulations ou les points du visage.
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NLP : étiquettes de documents, étendues pour les entités nommées, relations, liens de coréférence, attributs.
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Audio et parole : transcription, diarisation des locuteurs, étiquetage des intentions, événements acoustiques.
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Vidéo : boîtes ou pistes par image, événements temporels, étiquettes d'action.
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Séries temporelles et capteurs : événements fenêtrés, anomalies, régimes de tendance.
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Flux de travail génératifs : classement des préférences, signaux d’alerte en matière de sécurité, évaluation de la véracité, évaluation basée sur une grille d’analyse.
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Recherche et RAG : pertinence requête-document, aptitude à répondre, erreurs de récupération.
Si une image est une pizza, la segmentation consiste à découper parfaitement chaque part, tandis que la détection consiste à pointer du doigt et à dire qu'il y a une part… quelque part par là.
Anatomie du flux de travail : du brief aux données clés 🧩
Un pipeline d'étiquetage robuste suit généralement cette structure :
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Définir l'ontologie : classes, attributs, relations et ambiguïtés autorisées.
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Lignes directrices provisoires : exemples, cas limites et contre-exemples complexes.
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Étiqueter un ensemble pilote : annoter quelques centaines d’exemples pour repérer les lacunes.
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Mesurer l’accord : calculer κ/α ; réviser les instructions jusqu’à ce que les annotateurs convergent [1].
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Conception de l'assurance qualité : vote par consensus, arbitrage, examen hiérarchique et contrôles ponctuels.
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Cycles de production : surveiller le débit, la qualité et la dérive.
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Boucler la boucle : réentraîner, rééchantillonner et mettre à jour les grilles d’évaluation à mesure que le modèle et le produit évoluent.
Un conseil dont vous vous féliciterez plus tard : tenez un journal de décisions . Notez chaque règle de clarification ajoutée et sa raison d’être . Plus tard, vous oublierez le contexte. Et vous en serez de mauvaise humeur.
Intervention humaine, supervision insuffisante et mentalité du « plus d'étiquettes, moins de clics » 🧑💻🤝
L’approche « humain dans la boucle » (HITL) signifie que des personnes collaborent avec les modèles tout au long des phases d’entraînement, d’évaluation ou d’exploitation, en confirmant, corrigeant ou rejetant les suggestions des modèles. Elle permet d’accélérer le développement tout en laissant aux humains la maîtrise de la qualité et de la sécurité. L’approche HITL est une pratique essentielle de la gestion des risques liés à l’IA de confiance (supervision humaine, documentation, surveillance) [2].
La supervision faible est une technique différente mais complémentaire : des règles programmatiques, des heuristiques, la supervision distante ou d’autres sources de bruit génèrent des étiquettes provisoires à grande échelle, qui sont ensuite débruitées. La programmation de données a popularisé la combinaison de nombreuses sources d’étiquettes bruitées (également appelées fonctions d’étiquetage ) et l’apprentissage de leur précision afin de produire un ensemble d’entraînement de meilleure qualité [3].
En pratique, les équipes à haute vélocité combinent ces trois éléments : étiquetage manuel des ensembles de référence, supervision légère pour le démarrage et HITL pour accélérer le travail quotidien. Ce n’est pas de la triche, c’est du savoir-faire.
Apprentissage actif : choisissez la prochaine chose à étiqueter 🎯📈
L'apprentissage actif inverse le flux habituel. Au lieu d'échantillonner aléatoirement les données à étiqueter, on laisse le modèle sélectionner les exemples les plus pertinents : forte incertitude, fort désaccord, représentations diversifiées ou points proches de la frontière de décision. Un bon échantillonnage permet de réduire le gaspillage d'étiquetage et de se concentrer sur l'impact. Les études récentes sur l'apprentissage actif profond font état de performances élevées avec un nombre réduit d'étiquettes lorsque la boucle d'oracle est bien conçue [4].
Une recette de base pour débuter, sans prise de tête :
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Entraînez-vous sur un petit nombre de graines.
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Évaluer le pool non étiqueté.
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Sélectionnez les K premiers en fonction de l'incertitude ou du désaccord entre les modèles.
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Étiqueter. Former à nouveau. Répéter par petits lots.
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Surveillez les courbes de validation et les indicateurs de concordance pour éviter de vous perdre dans les détails.
Vous saurez que cela fonctionne lorsque votre modèle s'améliorera sans que votre facture mensuelle d'étiquetage ne double.
Un contrôle qualité qui fonctionne vraiment 🧪
Inutile de faire bouillir l'océan. Visez plutôt ces vérifications :
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Questions clés : injecter des éléments connus et suivre la précision par étiqueteur.
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Consensus avec arbitrage : deux étiquettes indépendantes plus un réviseur en cas de désaccord.
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Accord inter-annotateurs : utilisez α lorsque vous avez plusieurs annotateurs ou des étiquettes incomplètes, κ pour les paires ; ne vous focalisez pas sur un seul seuil - le contexte est important [1].
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Révisions des consignes : les erreurs récurrentes sont généralement dues à des instructions ambiguës, et non à de mauvaises annotations.
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Contrôles de dérive : comparer les distributions d’étiquettes dans le temps, l’espace et les canaux d’entrée.
Si vous ne devez choisir qu'un seul indicateur, optez pour le consensus. C'est un signal d'alarme rapide. Métaphore imparfaite : si vos étiqueteurs ne sont pas alignés, votre modèle est bancal.
Modèles de main-d'œuvre : en interne, externalisation des processus métier (BPO), crowdsourcing ou hybride 👥
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En interne : idéal pour les données sensibles, les domaines nuancés et l'apprentissage interfonctionnel rapide.
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Fournisseurs spécialisés : débit constant, assurance qualité assurée et couverture sur tous les fuseaux horaires.
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Le crowdsourcing : peu coûteux par tâche, mais vous aurez besoin de ressources importantes et d'un contrôle strict du spam.
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Hybride : conserver une équipe d'experts de base et faire appel à des ressources externes.
Quel que soit votre choix, investissez dans des réunions de lancement, des formations aux directives, des cycles d'étalonnage et des retours d'information fréquents. Les étiquettes bon marché qui nécessitent trois réétiquetages ne sont pas économiques.
Coût, temps et retour sur investissement : un rapide bilan de la réalité 💸⏱️
Les coûts se répartissent entre la main-d'œuvre, la plateforme et l'assurance qualité. Pour une planification sommaire, schématisez votre processus comme suit :
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Objectif de débit : articles par jour et par étiqueteuse × étiqueteuses.
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Frais généraux d'assurance qualité : % d'articles doublement étiquetés ou revus.
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Taux de retouche : budget pour la réannotation après les mises à jour des directives.
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Amélioration de l'automatisation : les pré-étiquettes assistées par modèle ou les règles programmatiques peuvent réduire considérablement l'effort manuel (pas magique, mais significatif).
Si le service des achats vous demande un chiffre, donnez-lui un modèle – et non une estimation – et tenez-le à jour à mesure que vos directives se stabilisent.
Les pièges que vous rencontrerez au moins une fois, et comment les éviter 🪤
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Dérive des instructions : les consignes deviennent interminables. Solution : arbres de décision et exemples simples.
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Surabondance de classes : trop de classes aux frontières floues. Fusionner ou définir une catégorie « autre » stricte avec une politique.
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Surindexation basée sur la vitesse : des étiquettes appariées à la hâte altèrent insidieusement les données d’entraînement. Privilégier les valeurs de référence ; limiter le débit des pentes les plus défavorables.
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Dépendance à un outil : les formats d’exportation sont problématiques. Choisissez rapidement les schémas JSONL et les identifiants d’éléments idempotents.
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Ignorer l'évaluation : si vous n'étiquetez pas d'abord un ensemble d'évaluation, vous ne serez jamais sûr de ce qui s'est amélioré.
Soyons honnêtes, il vous arrivera de revenir sur vos pas. Ce n'est pas grave. L'astuce consiste à noter ces retours en arrière pour que la prochaine fois, ce soit intentionnel.
Mini-FAQ : les réponses rapides et honnêtes 🙋♀️
Q : Étiquetage et annotation : y a-t-il une différence ?
R : En pratique, on les utilise souvent indifféremment. L’annotation consiste à marquer ou à étiqueter. L’étiquetage implique généralement une approche de référence avec assurance qualité et directives. C’est du pareil au même.
Q : Puis-je me passer d’étiquetage grâce aux données synthétiques ou à l’auto-supervision ?
R : Vous pouvez en réduire l’importance, mais pas l’éliminer complètement. Les données étiquetées restent nécessaires pour l’évaluation, la mise en place de garde-fous, le réglage fin et la caractérisation des comportements spécifiques au produit. Une supervision faible permet d’étendre la portée du modèle lorsque l’étiquetage manuel seul ne suffit pas [3].
Q : Ai-je encore besoin de métriques de qualité si mes relecteurs sont des experts ?
R : Oui. Les experts aussi peuvent avoir des avis divergents. Utilisez des métriques de concordance (κ/α) pour identifier les définitions vagues et les classes ambiguës, puis affinez l’ontologie ou les règles [1].
Q : L’intervention humaine dans la boucle est-elle simplement un argument marketing ?
R : Non. Il s’agit d’une pratique courante où les humains guident, corrigent et évaluent le comportement du modèle. Elle est recommandée dans le cadre de pratiques de gestion des risques liées à l’IA de confiance [2].
Q : Comment prioriser ce qu'il faut étiqueter ensuite ?
A : Commencez par l'apprentissage actif : prenez les échantillons les plus incertains ou les plus diversifiés afin que chaque nouvelle étiquette vous apporte une amélioration maximale du modèle [4].
Notes de terrain : les petits détails qui font toute la différence ✍️
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Conservez un de taxonomie évolutif dans votre dépôt. Traitez-le comme du code.
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Enregistrez avant/après chaque fois que vous mettez à jour les directives.
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Constituez un minuscule ensemble en or parfait et protégez-le de toute contamination.
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Rotation des sessions d'étalonnage : afficher 10 éléments, les étiqueter en silence, les comparer, en discuter, mettre à jour les règles.
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analytiques performants et bienveillants produits
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Intégrez les suggestions issues du modèle de manière flexible. Si les étiquettes prédéfinies sont erronées, elles ralentissent le travail humain. Si elles sont souvent justes, c'est magique.
Remarques finales : les étiquettes sont la mémoire de votre produit 🧩💡
En quoi consiste l'étiquetage des données pour l'IA ? C'est votre façon de définir, étape par étape, comment le modèle doit percevoir le monde. Un étiquetage soigné simplifie toutes les étapes suivantes : meilleure précision, moins de régressions, discussions plus claires sur la sécurité et les biais, et déploiement plus fluide. À l'inverse, un étiquetage bâclé vous contraindra à vous demander pourquoi le modèle se comporte mal, alors que la réponse se trouve dans vos données, sous une étiquette erronée. Tout ne nécessite pas une équipe immense ni un logiciel sophistiqué, mais tout exige de la rigueur.
Trop long, je ne l'ai pas lu : investissez dans une ontologie précise, rédigez des règles claires, mesurez le consensus, combinez étiquettes manuelles et programmatiques, et laissez l'apprentissage actif choisir votre prochain élément le plus pertinent. Puis itérez. Encore. Et encore… et bizarrement, vous y prendrez goût. 😄
Références
[1] Artstein, R., & Poesio, M. (2008). Accord inter-codeurs en linguistique informatique . Computational Linguistics, 34(4), 555–596. (Cet article traite du coefficient κ/α et de l'interprétation de l'accord, notamment en présence de données manquantes.)
PDF
[2] NIST (2023). Cadre de gestion des risques liés à l'intelligence artificielle (AI RMF 1.0) . (Supervision humaine, documentation et contrôles des risques pour une IA digne de confiance.)
PDF
[3] Ratner, AJ, De Sa, C., Wu, S., Selsam, D., et Ré, C. (2016). Programmation des données : création rapide de grands ensembles d’entraînement . NeurIPS. (Approche fondamentale de la supervision faible et du débruitage des étiquettes bruitées.)
PDF
[4] Li, D., Wang, Z., Chen, Y., et al. (2024). Étude sur l'apprentissage actif profond : avancées récentes et nouvelles perspectives . (Preuves et modèles d'apprentissage actif efficace en matière d'étiquetage.)
PDF
[5] NIST (2010). SP 800-122 : Guide pour la protection de la confidentialité des informations personnelles identifiables (IPI) . (Quelles sont les IPI et comment les protéger dans votre flux de données ?)
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