Outils d'annotation de données : 5 meilleurs outils pour annoter des données en 2023

La croissance rapide de l'IA et de l'apprentissage automatique a entraîné une augmentation du besoin de données annotées de haute qualité, car les données constituent l'épine dorsale des modèles d'entraînement permettant d'effectuer des tâches avec précision. Le processus d'annotation des données peut prendre beaucoup de temps et nécessite des outils d'annotation de données spécialisés pour garantir précision et efficacité.

Mais wQu'est-ce que l'annotation des données ?

L'annotation des données est le processus qui consiste à étiqueter des données brutes, telles que des images, du texte ou des vidéos, afin de les rendre compréhensibles pour les modèles d'apprentissage automatique.

En d'autres termes, considérez cela comme une mise en contexte des données. Par exemple, dans une image d'un chat et d'un chien, l'annotation des données impliquerait d'étiqueter ou de marquer le chat et le chien séparément, afin que le modèle d'apprentissage automatique puisse reconnaître et différencier les deux lors de tâches futures.

Cependant, l'une des parties les plus importantes de l'annotation est la création d'un ensemble d'étiquettes. Lisez à propos de notre bonnes pratiques pour créer des étiquettes d'annotation ici.

Que sont les outils d'annotation de données ?

Les outils d'annotation de données sont des solutions logicielles conçues pour faciliter le processus d'étiquetage et d'annotation des données.

En d'autres termes, ces outils offrent des fonctionnalités telles que la segmentation d'images, les cadres de délimitation et l'annotation de texte, autant d'outils qui permettent aux data scientists et aux annotateurs de préparer plus facilement les données pour les modèles d'apprentissage automatique.

De plus, la plupart des meilleurs outils d'annotation actuels sont sans code, ce qui les rend plus accessibles. Par conséquent, il n'a jamais été aussi facile de recueillir des données annotées de haute qualité pour vos projets, à condition d'utiliser les bons outils.

C'est pourquoi nous avons consulté diverses sources en ligne et lu des centaines de critiques pour trouver les cinq meilleurs outils d'annotation de données pour 2023. Découvrons ce qu'ils sont :

Les 5 meilleurs outils d'annotation de données pour 2023

CVAT : idéal pour les annotations d'images et de vidéos

CVAT est une plateforme d'annotation de données ouvertes idéale pour les tâches de vision telles que la classification d'images, la détection d'objets, les cuboïdes 3D, etc.

Cet outil d'annotation de données a été développé par Intel en 2017 et est désormais sous OpenCV, ce qui le place sous l'aile de l'un des « OG » de l'IA et du traitement des données.

Caractéristiques principales :

• Annotation image par image : Permet des annotations détaillées pour chaque image des vidéos.
• Types d'annotations variés : De la segmentation polygonale aux cadres de délimitation, CVAT propose diverses options.
• Fonctionnalités du cloud : Partagez votre projet avec vos collègues et les membres de votre équipe sur le cloud.

Avantages :

• Utilisez l'annotation activée par l'IA à l'aide d'une IA intégrée ou même en téléchargeant votre propre modèle à l'aide de vos propres données, accélérant ainsi le processus d'annotation.
• Vous pouvez stocker vos ensembles de données de manière privée dans le cloud sur AWS S3, Google Cloud Storage ou Azure Blob Storage, pour une plus grande flexibilité.
• Une solide communauté de plus de 60 000 développeurs, vous permettant d'obtenir de l'aide même lorsque vous utilisez la version prise en charge par la communauté.

Inconvénients :

• Aucune prise en charge de l'annotation de texte.

Pourquoi choisir CVAT comme outil d'annotation de données ?

CVAT se distingue par ses capacités d'annotation d'images et de vidéos. Ses caractéristiques détaillées garantissent la précision, ce qui en fait le choix idéal pour les projets multimédia.

Il est disponible sur site et dans le cloud, et propose des forfaits gratuits.

Kili : idéal pour l'intégration

Kili est un puissant outil d'annotation de données qui facilite l'intégration au stockage dans le cloud, aux outils de formation des modèles et aux systèmes externes à l'aide de son API et de son interface utilisateur.

Caractéristiques principales :

• Environnement collaboratif : Plusieurs annotateurs peuvent fonctionner simultanément, ce qui accélère le processus d'annotation.
• Flexibilité : Kili prend en charge différents types de données, du texte aux images.

Avantages :

• Certaines personnes ont estimé que l'outil ne posait aucun problème, même lorsqu'un effectif de plus de 1000 personnes l'utilisait en même temps sur un projet, ce qui le rendait très stable.
• Il possède des fonctionnalités SSO, ce qui facilite l'intégration de Kili dans vos outils de gestion des effectifs si vous êtes une grande organisation.
• Il dispose d'une équipe de support client accommodante et réactive,

Inconvénients :

• Il n'est pas possible d'annoter du texte dans les images sans télécharger de données OCR, ce qui peut limiter votre flux de travail.
• Les utilisateurs ne peuvent pas télécharger de données Excel ou Word sans utiliser l'API, ce qui complique la tâche si vous travaillez avec des données dans ces formats.
• Il s'agit d'une plateforme en ligne, il n'y a donc pas d'interaction personnelle ni d'aide de la part de l'équipe sur des aspects plus approfondis de l'annotation.

Pourquoi choisir Kili comme outil d'annotation de données ?

La force de Kili réside dans sa flexibilité et ses fonctionnalités collaboratives, ce qui le rend adapté à divers besoins d'annotation.

Kili propose un plan gratuit limité, vous permettant de commencer.

Labelstudio : meilleur outil open source

Label Studio est un outil d'annotation de données entièrement open source qui peut annoter du texte, des images, du son, des vidéos, ainsi que des séries chronologiques et des données mixtes.

Caractéristiques principales :

• Flux de travail personnalisables : Personnalisez l'outil en fonction des besoins de votre projet.
• Un soutien communautaire étendu : Étant open source, il dispose d'une vaste communauté qui contribue à sa croissance et offre un soutien.

Avantages :

• Open source avec un fort soutien de la communauté. Les outils open source sont généralement plus sûrs et plus sécurisés car leur base de code est accessible à tous.
• De nombreux types de données sont pris en charge : texte, audio, image, vidéo et séries chronologiques.
• Fonctionnalité de raccourci qui rend l'interface d'étiquetage plus fluide, augmentant ainsi le nombre d'étiquettes que vos agents peuvent ajouter.
• Automatisation de l'apprentissage automatique pour augmenter l'efficacité.

Inconvénients :

• L'outil est peut-être trop technique pour la plupart des gens, ce qui le rend légèrement inaccessible pour certains.

Pourquoi choisir Labelstudio comme outil d'annotation de données ?

Pour ceux qui préfèrent les outils open source et souhaitent avoir la liberté de les personnaliser, Labelstudio est le choix idéal.

Labelstudio propose une édition communautaire gratuite, ainsi qu'une version d'entreprise dans le cloud ou sur site, vous permettant de choisir celle qui convient à vos besoins et à votre stade.

Labelbox : annotation personnalisable

Avec Boîte à étiquettes, vous pouvez personnaliser les tâches en fonction de vos besoins uniques grâce à des fonctionnalités qui vous donnent le contrôle total de votre flux de travail d'annotation des données.

Caractéristiques principales :

• Environnement d'annotation personnalisé : Personnalisez l'outil en fonction de vos exigences spécifiques en matière d'annotation.
• Capacités d'intégration : Intégrez facilement les plateformes d'apprentissage automatique et d'autres outils.
• Automatisation : Labelbox possède des fonctionnalités telles que la gestion du partage des données, la segmentation automatique et le pré-étiquetage assisté par modèle.

Avantages :

• Interface utilisateur extrêmement facile à utiliser, avec des outils pour rendre les tâches beaucoup plus claires et des raccourcis faciles à utiliser pour vous rendre plus rapide.
• Les analyses d'annotations sont très faciles d'accès : les administrateurs peuvent facilement vérifier le temps qu'il faut aux agents pour compléter les étiquettes et suivre des indicateurs tels que le nombre total d'étiquettes par agent ou par équipe.
• Équipe très proactive, résout les problèmes au fur et à mesure qu'ils surviennent.

Inconvénients :

• La migration des données peut être difficile à réaliser.
• Labelbox ne peut pas gérer les images multicanaux couramment utilisées en imagerie scientifique.

Pourquoi choisir Labelbox comme outil d'annotation de données ?

Labelbox se distingue par son haut niveau de personnalisation, qui permet aux entreprises d'adapter l'outil à leurs besoins uniques.

Il propose une version gratuite limitée, ainsi que des plans de paiement à l'utilisation vous permettant de contrôler les coûts au fur et à mesure de votre évolution.

Lettria : l'outil de PNL tout-en-un

Enfin, nous avons Lettria, l'outil de PNL tout-en-un. Lettria contient des outils d'annotation de données axés sur le texte et l'audio (après transcription).

L'avantage de Lettria est qu'il s'agit d'un outil tout-en-un : cela signifie que vous pouvez non seulement annoter vos données, mais également gérer vos ensembles de données, créer votre taxonomie, entraîner votre modèle et le déployer en production, le tout sur une seule plateforme sans aucune ligne de code.

Caractéristiques principales :

• Classification One-Shot et Zero-Shot : Les algorithmes NLP de Lettria facilitent grandement les annotations en fournissant des suggestions en ligne.
• Spécialisation en PNL : Conçu spécifiquement pour les tâches de traitement du langage naturel.
• Modèle de formation : Une fois vos données annotées, vous pouvez facilement entraîner un modèle d'apprentissage automatique à l'aide des données et des annotations, à l'aide du même outil.

Avantages :

• La plateforme tout-en-un vous permet de créer l'ensemble de votre pipeline de traitement de texte basé sur l'IA en un seul endroit, sans changer d'outil, ce qui vous permet de créer l'ensemble de votre pipeline plus rapidement.
• Lettria est collaboratif et permet d'annoter du texte sans code, afin de recueillir les contributions de tous les membres de votre équipe.
• L'équipe est réactive et le support client est disponible pour vous aider à démarrer avec le traitement de texte, quelle que soit la taille de votre entreprise.

Inconvénients :

• Lettria n'étant pas une plateforme d'annotation dédiée, certaines fonctionnalités peuvent être absentes des plateformes plus dédiées.

Pourquoi choisir Lettria comme outil d'annotation de données ?

Pour les entreprises qui se concentrent sur les données textuelles et le NLP, Lettria propose une solution complète qui répond à tous les besoins d'annotation NLP.

De plus, si vous ne souhaitez pas jongler avec différents outils de gestion des données, d'annotation, de formation et de déploiement, Lettria est un excellent choix car il s'agit d'une plateforme tout-en-un.

Lettria propose un essai gratuit limité pour l'essayer vous-même, et vous pouvez nous contacter pour commencer dès que vous serez prêt !

Conclusion

Il est important de choisir parmi les bons outils d'annotation de données pour la réussite de vos projets d'IA et d'apprentissage automatique. Les outils énumérés ci-dessus sont les meilleurs du secteur pour 2023 et répondent à une gamme de besoins et de budgets.

Investir dans des outils d'annotation de données efficaces garantit que vos modèles d'apprentissage automatique sont entraînés avec des données de haute qualité et étiquetées avec précision. Cela jette à son tour les bases de projets d'IA réussis au sein de votre entreprise.

N'oubliez pas que dans le monde de l'IA, la qualité de vos données détermine souvent la qualité de vos résultats. Choisissez judicieusement !