# Meilleur Logiciel d'étiquetage de données - Page 2

  *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)*

   Les logiciels d'étiquetage de données aident les équipes de science des données et d'apprentissage automatique à sourcer, gérer, annoter et classifier les données non structurées, y compris les textes, images, vidéos, audios et PDFs, en ensembles de données étiquetées qui créent des pipelines de données d'entraînement efficaces pour construire et améliorer les modèles d'IA et de ML.

### Capacités principales des logiciels d'étiquetage de données

Pour être inclus dans la catégorie Étiquetage de données, un produit doit :

- Intégrer une main-d'œuvre gérée et/ou un service d'étiquetage de données
- Assurer que les étiquettes sont précises et cohérentes
- Donner à l'utilisateur la capacité de visualiser des analyses qui surveillent la précision et la vitesse de l'étiquetage
- Permettre l'intégration des données annotées dans les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique pour construire des modèles d'apprentissage automatique

### Cas d'utilisation courants des logiciels d'étiquetage de données

Les ingénieurs ML, les data scientists et les équipes d'IA utilisent des outils d'étiquetage de données pour construire des ensembles de données d'entraînement de haute qualité à travers une large gamme de types d'applications. Les cas d'utilisation courants incluent :

- Annoter des images, vidéos et textes pour l'entraînement de modèles de vision par ordinateur, de PNL et de reconnaissance vocale
- Ajuster et évaluer des modèles de langage de grande taille (LLMs) avec des données de rétroaction étiquetées par des humains
- Construire des pipelines d'entraînement pour des applications de détection d'objets, de reconnaissance d'entités nommées et d'analyse de sentiment

### Comment les logiciels d'étiquetage de données diffèrent des autres outils

L'étiquetage de données est un élément fondamental du cycle de développement de l'IA, distinct des outils en aval qu'il alimente. Il s'intègre avec [les logiciels d'IA générative](https://www.g2.com/categories/generative-ai), [les plateformes MLOps](https://www.g2.com/categories/mlops-platforms), [les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), [les logiciels LLM](https://www.g2.com/categories/large-language-models-llms), et [les outils d'apprentissage actif](https://www.g2.com/categories/active-learning-tools) pour soutenir l'ensemble du pipeline de développement de modèles.

### Informations tirées des avis G2 sur les logiciels d'étiquetage de données

Selon les données d'avis de G2, les utilisateurs soulignent les contrôles de précision d'étiquetage et les fonctionnalités de gestion de la main-d'œuvre comme des capacités remarquables. Les équipes d'IA citent fréquemment la construction plus rapide de pipelines de données d'entraînement et l'amélioration de la précision des modèles comme résultats principaux de l'adoption.




  
## How Many Logiciel d'étiquetage de données Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 105

### Category Stats (May 2026)
- **Average Rating**: 4.52/5
- **New Reviews This Quarter**: 33
- **Buyer Segments**: Petite entreprise 67% │ Marché intermédiaire 27% │ Entreprise 6%
- **Top Trending Product**: FiftyOne (+0.113)
*Last updated: May 18, 2026*

  
## How Does G2 Rank Logiciel d'étiquetage de données Products?

**Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:**

- 30 Analystes et experts en données
- 1,600+ Avis authentiques
- 105+ Produits
- Classements impartiaux

Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie.

  
## Which Logiciel d'étiquetage de données Is Best for Your Use Case?

- **Leader :** [Roboflow](https://www.g2.com/fr/products/roboflow/reviews)
- **Meilleur performeur :** [BasicAI Data Annotation Platform](https://www.g2.com/fr/products/basicai-data-annotation-platform/reviews)
- **Le plus facile à utiliser :** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/fr/products/superannotate/reviews)
- **Tendance :** [Encord](https://www.g2.com/fr/products/encord/reviews)
- **Meilleur logiciel gratuit :** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/fr/products/superannotate/reviews)

  
  ## What Are the Top-Rated Logiciel d'étiquetage de données Products in 2026?
### 1. [Datasaur](https://www.g2.com/fr/products/datasaur/reviews)
  Datasaur offre l'interface la plus intuitive pour toutes vos tâches liées au traitement du langage naturel.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 29
**How Do G2 Users Rate Datasaur?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Datasaur?**

- **Vendeur:** [Datasaur](https://www.g2.com/fr/sellers/datasaur)
- **Année de fondation:** 2019
- **Emplacement du siège social:** San Francisco Bay Area, California
- **Twitter:** @datasaurai (262 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datasaur/ (67 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 52% Marché intermédiaire, 41% Petite entreprise


### 2. [Text Classifier with auto Deep Learning](https://www.g2.com/fr/products/text-classifier-with-auto-deep-learning/reviews)
  Cette solution identifie automatiquement et entraîne le modèle d'apprentissage profond le plus performant pour la classification de texte.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 13
**How Do G2 Users Rate Text Classifier with auto Deep Learning?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Text Classifier with auto Deep Learning?**

- **Vendeur:** [Mphasis](https://www.g2.com/fr/sellers/mphasis-5a2b4772-cd1c-4cbd-bf88-54fc79a85d25)
- **Année de fondation:** 2007
- **Emplacement du siège social:** Reston, VA
- **Twitter:** @Stelligent (1,108 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/220927 (16 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 46% Marché intermédiaire, 38% Entreprise


### 3. [UBIAI Text Annotation Tool](https://www.g2.com/fr/products/ubiai-text-annotation-tool/reviews)
  UBIAI propose des outils NLP faciles à utiliser pour aider les entreprises à analyser et extraire des informations exploitables de leurs données non structurées.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 17
**How Do G2 Users Rate UBIAI Text Annotation Tool?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind UBIAI Text Annotation Tool?**

- **Vendeur:** [UBIAI](https://www.g2.com/fr/sellers/ubiai)
- **Année de fondation:** 2020
- **Emplacement du siège social:** Carlsbad, US
- **Twitter:** @UBIAI5 (127 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ubiai/ (12 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 47% Petite entreprise, 35% Marché intermédiaire


### 4. [SUPA](https://www.g2.com/fr/products/supa/reviews)
  SUPA est là pour vous aider à rationaliser vos données à n'importe quelle étape : collecte, curation, annotation, validation de modèle et retour d'information humain. SUPA est de confiance pour les équipes d'IA pour résoudre leurs besoins en données humaines. Notre plateforme d'étiquetage dirigée par machine, ultra-rapide, s'intègre à notre main-d'œuvre diversifiée pour fournir des données de haute qualité à grande échelle, ce qui en fait la solution la plus rentable pour votre IA.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 11
**How Do G2 Users Rate SUPA?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind SUPA?**

- **Vendeur:** [SUPA](https://www.g2.com/fr/sellers/supa)
- **Année de fondation:** 2014
- **Emplacement du siège social:** Damansara Heights, MY
- **Twitter:** @SUPABOLT (12 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/supa-ai/ (64 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 45% Petite entreprise, 45% Marché intermédiaire


### 5. [LinkedAI](https://www.g2.com/fr/products/linkedai/reviews)
  LinkedAI est une solution complète pour prendre le contrôle de vos données d'entraînement, avec des outils d'étiquetage rapides, une main-d'œuvre humaine, une gestion des données et des fonctionnalités d'automatisation. Un modèle d'IA est seulement aussi bon que ses données d'entraînement. Nous fournissons une solution de bout en bout pour l'annotation d'images avec des outils d'étiquetage rapides, la génération de données synthétiques, la gestion des données, des fonctionnalités d'automatisation et des services d'annotation à la demande avec des outils intégrés pour accélérer et terminer les projets de vision par ordinateur. Notre site web est le meilleur endroit pour commencer, car il contient une mine d'informations qui devraient pouvoir répondre à la plupart de vos questions. Cependant, si vous avez besoin d'une assistance supplémentaire, n'hésitez pas à nous contacter directement.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 20
**How Do G2 Users Rate LinkedAI?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind LinkedAI?**

- **Vendeur:** [LinkedAI](https://www.g2.com/fr/sellers/linkedai)
- **Année de fondation:** 2018
- **Emplacement du siège social:** Sunnyvale, CA
- **Twitter:** @LinkedAI (111 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/linked-ai/ (14 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 43% Marché intermédiaire, 30% Petite entreprise


### 6. [Innotescus Video and Image Annotation Platform](https://www.g2.com/fr/products/innotescus-video-and-image-annotation-platform/reviews)
  Innotescus est une plateforme collaborative d'annotation vidéo et image conçue pour rationaliser les processus de développement de la vision par ordinateur grâce à une gestion des données fluide, des outils d'annotation intelligents et des fonctionnalités de collaboration intuitives. De plus, ses outils de visualisation de données et ses fonctionnalités de collaboration interfonctionnelle identifient les biais de données tôt, améliorent la précision des données et permettent un déploiement plus rapide et économique d'une intelligence artificielle haute performance.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 10
**How Do G2 Users Rate Innotescus Video and Image Annotation Platform?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Innotescus Video and Image Annotation Platform?**

- **Vendeur:** [Innotescus](https://www.g2.com/fr/sellers/innotescus)
- **Année de fondation:** 2018
- **Emplacement du siège social:** Pittsburgh
- **Twitter:** @innotescus (124 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 70% Petite entreprise, 10% Entreprise


### 7. [super.AI](https://www.g2.com/fr/products/super-ai/reviews)
  Super.AI Intelligent Document Processing (IDP) extrait des données de n'importe quel document, garantissant une automatisation sans faille, des coûts réduits et des décisions plus intelligentes. Précision de 91-99%+ Plus de 100M$ d'économies de coûts Plus de 1M+ d'heures économisées Fiable pour les leaders de l'industrie comme Bureau Veritas, Aldi, Accenture, Saint Gobain, Siemens, Nexi, Lano et plus encore. Notre IA traite automatiquement : Documents logistiques Lettre de transport aérien, connaissements, bons de livraison, bordereaux d'expédition, et bien d'autres. Documents opérationnels et de production Ordres de travail, fiches de travail, plannings de production, rapports d'inventaire, etc. Contrats et accords juridiques Contrats fournisseurs, accords de service, contrats clients, entre autres. Documents financiers et transactionnels Factures, reçus, bons de commande, et plus encore. Documents d'identité et d'autorisation Cartes d'identité des employés, permis, et formulaires d'accès, pour n'en nommer que quelques-uns. Autre Super.AI traite tout type de document, il n'y a pas de limite à ce que nous pouvons automatiser.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 12
**How Do G2 Users Rate super.AI?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind super.AI?**

- **Vendeur:** [super.AI](https://www.g2.com/fr/sellers/super-ai)
- **Année de fondation:** 2018
- **Emplacement du siège social:** Bellevue, Washington
- **Twitter:** @mysuperai (399 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/mysuperai/ (43 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 42% Petite entreprise


#### What Are super.AI's Pros and Cons?

**Pros:**

- Utile (1 reviews)


### 8. [Swivl](https://www.g2.com/fr/products/swivl/reviews)
  Le seul assistant IA pour le self-stockage. 80 % de vos tâches répétitives en pilote automatique. swivl renforce votre équipe existante pour comprendre ce qui fonctionne et ajuster automatiquement les décisions au niveau de la propriété chaque jour afin d'attirer des clients prêts à louer. Notre assistant IA pour le self-stockage peut répondre aux questions courantes, identifier et qualifier de nouveaux prospects, et les orienter vers le bail qui répond à leurs besoins. L'automatisation est l'avenir du self-stockage. À l'ère du consommateur hyper-informé et stockant partout, votre entreprise doit être toujours active, axée sur les données et centrée sur le client. Vos locataires l'exigent.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 16
**How Do G2 Users Rate Swivl?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 7.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 7.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Swivl?**

- **Vendeur:** [Swivl](https://www.g2.com/fr/sellers/swivl)
- **Année de fondation:** 2018
- **Emplacement du siège social:** Atlanta, Georgia
- **Twitter:** @tryswivl (439 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/27000747 (17 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services
  - **Company Size:** 88% Marché intermédiaire, 19% Petite entreprise


### 9. [Jaxon.ai](https://www.g2.com/fr/products/jaxon-ai/reviews)
  Jaxon est une plateforme d'IA qui guide les équipes de data science à travers le processus de recherche-conception-construction. Elle combine le raisonnement formel avec un agent piloté par un modèle de langage pour s'assurer que les équipes de data science respectent les meilleures pratiques. Jaxon explore les compromis en utilisant des simulations pour déterminer rapidement ce qui fonctionnera le mieux pour chaque cas d'utilisation. Jaxon s'améliore continuellement en accumulant des modèles d'utilisation et en se réentraînant sur ce qui fonctionne et quand.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 12
**How Do G2 Users Rate Jaxon.ai?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 8.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 8.1/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 7.9/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Jaxon.ai?**

- **Vendeur:** [Jaxon.AI](https://www.g2.com/fr/sellers/jaxon-ai)
- **Année de fondation:** 2017
- **Emplacement du siège social:** Boston, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/27103003 (36 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 58% Petite entreprise, 25% Marché intermédiaire


### 10. [Predictly](https://www.g2.com/fr/products/predictly/reviews)
  Predictly Tech Labs vise à améliorer l'utilisation et l'adoption des technologies d'intelligence artificielle dans différentes industries pour en faire l'expérience des avantages dans leurs produits et services. Pour cette raison, Predictly fournit divers types de services à leurs clients, tels que l'annotation de données, les ensembles de données, les modèles pré-entraînés, les services de transformation AI.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 15
**How Do G2 Users Rate Predictly?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 7.2/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Predictly?**

- **Vendeur:** [Predictly Tech Labs](https://www.g2.com/fr/sellers/predictly-tech-labs)
- **Année de fondation:** 2015
- **Emplacement du siège social:** Bangalore, IN
- **Twitter:** @prdictly (516 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/predictly-tech-labs/ (4 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 53% Entreprise, 33% Marché intermédiaire


### 11. [iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform](https://www.g2.com/fr/products/imerit-ango-hub-multimodal-ai-platform/reviews)
  iMerit est une entreprise leader dans les solutions de données pour l'IA, fournissant des données de haute qualité dans les domaines de la vision par ordinateur, du traitement du langage naturel et des services de contenu qui alimentent les applications d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour les grandes entreprises. iMerit Ango Hub est une plateforme polyvalente tout-en-un d'annotation de données pour l'IA d'entreprise, construite avec des principes axés sur la qualité. Disponible sur le Cloud et sur site, Ango Hub par iMerit permet aux équipes d'IA/ML d'effectuer des annotations plus rapides, plus précises et plus efficaces. Avec des instructions de marquage centralisées, une gestion des problèmes en temps réel, des flux de travail personnalisés, des bibliothèques d'étiquettes d'échantillons, le consensus des annotateurs et de nombreuses autres fonctionnalités, Ango Hub rationalise les pipelines de données ML pour les entreprises. iMerit Ango Hub prend en charge tous les types de données, y compris l'image, l'audio, le texte, la vidéo et le PDF natif. Il dispose de plus de 20 outils de marquage pour annoter les données, tels que des boîtes de délimitation rotatives, des questions conditionnelles imbriquées illimitées, des relations d'étiquettes et un marquage basé sur des tableaux pour des tâches de marquage plus complexes.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 11
**How Do G2 Users Rate iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform?**

- **Vendeur:** [iMerit Technology](https://www.g2.com/fr/sellers/imerit-technology)
- **Année de fondation:** 2012
- **Emplacement du siège social:** San Jose, US
- **Twitter:** @iMeritDigital (1,645 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/imerit (6,415 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 25% Entreprise


#### What Are iMerit Ango Hub Multimodal AI Platform's Pros and Cons?

**Pros:**

- Intégration de l'IA (1 reviews)
- Efficacité de l'annotation (1 reviews)
- Personnalisation (1 reviews)
- Précision des données (1 reviews)
- Apprentissage automatique (1 reviews)

**Cons:**

- Complexité (1 reviews)
- Courbe d'apprentissage abrupte (1 reviews)

### 12. [TrainingData.io](https://www.g2.com/fr/products/trainingdata-io/reviews)
  Données d'étiquetage d'images et de vidéos assistées par modèle pour la radiologie, la pathologie et d'autres formes de données médicales utilisées pour construire des modèles d'apprentissage automatique. L'outil numéro 1 de confiance des entreprises médicales, des chercheurs scientifiques et des techniciens.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 10
**How Do G2 Users Rate TrainingData.io?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 7.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 7.1/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind TrainingData.io?**

- **Vendeur:** [TrainingData.io](https://www.g2.com/fr/sellers/trainingdata-io)
- **Année de fondation:** 2021
- **Emplacement du siège social:** Palo Alto, California
- **Twitter:** @TrainingDataIO (5 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/14390321 (4 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 60% Petite entreprise, 30% Marché intermédiaire


### 13. [Supervisely Computer Vision Platform](https://www.g2.com/fr/products/supervisely-computer-vision-platform/reviews)
  Supervisely Enterprise est entièrement auto-hébergé et compatible avec le cloud : installez-le sur vos serveurs ou dans le cloud, gardez tout privé. Nous fournissons des API, SDK et des codes sources backend. Il est donc hautement personnalisable et peut être intégré dans n'importe quelle pile technologique.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 9
**How Do G2 Users Rate Supervisely Computer Vision Platform?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Supervisely Computer Vision Platform?**

- **Vendeur:** [Supervisely](https://www.g2.com/fr/sellers/supervisely)
- **Année de fondation:** 2017
- **Emplacement du siège social:** Tallinn, Harjumaa
- **Twitter:** @supervisely_ai (120 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/18496236 (12 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Technologie de l'information et services
  - **Company Size:** 40% Petite entreprise, 40% Marché intermédiaire


### 14. [Superb AI Suite](https://www.g2.com/fr/products/superb-ai-suite/reviews)
  Superb AI offre la plateforme de vision par ordinateur la plus avancée qui rend la préparation des données, la curation et le déploiement des modèles plus rapides et plus faciles que jamais. Spécialisées dans l'automatisation adaptable pour l'étiquetage, la curation et le diagnostic des modèles, nos solutions aident les entreprises à réduire considérablement le temps et le coût de construction et de déploiement des modèles de vision par ordinateur.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 6
**How Do G2 Users Rate Superb AI Suite?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Superb AI Suite?**

- **Vendeur:** [Superb AI, Inc](https://www.g2.com/fr/sellers/superb-ai-inc)
- **Année de fondation:** 2018
- **Emplacement du siège social:** San Mateo , US
- **Twitter:** @superb_hq (419 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/superb-ai (57 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Marché intermédiaire, 50% Petite entreprise


### 15. [M47 AI](https://www.g2.com/fr/products/m47-ai/reviews)
  M47 AI est une plateforme puissante de formation de données pour l'intelligence artificielle, dédiée aux projets de traitement du langage naturel. Elle est conçue pour simplifier, accélérer et consolider le cycle de vie des ensembles de données pour les applications basées sur l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. Créez les données d'entraînement pour votre modèle de traitement du langage naturel dans le cloud et internationalisez facilement votre modèle de langage d'apprentissage automatique pour plusieurs pays et cas d'utilisation. Utilisez la plateforme cloud avec votre propre équipe ou faites appel à notre équipe internationale d'ingénieurs en traitement du langage naturel et d'annotateurs professionnels couvrant plus de 40 langues. Avec M47 AI, vous pouvez : - Créer, gérer et télécharger des ensembles de données et effectuer des vérifications de qualité pilotées par l'apprentissage automatique - Annoter des textes, des audios, des documents et des images pour créer des données d'entraînement pour plus de 20 cas d'affaires personnalisés différents. - Demander des services de formation de données et de modèles à la demande dans plus de 40 langues - Utiliser des modèles d'intelligence artificielle de pointe pour détecter et nettoyer les biais d'apprentissage automatique - Utiliser notre hub de modèles pour se connecter à Hugging Face et tester et exécuter les derniers modèles d'apprentissage automatique ou importer les vôtres. - Surveiller les métriques et la performance à chaque étape du processus de formation - Gérer des équipes internes et externes, suivre les progrès et consolider les efforts de génération d'ensembles de données - Construire des API personnalisées pour s'intégrer facilement à votre pipeline de données existant et à vos opérations d'apprentissage automatique Essayez dès maintenant gratuitement notre plateforme de données d'intelligence artificielle.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate M47 AI?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind M47 AI?**

- **Vendeur:** [M47 Labs](https://www.g2.com/fr/sellers/m47-labs)
- **Année de fondation:** 2018
- **Emplacement du siège social:** Barcelona, ES
- **Twitter:** @M47Labs (65 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/m47-labs/ (190 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 40% Marché intermédiaire, 40% Petite entreprise


### 16. [Diffgram Training Data Software](https://www.g2.com/fr/products/diffgram-training-data-software/reviews)
  Standard, Sûr, Flexible Données d'Annotation, Catalogue, & Flux de Travail AI


  **Average Rating:** 5.0/5.0
  **Total Reviews:** 4
**How Do G2 Users Rate Diffgram Training Data Software?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 9.4/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Diffgram Training Data Software?**

- **Vendeur:** [Diffgram](https://www.g2.com/fr/sellers/diffgram)
- **Année de fondation:** 2018
- **Emplacement du siège social:** N/A
- **Twitter:** @diffgram (93 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/diffgram (2 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 50% Marché intermédiaire


### 17. [DagsHub](https://www.g2.com/fr/products/dagshub/reviews)
  DagsHub est une plateforme qui vous permet de créer facilement des ensembles de données de haute qualité pour de meilleures performances des modèles. Une plateforme d'IA unique pour organiser des données visuelles, audio et documentaires. Les entreprises avec des données sensibles peuvent fonctionner sur leur propre infrastructure sur site et obtenir une plateforme d'IA complète. Curation de données - créer les meilleurs ensembles de données. Annotation de données - annoter vos données visuelles, audio et documentaires. Auto-étiquetage - automatiser votre flux d'annotation avec des modèles préconstruits et l'apprentissage actif. Versionnage des données - versionner vos ensembles de données pour la reproductibilité. Suivi des expériences - suivre la progression de vos expériences, comprendre les tendances et comparer les résultats. Registre de modèles - gérer vos modèles et déploiements en un seul endroit. Les meilleurs data scientists construisent l'IA avec DagsHub, y compris des équipes chez : Google, Harvard Medicine, Beewise, Macso, et Mana.bio.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 14
**How Do G2 Users Rate DagsHub?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind DagsHub?**

- **Vendeur:** [DagsHub](https://www.g2.com/fr/sellers/dagshub)
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dagshub (14 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Logiciels informatiques
  - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 43% Marché intermédiaire


#### What Are DagsHub's Pros and Cons?

**Pros:**

- Gestion des données (12 reviews)
- Gestion de modèle (12 reviews)
- Collaboration (11 reviews)
- Caractéristiques (10 reviews)
- Plateforme intégrée (10 reviews)

**Cons:**

- Fonctionnalité limitée (2 reviews)
- Gestion des erreurs (1 reviews)
- Cher (1 reviews)
- Personnalisation limitée (1 reviews)
- Accès gratuit limité (1 reviews)

### 18. [KeyLabs](https://www.g2.com/fr/products/keylabs/reviews)
  Keylabs est une plateforme d'étiquetage de pointe pour les images et les vidéos qui accélère le processus de préparation des données visuelles pour l'apprentissage automatique. Notre plateforme d'annotation est conçue avec l'utilisateur à l'esprit. En seulement quelques clics, vous êtes prêt à commencer. Types d'annotation pris en charge : - cuboïde - boîte englobante axes alignés orientée - segmentation polygone masque binaire - lignes et multilignes - points nommés points squelette maillage Regardez votre projet prendre vie. Convertissez facilement vos données en JSON.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate KeyLabs?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind KeyLabs?**

- **Vendeur:** [Keylabs](https://www.g2.com/fr/sellers/keylabs)
- **Emplacement du siège social:** Holon, IL
- **Twitter:** @KeylabsA (48 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/keylabsai/ (8 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 33% Marché intermédiaire, 33% Petite entreprise


### 19. [SentiSight.ai](https://www.g2.com/fr/products/sentisight-ai/reviews)
  SentiSight.ai est une plateforme en ligne qui peut être utilisée pour l'étiquetage d'images et pour le développement d'applications de reconnaissance d'images basées sur l'IA. Elle a deux objectifs principaux : le premier est de rendre la tâche d'annotation d'images aussi pratique et efficace que possible, même pour de grands projets avec de nombreuses personnes travaillant sur l'étiquetage d'images, et le second est de fournir une interface fluide et conviviale pour l'entraînement et le déploiement de modèles de réseaux neuronaux profonds. La capacité à effectuer ces deux tâches sur la même plateforme offre l'avantage de pouvoir étiqueter des images puis entraîner et améliorer les modèles de manière itérative. SentiSight.ai offre des fonctionnalités puissantes, telles que : Étiquetage d'images. Notre outil d'étiquetage permet d'ajouter des étiquettes de classification, des boîtes englobantes, des polygones, des points, des polylignes et des bitmaps. Les bitmaps peuvent être facilement convertis en polygones et vice versa. De plus, chaque objet étiqueté peut avoir plusieurs objets enfants, tels que des points clés ou des attributs. Les images étiquetées peuvent être directement utilisées pour l'entraînement de modèles sur la plateforme SentiSight.ai, ou elles peuvent être téléchargées et utilisées pour l'entraînement de modèles en interne. Outil d'étiquetage intelligent. Cet outil peut être utilisé pour augmenter considérablement la vitesse d'étiquetage des bitmaps. L'outil d'étiquetage intelligent permet aux utilisateurs de sélectionner quelques points au premier plan et à l'arrière-plan et de laisser l'IA extraire l'objet étiqueté. Projets d'étiquetage partagés et suivi du temps. Pour faciliter la gestion de grands projets d'annotation, SentiSight.ai permet de partager un projet entre plusieurs utilisateurs afin que plusieurs personnes puissent étiqueter des images dans le même projet. Le gestionnaire de projet peut rapidement filtrer et examiner les images étiquetées par un membre particulier du projet, suivre les progrès et le temps passé par chaque personne sur l'étiquetage, ainsi que gérer les rôles et les permissions des utilisateurs. Entraînement de modèles de classification. Ce type de modèle peut être utilisé pour identifier certains objets dans une image, tels qu'un chat ou un chien, mais sans spécifier leur emplacement. Ils peuvent également être entraînés pour identifier des concepts plus abstraits, tels que "été" ou "hiver". Entraînement de modèles de détection d'objets. Ce type de modèle peut être utilisé non seulement pour identifier un certain objet, mais aussi pour prédire son emplacement exact dans une image. Pour chaque objet prédit à l'intérieur de l'image, le modèle prédit également une boîte englobante rectangulaire qui indique l'emplacement de l'objet. Cela est très utile lorsque vous avez besoin de savoir non seulement ce qui se trouve à l'intérieur de l'image, mais aussi l'emplacement relatif et le nombre d'objets. Modèles en ligne et hors ligne (essai gratuit de 30 jours disponible). SentiSight.ai offre la possibilité d'utiliser vos modèles d'apprentissage profond à la fois en ligne et hors ligne. Les modèles en ligne peuvent être utilisés via l'API REST ou l'interface web. Ces deux options nécessitent une connexion Internet. Une autre option est de télécharger et d'utiliser le modèle de reconnaissance d'images hors ligne. Un modèle hors ligne peut être téléchargé en tant qu'essai gratuit de 30 jours après lequel l'utilisateur a la possibilité d'acheter une licence. Le prix de la licence dépend de la vitesse du modèle, et c'est un paiement unique. Modèles pré-entraînés. En plus de la possibilité de former vous-même des modèles de reconnaissance d'images, SentiSight.ai fournit également plusieurs modèles pré-entraînés qui peuvent être utilisés directement sans aucun entraînement supplémentaire. Ces modèles pré-entraînés peuvent être utilisés pour plusieurs tâches, telles que la modération de contenu, la classification de marchandises, les hashtags automatiques, le comptage de personnes et plus encore. Recherche de similarité d'images. C'est une autre fonctionnalité prête à l'emploi qui permet aux utilisateurs de télécharger une image et de trouver toutes les images similaires à cette requête dans leur ensemble de données. Elle permet également aux utilisateurs d'effectuer des recherches de similarité NvN dans leur ensemble de données où toutes les paires d'images similaires sont récupérées.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 3
**How Do G2 Users Rate SentiSight.ai?**

- **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind SentiSight.ai?**

- **Vendeur:** [NeuroTechnology](https://www.g2.com/fr/sellers/neurotechnology)
- **Année de fondation:** 1990
- **Emplacement du siège social:** Vilnius, LT
- **Twitter:** @StockGeist (273 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/neurotechnology/ (89 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 67% Petite entreprise


### 20. [CrowdAI](https://www.g2.com/fr/products/crowdai/reviews)
  Tout ce dont vous avez besoin pour passer des pixels à la valeur


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 2
**How Do G2 Users Rate CrowdAI?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind CrowdAI?**

- **Vendeur:** [CrowdAI](https://www.g2.com/fr/sellers/crowdai)
- **Année de fondation:** 2016
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, US
- **Twitter:** @CrowdAIinc (261 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/crowdai/ (7 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Entreprise, 50% Petite entreprise


### 21. [Label Studio](https://www.g2.com/fr/products/label-studio/reviews)
  Label Studio Enterprise vous permet de livrer plus rapidement des modèles ML/IA de la plus haute qualité. Évaluez les sorties des modèles et étiquetez des ensembles de données de haute qualité pour entraîner et affiner des modèles qui sont alignés, précis et conformes. Les principales organisations de science des données choisissent Label Studio Enterprise en raison de ses caractéristiques : - Précision : flux de travail de révision de qualité de bout en bout, y compris des validateurs automatiques, un score de consensus entre annotateurs et des rapports de qualité - Vitesse : Profitez de l'étiquetage automatique, de l'étiquetage assisté par IA et de l'automatisation pour optimiser les flux de travail d'annotation - Flexibilité : Prend en charge tous les types de données et les intégrations de modèles avec une API intuitive et un SDK pour l'extensibilité - Sécurité et conformité : certifié SOC2 et HIPAA, SSO/LDAP/SAML, contrôle d'accès basé sur les rôles et journaux d'audit pour les déploiements sur site ou SaaS - Communauté open source : Soutenu par le plus grand projet open source et communauté axée sur des données de haute qualité pour ML/IA


  **Average Rating:** 3.5/5.0
  **Total Reviews:** 2
**How Do G2 Users Rate Label Studio?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Label Studio?**

- **Vendeur:** [HumanSignal](https://www.g2.com/fr/sellers/humansignal)
- **Année de fondation:** 2019
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, US
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/humansignal/ (51 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Entreprise, 100% Petite entreprise


### 22. [NLP Lab](https://www.g2.com/fr/products/nlp-lab/reviews)
  NLP Lab (anciennement connu sous le nom d'Annotation Lab) est une plateforme gratuite de bout en bout sans code pour l'étiquetage de documents et la formation de modèles AI/ML. Elle permet aux experts du domaine - infirmiers, médecins, avocats, comptables, investisseurs, etc. - d'extraire des faits significatifs à partir de documents texte, d'images ou de PDF et de former des modèles qui prédiront automatiquement ces faits sur de nouveaux documents. Cela se fait en utilisant des modèles pré-entraînés Spark NLP et Spark OCR à la pointe de la technologie ou en ajustant des modèles pour mieux gérer des cas d'utilisation spécifiques. Le NLP Lab de John Snow Labs prend en charge le processus de bout en bout depuis le démarrage d'un projet d'annotation jusqu'au déploiement d'un modèle entraîné, le tout sans écrire une ligne de code. Basé sur une architecture d'auto-scalabilité alimentée par Kubernetes, il peut s'adapter à de nombreuses équipes et projets. Une sécurité de niveau entreprise est fournie gratuitement, y compris le support pour les environnements à air-gap, le partage de données nul, l'accès basé sur les rôles, les pistes d'audit complètes, la MFA et les intégrations de fournisseurs d'identité. Il permet des expériences puissantes pour la formation et l'affinage des modèles, le test des modèles et le déploiement des modèles en tant que points de terminaison API.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 2
**How Do G2 Users Rate NLP Lab?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind NLP Lab?**

- **Vendeur:** [John Snow Labs](https://www.g2.com/fr/sellers/john-snow-labs)
- **Année de fondation:** 2015
- **Emplacement du siège social:** Lewes, US
- **Twitter:** @JohnSnowLabs (44,213 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/johnsnowlabs (98 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 50% Petite entreprise, 50% Marché intermédiaire


### 23. [Plainsight](https://www.g2.com/fr/products/plainsight/reviews)
  Plainsight est le leader de l'IA de vision éprouvée. Fournissant la combinaison unique de stratégie en IA, une plateforme d'IA de vision et une expertise en apprentissage profond, Plainsight développe, met en œuvre et supervise des solutions de vision par ordinateur transformatrices pour les entreprises. Grâce à la plus large gamme de services gérés et une plateforme d'IA de vision pour des processus centralisés et des pipelines standardisés, Plainsight rend la vision par ordinateur répétable et responsable à travers toutes les initiatives d'IA de vision d'entreprise. Plainsight résout des problèmes là où d'autres ont échoué et permet aux entreprises de divers secteurs de réaliser le plein potentiel de leurs données visuelles avec les barrières les plus basses à la production, la génération de valeur la plus rapide et un suivi pour un succès à long terme. Pour plus d'informations, visitez https://plainsight.ai.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 5
**How Do G2 Users Rate Plainsight?**

- **Facilité d’utilisation:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Plainsight?**

- **Vendeur:** [Plainsight](https://www.g2.com/fr/sellers/plainsight)
- **Année de fondation:** 2024
- **Emplacement du siège social:** Greater Seattle Area, US
- **Twitter:** @PlainsightAI (1,457 abonnés Twitter)
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/plainsightai/ (22 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 80% Petite entreprise, 20% Marché intermédiaire


#### What Are Plainsight's Pros and Cons?

**Pros:**

- Capacités de l'IA (1 reviews)
- Intégration de l'IA (1 reviews)
- Modélisation IA (1 reviews)
- Technologie de l'IA (1 reviews)
- Innovation (1 reviews)

**Cons:**

- Expertise requise (1 reviews)
- Connaissances requises (1 reviews)

### 24. [Acodis](https://www.g2.com/fr/products/acodis/reviews)
  Acodis a été un pionnier de l'automatisation des données documentaires depuis sa fondation en 2016. Aujourd'hui, les leaders mondiaux de l'industrie des sciences de la vie utilisent Acodis pour accélérer leurs mouvements de mise sur le marché dans les domaines de la qualité et de la réglementation. En automatisant les processus répétitifs basés sur des documents, Acodis réduit la charge de travail manuelle, augmente la qualité des données et permet de nombreux cas d'utilisation en automatisation, genAI et analytique. Par exemple, Acodis peut transformer des études cliniques et des certificats d'analyse en données structurées et validées, ou automatiser la révision des documents de dossier de lot. Les solutions sont basées sur une plateforme configurable qui peut absorber divers types d'entrées (pdf, scans, xls, etc.), transformer ces documents en données lisibles par machine et prendre des actions spécifiques (extraire des valeurs, vérifier des signatures, vérifier des étapes de processus, etc.). Propulsée par un algorithme d'apprentissage automatique propriétaire (par exemple, adapté aux GxP), la solution est disponible dans des instances dédiées dans un environnement cloud sécurisé. Acodis peut traiter tout type de document dans n'importe quelle langue et s'intègre parfaitement à vos systèmes. Vous pouvez facilement exporter vos données d'Acodis via API pour alimenter et améliorer votre système ERP, CRM, DMS, RIM de votre choix, y compris une intégration standard dans Veeva.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 28
**How Do G2 Users Rate Acodis?**

- **Facilité d’utilisation:** 9.1/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Acodis?**

- **Vendeur:** [Acodis](https://www.g2.com/fr/sellers/acodis)
- **Site Web de l'entreprise:** https://www.acodis.io/
- **Année de fondation:** 2016
- **Emplacement du siège social:** Winterthur, CH
- **Twitter:** @acodis
- **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/acodis-i-o/ (25 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 45% Entreprise, 31% Marché intermédiaire


#### What Are Acodis's Pros and Cons?

**Pros:**

- Support client (9 reviews)
- Facilité d'utilisation (8 reviews)
- Caractéristiques (5 reviews)
- Capture de données (4 reviews)
- Extraction de données (4 reviews)

**Cons:**

- Problèmes d'OCR (2 reviews)
- Problèmes techniques (2 reviews)
- Problèmes de communication (1 reviews)
- Complexité (1 reviews)
- Inexactitude des données (1 reviews)

### 25. [Avala](https://www.g2.com/fr/products/avala/reviews)
  Avala fournit des données d'IA plus précisément étiquetées plus rapidement, avec un temps de configuration et de formation minimal. La plateforme ouverte et complète d'Avala répond à l'ensemble du flux de travail AI Ops, combinant la curation et la gestion des ensembles de données, une expertise de classe mondiale pour l'étiquetage des données et les retours humains, ainsi que la formation, la vérification et le déploiement des modèles. Avala fournit un étiquetage de données éthique et équitable sans sacrifier la qualité ou la sécurité. Pionnier d'une approche radicalement différente du déploiement éthique de l'IA, révolutionnant la manière dont les gens peuvent contribuer, développer et bénéficier de l'IA avec un marché collaboratif d'ensembles de données, d'étiqueteurs et de modèles dans un écosystème de produits et services qui répondent directement aux défis de l'alignement de l'IA. Avala propose une approche unique de « pipeline de fabrication » pour l'étiquetage : - Divise les tâches d'étiquetage en morceaux plus petits et plus simples, permettant aux étiqueteurs de devenir experts dans chaque tâche plus rapidement. - Économise des centaines d'heures d'effort aux ingénieurs ML dans le développement de matériel de formation par projet d'étiquetage. - Offre l'étiquetage de données le plus rapide et le plus précis avec un biais algorithmique réduit et une qualité de données améliorée.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 1
**How Do G2 Users Rate Avala?**

- **Qualité de l’étiqueteuse:** 6.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Détection d’objets:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Types de données:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10)
- **Facilité d’utilisation:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10)

**Who Is the Company Behind Avala?**

- **Vendeur:** [Avala AI](https://www.g2.com/fr/sellers/avala-ai)
- **Année de fondation:** 2020
- **Emplacement du siège social:** San Francisco, US
- **Page LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/avala-ai (84 employés sur LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Company Size:** 100% Marché intermédiaire



    ## What Is Logiciel d'étiquetage de données?
  [Logiciel d'intelligence artificielle](https://www.g2.com/fr/categories/artificial-intelligence)
  ## What Software Categories Are Similar to Logiciel d'étiquetage de données?
    - [Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/fr/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)
    - [Plateformes MLOps](https://www.g2.com/fr/categories/mlops-platforms)
    - [Outils d'apprentissage actif](https://www.g2.com/fr/categories/active-learning-tools)

  
---

## How Do You Choose the Right Logiciel d'étiquetage de données?

### Ce que vous devez savoir sur les logiciels d'étiquetage de données

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

Un logiciel d'étiquetage de données étiquette ou annote des données pour l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique. Les algorithmes d'apprentissage automatique dépendent de grandes quantités de données étiquetées pour apprendre des motifs et faire des prédictions. Les solutions d'étiquetage de données aident les humains à identifier et étiqueter les caractéristiques et les caractéristiques pertinentes des données qui seront utilisées pour entraîner le modèle d'apprentissage automatique.

De nombreux types de solutions d'étiquetage de données sont disponibles, allant d'outils simples qui permettent aux utilisateurs d'étiqueter les données manuellement à des outils plus avancés qui utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour automatiser le processus d'étiquetage. Certains logiciels d'étiquetage de données incluent également des fonctionnalités telles que des outils d'annotation d'images, qui permettent aux utilisateurs d'étiqueter et annoter des images et d'autres données visuelles.

Le logiciel d'étiquetage de données est utilisé dans diverses applications, y compris[](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing)[le traitement du langage naturel,](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) la classification d'images et de vidéos, et[](https://www.g2.com/articles/object-detection)[la détection d'objets](https://www.g2.com/articles/object-detection). C'est un outil important dans le développement et l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique et joue un rôle crucial dans leur précision et leur efficacité.

### Quels types de logiciels d'étiquetage de données existent ?

Sélectionner un logiciel d'étiquetage de données nécessite une évaluation préalable et une compréhension des flux de travail axés sur les données dans votre entreprise. Voici les types de logiciels que vous pouvez envisager.

- **Logiciel d'étiquetage manuel :** Ces plateformes d'étiquetage de données segmentent, étiquettent et classifient les données avec l'aide d'un service "[humain dans la boucle"](https://www.g2.com/glossary/human-in-the-loop-definition). Les annotateurs humains étiquettent les données d'entraînement en fonction des emplacements géographiques des entreprises. Le service d'annotation de données est étendu au[flux de travail de développement de modèle ML](https://www.g2.com/articles/machine-learning-models) , et l'étiquetage des données devient plus efficace.
- **Logiciel d'étiquetage automatisé :** Le logiciel d'étiquetage de données automatisé prétraite des ensembles de données brutes composés de texte, d'images, de données LiDAR, DICOM, PDF ou audio en utilisant une approche d'apprentissage non supervisé. L'algorithme attribue des étiquettes et des catégories aux données sans se référer à des annotateurs externes.
- **Logiciel d'étiquetage par apprentissage actif :** Également connus sous le nom d'outils d'apprentissage actif, ce sont des outils semi-supervisés qui suivent une approche "basée sur des requêtes" pour étiqueter les données. En fonction du score d'incertitude, ils interrogent les données en utilisant un étiquetage manuel ou par annotateur. Pour des étiquettes plus complexes, ils sollicitent l'annotateur humain avec des requêtes.
- **Logiciel d'étiquetage par crowdsourcing :** Ces plateformes d'étiquetage de données externalisent les services d'étiquetage de données à une foule de développeurs pour[entraîner des pipelines de données de haute qualité](https://learn.g2.com/training-data). L'étiquetage de données personnalisé peut être idéal pour les grandes équipes ou les équipes de taille entreprise.
- **Logiciel intégré d'étiquetage et d'entraînement de modèle :** Ces outils fournissent des services combinés pour l'étiquetage de données et la modélisation prédictive. En utilisant une analyse de données avancée, les utilisateurs peuvent étiqueter, entraîner et construire des modèles d'apprentissage automatique pour optimiser leurs cycles de production.

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

Il existe plusieurs fonctionnalités souvent incluses dans les logiciels d'étiquetage de données, notamment :

- **Attribution d'étiquettes :** Le logiciel d'étiquetage de données permet aux utilisateurs d'attribuer des étiquettes ou des balises à des points de données spécifiques, tels que du texte, des images ou des vidéos.
- **Outils d'annotation :** Certains logiciels d'étiquetage de données incluent des outils pour annoter les données, tels que des boîtes de délimitation, des outils de dessin de polygones, des nuages de points, des créateurs de clés et des outils d'annotation de points. Ces outils peuvent être utilisés pour mettre en évidence des caractéristiques ou des caractéristiques spécifiques des données.
- **Algorithmes d'apprentissage automatique :** Certains logiciels d'étiquetage de données utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour automatiser le processus d'étiquetage ou générer des étiquettes initiales pour les données, que les humains peuvent ensuite examiner et corriger si nécessaire.
- **Gestion et organisation des données** : Les logiciels d'étiquetage de données incluent souvent des fonctionnalités pour organiser et gérer de grands ensembles de données, telles que la possibilité de filtrer et de rechercher des points de données spécifiques, de suivre les progrès et l'achèvement, et de générer des rapports.
- **Outils de collaboration :** Certains logiciels d'étiquetage de données incluent des outils de collaboration, tels que la possibilité d'assigner des tâches à plusieurs utilisateurs, de suivre les modifications et les révisions, et de revoir et discuter des décisions d'étiquetage de données.
- **Intégration avec les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique** : Certains logiciels d'étiquetage de données sont conçus pour s'intégrer avec des plateformes populaires[](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)[de science des données et d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), telles que TensorFlow ou PyTorch, facilitant l'utilisation des données étiquetées pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique.
- **Annotation d'images, de texte, d'audio ou de vidéo :** Ces outils sont compatibles avec plusieurs formats de données non structurées pour entraîner et valider des modèles conçus pour générer des sorties sous forme d'images, de texte, de vidéo, d'audio, de PDF, etc.

### 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)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-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) :](https://www.g2.com/categories/mlops-platforms) 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 :](https://www.g2.com/categories/image-recognition) 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[](https://www.g2.com/categories/hybrid-cloud-storage-solutions)[des plateformes de stockage cloud hybrides](https://www.g2.com/categories/hybrid-cloud-storage-solutions) ou[](https://www.g2.com/articles/public-cloud)[publiques](https://www.g2.com/articles/public-cloud), 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](https://www.g2.com/glossary/speech-recognition-definition). 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,[](https://www.g2.com/articles/ai-trends-2023)[G2 s'attend à ce que ce logiciel devienne moins cher](https://www.g2.com/articles/ai-trends-2023).
- **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_](https://learn.g2.com/author/matthew-miller)