Meilleur Logiciel d'étiquetage de données

Qu'est-ce qu'un logiciel d'étiquetage de données ?

Quels types de logiciels d'étiquetage de données existent ?

Quelles sont les fonctionnalités communes des logiciels d'étiquetage de données ?

Avantages des logiciels d'étiquetage de données

Choisir une plateforme d'étiquetage de données permet aux entreprises de pré-entraîner des modèles d'apprentissage automatique existants pour gagner du temps ou de construire de nouveaux modèles pour améliorer leurs flux de travail et former des équipes.

Bien que les plateformes d'étiquetage de données puissent aider à faire les deux, elles présentent également des avantages significatifs énumérés ci-dessous :

• Amélioration de la précision et de la qualité des données étiquetées : Les logiciels d'étiquetage de données peuvent aider à garantir que les données sont étiquetées avec précision et de manière cohérente, ce qui est essentiel pour la précision et l'efficacité des modèles d'apprentissage automatique.
• Augmentation de l'efficacité et de la productivité : Les logiciels d'étiquetage de données peuvent aider à rationaliser le processus d'étiquetage des données, permettant aux utilisateurs d'étiqueter plus de données en moins de temps. Cela peut être particulièrement utile pour de grands ensembles de données ou des tâches répétitives ou routinières.
• Amélioration de la collaboration et de la communication au sein de l'équipe : Certains logiciels d'étiquetage de données incluent des outils de collaboration, tels que la possibilité d'assigner des tâches à plusieurs utilisateurs et de suivre les modifications et les révisions. Ces outils peuvent aider à améliorer la communication et la coordination au sein des équipes travaillant sur des projets d'étiquetage de données.
• Réduction des coûts : L'utilisation de logiciels d'étiquetage de données peut aider à réduire le coût des projets d'étiquetage de données en automatisant les tâches routinières et en réduisant le besoin de main-d'œuvre manuelle.
• Augmentation de la flexibilité et de l'évolutivité : Les logiciels d'étiquetage de données peuvent être utilisés pour étiqueter une grande variété de types de données et peuvent être facilement mis à l'échelle ou réduits selon les besoins pour répondre aux exigences du projet.
• Répit pour les équipes d'opérations de données, ML et science des données : Ces solutions offrent des places de marché de services agiles avec des étiqueteurs et annotateurs de haute qualité qui résolvent les problèmes de nettoyage, de prétraitement et de classification des données pour ces équipes.
• Segmentation superpixel et pinceaux : Ces outils sont également largement utilisés pour la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel (NLP) et les algorithmes de vision par ordinateur. Ils créent des pools de régions en utilisant le brossage et la segmentation superpixel pour classer les images.

Qui utilise les logiciels d'étiquetage de données ?

Les outils d'étiquetage de données sont indispensables pour les entreprises qui souhaitent se lancer dans l'automatisation de l'IA et construire des applications de produits et des SDK robustes et efficaces avec des capacités d'apprentissage automatique préinstallées.

Voici les individus et les organisations qui utilisent les plateformes d'étiquetage de données :

• Les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique : Les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique utilisent des logiciels d'étiquetage de données pour étiqueter et annoter les données qui seront utilisées pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique. Cela aide les modèles à apprendre à reconnaître des motifs et à faire des prédictions basées sur les données étiquetées.
• Les analystes commerciaux et les analystes de données : Les analystes commerciaux et les analystes de données peuvent utiliser des logiciels d'étiquetage de données pour étiqueter et annoter des données afin de créer des rapports et des visualisations ou pour une utilisation dans des modèles d'apprentissage automatique.
• Les professionnels de l'assurance qualité : Les professionnels de l'assurance qualité peuvent utiliser des logiciels d'étiquetage de données pour étiqueter et annoter des données afin de tester et déboguer des modèles d'apprentissage automatique ou d'autres applications logicielles.
• Les chercheurs : Les chercheurs dans divers domaines, tels que l'informatique, la linguistique et la biologie, peuvent utiliser des logiciels d'étiquetage de données pour étiqueter et annoter des données afin de mener des recherches ou de développer des modèles d'apprentissage automatique.

Alternatives aux logiciels d'étiquetage de données

Certaines alternatives aux logiciels d'étiquetage de données fournissent des services d'annotation et d'étiquetage ainsi que d'autres fonctionnalités d'apprentissage automatique.

• Logiciel de traitement du langage naturel (NLP) : Le logiciel NLP dérive des relations sémantiques entre les mots d'une phrase d'entrée et génère un contenu pertinent et personnalisé. Ces outils reproduisent le fonctionnement d'un cerveau humain pour enregistrer l'intention de l'invite et dériver des blocs de contenu cohérents.
• Opérationnalisation de l'apprentissage automatique (logiciel MLOps) : Le logiciel MLOps facilite l'ensemble du parcours du modèle d'apprentissage automatique, du prétraitement des données à l'intégration et à la livraison de ML. Il applique divers concepts d'automatisation DevOps et exécute des flux de travail basés sur le ML sans supervision humaine.
• Logiciel de reconnaissance d'images : Le logiciel de reconnaissance d'images détecte, catégorise et localise des images numériques ou des photographies. Il est basé sur des modèles d'apprentissage profond spécialisés qui regroupent les données en grilles et identifient les catégories pertinentes de tous les objets.

Défis avec les logiciels d'étiquetage de données

Bien que les logiciels d'étiquetage de données réduisent les coûts, offrent sécurité et confidentialité aux données, et modèrent le contrôle de la qualité des données, certains défis évidents peuvent survenir à n'importe quelle étape du travail avec cette plateforme.

Voici quelques-uns des défis des logiciels d'étiquetage de données

• Qualité et cohérence des données : Il n'est pas certain que les outils d'étiquetage de données prédisent des étiquettes précises pour les modèles ML. Parfois, la plateforme peut catégoriser incorrectement du texte comme une vidéo ou traiter des calculs incorrects, ce qui peut réduire la qualité des données.
• Évolutivité : À mesure qu'une entreprise reçoit de grandes quantités de données, réutiliser des données brutes pour entraîner des modèles, créer des versions de modèles, calculer les risques et être cohérent avec le contrôle de la qualité devient un défi et entraîne des problèmes d'évolutivité pour différentes équipes à travers l'entreprise.
• Coût : Bien que les plateformes d'étiquetage de données aient tendance à être moins chères que d'autres services d'annotation humaine coûteux, soumettre un grand ensemble de données pour la catégorisation peut devenir coûteux. Cela épuiserait vos crédits et vous laisserait sans alternative que de passer à un plan plus cher.
• Complexité des tâches : Toutes les tâches d'étiquetage de données ne sont pas simples. Certaines nécessitent des exercices de domaine approfondis et un entraînement d'algorithmes plus spécialisé, tel que l'apprentissage par renforcement, l'échantillonnage de requêtes ou l'entropie, pour construire des modèles ML avec précision sans investir dans des services d'annotation externes.
• Confidentialité et sécurité des données : Ces plateformes sont open source ou payantes. Cependant, elles récupèrent et stockent des données sur des plateformes de stockage cloud hybrides ou publiques, ce qui peut infecter votre ensemble de données et donner aux pirates et aux pêcheurs la possibilité d'infecter les données.

Quelles entreprises devraient acheter un logiciel d'étiquetage de données ?

Les entreprises qui souhaitent optimiser la qualité de leurs ensembles de données et construire des algorithmes puissants devraient envisager un logiciel d'étiquetage de données. Non seulement parce qu'il aide à étiqueter les données, mais aussi parce qu'il peut construire des prédictions et des prévisions précises. Voici quelques entreprises qui peuvent bénéficier de ces outils :

• Startups d'apprentissage automatique ou laboratoires de recherche : Ces entreprises mènent la majorité des expériences d'apprentissage automatique et travaillent constamment avec des outils de données. Investir dans un outil d'étiquetage de données peut bénéficier à leurs processus de recherche en IA et de développement de modèles ML.
• Entreprises de données : Les entreprises qui fournissent des services de gestion de données comme les moteurs de recherche, les plateformes de commerce électronique ou les outils de gestion des réseaux sociaux ont également besoin de logiciels d'étiquetage de données pour générer des algorithmes efficaces qui génèrent des réponses précises et traitent de grands volumes de données.
• Entreprises d'études de marché : Les entreprises qui mènent des études de marché ou recueillent des informations et des tendances sur les clients peuvent également bénéficier des plateformes d'étiquetage de données. Ces plateformes leur permettent de recueillir des tendances du marché en temps réel et de suivre les comportements des consommateurs.
• Organisations de santé : Ces entreprises utilisent des plateformes d'étiquetage de données pour la détection précoce des maladies, l'imagerie médicale, la tenue de dossiers des patients, la consultation et les traitements. Avec ce logiciel, elles étudient avec précision les données des patients et prévoient les cycles de traitement.

Comment acheter un logiciel d'étiquetage de données

Investir dans un logiciel d'étiquetage de données est un processus étape par étape qui nécessite l'apport de toutes les équipes et parties prenantes concernées. Voici les étapes que les acheteurs doivent suivre chronologiquement pour acheter la meilleure plateforme d'étiquetage de données pour leur entreprise.

Collecte des exigences (RFI/RFP) pour le logiciel d'étiquetage de données

Avant d'acheter, les acheteurs doivent considérer leurs besoins et déterminer ce qu'ils espèrent réaliser avec ce logiciel. Évaluer le type de système de base de données, les produits, la maturité de l'IA et les données budgétaires des équipes de revenus. Faites également une liste des services liés aux données et aux langues que vous attendez du produit. Inscrivez tous ces points sous la forme d'une demande de proposition structurée (RFP) et obtenez l'approbation de vos équipes et parties prenantes impliquées dans le processus de décision.

Comparer les produits de logiciels d'étiquetage de données

Évaluez les fonctionnalités, les directives de sécurité et de confidentialité, les avantages et les inconvénients, les prix et les fonctionnalités d'IA des produits présélectionnés. Comparez les fonctionnalités et les avantages avec les exigences que votre équipe a listées dans la demande de proposition. Analysez le budget, les métriques de contrat et le retour sur investissement pour chaque fonctionnalité logicielle et comparez-les avec ceux des autres concurrents sur le marché.

À ce stade, les acheteurs peuvent également demander des démonstrations ou des essais gratuits pour voir comment le logiciel fonctionne et s'assurer qu'il répond à leurs besoins. Lors de la présélection des fournisseurs, il est également crucial de considérer leur crédibilité. Recherchez des fournisseurs ayant un solide historique et une bonne réputation.

Sélection du logiciel d'étiquetage de données

Discutez de tous les flux de travail techniques et de configuration des logiciels présélectionnés avec vos équipes informatiques et de développement logiciel. Asseyez-vous avec eux pour analyser la consommation actuelle de logiciels, les plans d'abonnement actifs, le système d'enregistrement et les rapports d'audit informatique, puis vérifiez où ce logiciel s'intègre dans votre pile technologique. Discutez de la compatibilité du logiciel avec les cadres de compte et les équipes de vente concernés pour vous assurer que le logiciel ne cause pas plus de frais généraux et de dépenses de stockage pour vos équipes.

Négociation

Après avoir finalisé le logiciel, demandez à vos équipes juridiques de rédiger un contrat légitime décrivant les termes de la RFP, les politiques de renouvellement, les politiques de rétention et de confidentialité des données, et la non-concurrence du fournisseur et discutez-en avec le fournisseur. À ce stade, il est également possible de négocier un meilleur tarif d'abonnement, plus de fonctionnalités ou des modules complémentaires qui intéressent les acheteurs à la discrétion du fournisseur.

Décision finale

La décision finale d'acheter un logiciel d'étiquetage de données appartient aux équipes de prise de décision de l'acheteur. Cela pourrait être le directeur de l'information (CIO), le responsable de l'équipe de science des données ou l'équipe des achats. Lors de cette décision, il est également important de prendre en compte les contraintes budgétaires, les questions de l'équipe ou les objectifs commerciaux. Il sera utile de consulter les parties prenantes et les experts, comme les scientifiques des données et les ingénieurs ML, pour obtenir leur avis sur la meilleure solution d'étiquetage de données pour l'institution.

Quel est le coût des logiciels d'étiquetage de données ?

Le coût des logiciels d'étiquetage de données peut varier considérablement en fonction de ses fonctionnalités et capacités spécifiques, ainsi que de la taille et de l'étendue du déploiement. Certains logiciels sont gratuits ou open-source, tandis que d'autres sont des produits commerciaux vendus sur une base d'abonnement ou par utilisation.

Les logiciels d'étiquetage de données conçus pour une utilisation au niveau de l'entreprise avec une large gamme de fonctionnalités avancées seront plus chers que les solutions simples. Les prix peuvent varier de quelques centaines de dollars par an pour un abonnement d'introduction à plusieurs milliers de dollars pour une solution plus complète.

Il est essentiel d'évaluer les coûts d'abonnement, de licence, de paiement par siège et de paiement par jeton pour vérifier si le produit convient à votre entreprise et a un potentiel de retour sur investissement (ROI) décent. Pendant que vous êtes engagé dans les calculs monétaires, prenez en compte le coût de mise à niveau du logiciel, la taille de l'entreprise, la version, la maintenance du logiciel et les coûts de vente incitative pour indiquer clairement le budget. Ces outils peuvent aider à améliorer la productivité et l'efficacité, contribuant au calcul du ROI.

Pour calculer le ROI des logiciels d'étiquetage de données, la formule suivante peut être utilisée :

ROI = (Bénéfices - Coûts) / Coûts

"Bénéfices" est la valeur du temps économisé et de l'augmentation de la productivité résultant de l'utilisation du logiciel, et "Coûts" est le coût total de la licence logicielle et de tout coût supplémentaire associé à la mise en œuvre et à l'utilisation.

Mise en œuvre des logiciels d'étiquetage de données

Lorsqu'elles envisagent d'acheter un logiciel d'étiquetage de données, les entreprises devraient avoir une vision approximative de la façon de le mettre en œuvre pour les équipes de science des données et d'apprentissage automatique.

D'autres facteurs, tels que l'alignement avec les éditeurs de notebooks, les outils statistiques, les limitations d'analyse de données, la formation et les cycles de test ML, seront modifiés et ajustés en fonction du calendrier de mise en œuvre du logiciel d'étiquetage de données. Voici quelques conseils pour assurer une mise en œuvre fluide.

• Intégration avec les flux de travail de données et ML existants : Consultez vos équipes de développement logiciel sur la configuration des autorisations utilisateur et l'intégration de cette plateforme avec votre plateforme de développement de code existante, telle que les éditeurs R ou Python. La première étape consiste à s'assurer qu'elle est compatible avec divers formats de données, types de données, outils d'analyse de données et autres outils collaboratifs ML.
• Personnalisation et flexibilité des tâches d'étiquetage : Ces plateformes doivent être agiles et compatibles avec des ensembles de données de plusieurs formats et langues. Elles doivent offrir une personnalisation pour diverses tâches telles que la reconnaissance d'images, la vision par ordinateur, la génération audio, la génération vidéo et la reconnaissance vocale. L'étiquetage des données non structurées doit être ouvert à toute personne qui authentifie son identité par une authentification multi-facteurs et est un utilisateur autorisé.
• Fonctionnalités de collaboration et de gestion de la main-d'œuvre : La plateforme d'étiquetage de données doit être activée pour le prototype de modèle et le contrôle de version. Elle doit avoir des fonctionnalités telles que le contrôle d'accès basé sur les rôles, les directives de confidentialité et de sécurité des données, l'authentification des utilisateurs, la collaboration sur les modèles et la supervision du code ML. La plateforme doit être accessible aux membres de l'équipe concernés afin qu'ils puissent vérifier les tâches étiquetées et empêcher le modèle de délirer à n'importe quelle étape du pipeline de données d'entraînement.
• Mécanismes d'assurance qualité et de révision : Lorsque la précision de la sortie d'un modèle dépend de la qualité des données d'entraînement, il est évident que les plateformes d'étiquetage de données doivent être configurées pour la précision de modulation, le contrôle de la qualité et les mécanismes de révision de l'étiquetage. Étant donné que les modèles peuvent étiqueter incorrectement des ensembles de données ou prédire des valeurs erronées, les étiquettes doivent être supervisées par un service humain dans la boucle ou un oracle humain externe.
• Évolutivité, automatisation et efficacité des coûts : À mesure que les besoins en étiquetage augmentent, les ingénieurs ML et les développeurs doivent investir dans une solution d'étiquetage de données évolutive et rentable qui n'obstrue pas leur infrastructure réseau et leur architecture de base de données. La dernière étape de la mise en œuvre consiste à s'assurer que les contrôles sont définis, que la licence est active et que la plateforme récupère et étiquette les données normalement.

Tendances des logiciels d'étiquetage de données

Dans l'ensemble, ces tendances reflètent l'importance croissante de l'étiquetage de données dans l'écosystème de l'apprentissage automatique et de l'IA et le besoin d'outils et de technologies pour aider les organisations à créer et gérer de grands ensembles de données étiquetées de manière efficace et efficiente. Il existe plusieurs tendances entourant les logiciels d'étiquetage de données qui méritent d'être notées :

• Adoption accrue de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML) : Une tendance clé dans les logiciels d'étiquetage de données est l'adoption croissante des technologies IA et ML. De nombreuses solutions logicielles intègrent désormais des algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique pour automatiser et rationaliser le processus d'étiquetage de données, améliorant ainsi l'efficacité et la précision. Comme pour les logiciels d'IA en général, G2 s'attend à ce que ce logiciel devienne moins cher.
• Demande croissante de données étiquetées de haute qualité : Une autre tendance est la demande croissante de données étiquetées de haute qualité pour entraîner et tester des modèles d'apprentissage automatique. Les logiciels d'étiquetage de données peuvent aider les organisations à créer et gérer de grands ensembles de données étiquetées, améliorant ainsi la qualité et la fiabilité des modèles d'apprentissage automatique.
• Accent sur l'expérience utilisateur et la collaboration : Une autre tendance dans les logiciels d'étiquetage de données est l'accent mis sur l'expérience utilisateur et la collaboration. De nombreuses solutions logicielles d'étiquetage de données offrent désormais des interfaces intuitives et conviviales, des outils et des fonctionnalités qui facilitent la collaboration et le travail d'équipe.

Recherché et écrit par Matthew Miller