Comment automatiser l’étiquetage des données (Data Labeling) ?

Data Labeling, ou étiquetage des données : 5 astuces pour l’automatiser

L’automatisation de l’apprentissage automatique est en train de transformer la façon dont les entreprises abordent l’analyse de données. Cependant, avant de pouvoir utiliser ces algorithmes, il est crucial de correctement étiqueter les données destinées à les alimenter.

→ Qu’est-ce que le Data Labeling, ou étiquetage de données ? 

→ Est-ce utile de l’automatiser ? 

→ Si oui, comment y parvenir ? 

L’automatisation du Data Labeling peut permettre de réduire considérablement les coûts d’exploitation de l’apprentissage automatique tout en accélérant l’apprentissage en général. Focus sur nos 5 astuces pour réussir l’automatisation de votre processus d’étiquetage de données !

Définition du Data Labeling, ou étiquetage de données

Le Data Labeling, également connu sous le nom de processus d’étiquetage de données, consiste à associer des étiquettes ou des tags à des données, telles que des images, des textes ou encore des enregistrements audio.

Ces étiquettes indiquent la signification ou la catégorie des données, ce qui permet entre autres aux algorithmes d’apprentissage automatique de reconnaître des schémas répétitifs et d’effectuer des prédictions précises.

La plupart du temps, l’étiquetage de données est assuré par des experts du Big Data humains appelés Data Labeler, chargés de passer en revue l’ensemble des données et de les étiqueter manuellement. Or, un étiquetage de données manuel se révèle rapidement très coûteux et surtout fastidieux en matière de temps et de ressources mobilisées. Dès lors, l’automatisation de l’étiquetage de données s’illustre comme une opportunité intéressante de réduire considérablement ces coûts tout en accélérant le processus d’apprentissage.

Astuce n°1 : utiliser des techniques de traitement de langage naturel (NLP)

La première astuce réside dans l’utilisation de techniques de traitement de langage naturel, également appelées NLP (« Natural Language Processing »).

L’utilisation de ce type de techniques est chose courante. Le NLP permet notamment de classer automatiquement les textes en fonction de leur contenu, puis de les étiqueter en conséquence. Cela permet d’automatiser une grande partie du processus d’étiquetage de données texte, en particulier pour les grandes quantités de données.

Les techniques de NLP peuvent ainsi être utilisées afin d’extraire des informations spécifiques à partir de textes tels que les entités nommées, les relations entre les entités, les sentiments ou encore les opinions exprimées. Dès lors, les étiquettes créées seront bien plus précises et plus complètes.

Astuce n°2 : exploiter les technologies de reconnaissance d’images

Autre astuce : exploiter les technologies propres à la reconnaissance d’images. La reconnaissance d’images permet d’identifier des objets, des personnes, des animaux ou des actions spécifiques dans des images, puis de les étiqueter en tant que tel. Les algorithmes de reconnaissance d’images sont ainsi basés sur ce que l’on appelle l’apprentissage en profondeur, et se révèlent capables de reconnaître une grande variété d’objets et de scènes.

Il faut savoir que la reconnaissance d’images est également fréquemment utilisée pour étiqueter des vidéos, en identifiant les objets et les actions dans chaque image puis en suivant leur mouvement dans le temps. Cela s’avère particulièrement utile pour des finalités telles que la surveillance de sécurité, la reconnaissance faciale ou encore l’identification de certains comportements.

Astuce n°3 : miser sur l’apprentissage semi-supervisé

Pour sa part, l’apprentissage semi-supervisé combine l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé pour automatiser l’étiquetage de données. Dans cette approche, les données sont partiellement étiquetées, c’est-à-dire qu’une partie des données est étiquetée et que l’autre ne l’est pas.

Cette méthode est ainsi très intéressante pour automatiser une partie du processus d’étiquetage de données tout en améliorant la qualité des étiquettes en général en utilisant les données étiquetées comme référence.

Astuce n°4 : tester l’apprentissage actif

Toujours dans l’optique d’automatiser le processus de Data Labeling, l’apprentissage actif constitue l’une des autres options s’offrant à vous. Il permet de réduire le nombre d’étiquettes nécessaires en sélectionnant de manière active les données les plus informatives et les plus pertinentes pour alimenter l’apprentissage automatique.

En d’autres termes, l’algorithme d’apprentissage sélectionne lui-même les données qui sont les plus difficiles à classer ou bien les plus ambiguës, et demande alors à un expert humain type Data Labeler d’étiqueter manuellement ces données. Cela permet d’obtenir des étiquettes davantage précises s’agissant des données difficiles à classer, tout en évitant de systématiquement générer des étiquettes pour les données les plus simples.

Astuce n°5 : se tourner vers l’apprentissage par renforcement

Dernière astuce : l’apprentissage par renforcement. Comme son nom l’indique, l’apprentissage par renforcement permet à ce que l’on appelle un agent intelligent (domaine de l’intelligence artificielle) d’apprendre à travers des interactions avec son environnement. En pratique, l’agent intelligent reçoit des récompenses pour les actions qu’il prend et apprend progressivement à maximiser sa récompense globale en ajustant ses actions.

Par exemple, l’agent autonome peut poser différentes questions à l’utilisateur afin de clarifier une étiquette, ou encore lui demander une confirmation. Ainsi, cette solution utilisant un agent intelligent est une manière particulièrement performante pour automatiser l’étiquetage de données en fonction de l’interaction réalisée avec l’utilisateur.

Pour aller encore plus loin : on vous dit tout sur le métier de Data Labeler. Pour découvrir, c’est ici !