La labellisation de données est une étape essentielle dans la préparation de jeux de données de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique. Cependant, cette tâche peut s'avérer fastidieuse et coûteuse, surtout lorsque l'on opte pour des outils payants. Heureusement, il existe sur le marché des outils de labellisation de données gratuits qui peuvent être d'une grande aide pour les projets à budget limité. Nous explorons dans cet article les meilleurs outils gratuits d'annotation de données, ainsi que les coûts réels qui peuvent être associés à leur utilisation.

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Quelques outils gratuits de labellisation de données...

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1. Label Studio

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Label Studio est l'un des outils de labellisation de données gratuits les plus populaires. Il propose une interface utilisateur conviviale qui permet aux annotateurs d'ajouter facilement des balises à différentes catégories d'objets dans les images ou les vidéos. Ce logiciel de labellisation prend en charge plusieurs types d'annotations, tels que les rectangles de délimitation, les points clés et les masques, offrant ainsi une grande flexibilité pour divers types de projets.

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Bien que Label Studio soit annoncé comme gratuit, il est important de noter qu'il existe certaines fonctionnalités avancées qui ne sont disponibles que dans la version payante. En outre, si votre projet nécessite une collaboration entre plusieurs annotateurs ou une intégration avec des systèmes existants, vous pourriez rencontrer des difficultés liées à une gestion encore imparfaite des accès concurrents (à l'heure où nous écrivons ces lignes). Par ailleurs, certaines versions de Label Studio présentaient des problèmes d'extraction des données dans plusieurs formats ainsi que des problèmes de performance.

Label Studio n'en demeure pas moins le logiciel de labellisation de données Open Source / gratuit le plus performant du marché, et est plébiscité par grand nombre de Data Scientists.

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2. VGG Image Annotator (VIA)

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VGG Image Annotator (VIA) est un outil de labellisation de données Open Source, conçu par des chercheurs de l'Université d'Oxford. Il peut être utilisé gratuitement. Il offre une interface simple mais puissante pour annoter des images avec des bounding boxes, des masques et des points clés. VIA est personnalisable, ce qui permet aux utilisateurs de définir leurs propres catégories d'annotations en fonction des besoins spécifiques de leur projet.

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Cependant, il est important de noter que VIA étant une solution Open Source, il peut nécessiter des connaissances techniques pour son installation, sa configuration et sa maintenance. Si votre équipe n'a pas d'expertise en informatique, il peut être plus avantageux d'opter pour des solutions prêtes à l'emploi, même si elles sont payantes. En outre, son interface peut paraître datée et rebuter les Data Labelers les plus téméraires.

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3. RectLabel

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RectLabel est un autre outil de labellisation de données gratuit qui se concentre principalement sur l'annotation d'images. Il offre une interface utilisateur intuitive qui permet aux annotateurs d'images de dessiner des rectangles de délimitation autour des objets d'intérêt dans les images. Cet outil est particulièrement apprécié des utilisateurs Mac car il est spécialement conçu pour les systèmes Mac OS.

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Toutefois, bien que RectLabel soit gratuit, il est important de se rappeler que cette version gratuite peut avoir des limitations en termes de nombre d'annotations ou de fonctionnalités avancées. Si votre projet nécessite un grand nombre d'annotations ou des fonctionnalités plus avancées, il pourrait être nécessaire de passer à la version payante de RectLabel ou d'explorer d'autres alternatives. En outre, RectLabel ayant été conçu pour l'annotation offline, son utilisation peut représenter un challenge lorsqu'il s'agit de mobiliser des équipes de Data Labelers d'envergure pour travailler sur vos datasets les plus volumineux.

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Analyse du coût réel des outils gratuits

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Alors que ces outils de labellisation de données sont étiquetés comme gratuits, il est important d'évaluer les coûts réels associés à leur utilisation.

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Coûts de la main d'oeuvre

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L'un des principaux coûts réels associés à la labellisation de données gratuites est le coût de la main-d'œuvre (i.e. le temps de travail des annotateurs ou Data Labelers). Même si l'outil lui-même est gratuit, la tâche de labellisation exige du temps et des ressources humaines. En fonction de la taille et de la complexité de votre projet, vous devrez peut-être embaucher des annotateurs qualifiés, ce qui représente un investissement financier.

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Coûts de stockage et de bande passante

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Certains outils gratuits peuvent offrir un espace de stockage limité pour vos données annotées, ou limiter la bande passante pour le téléchargement ou le partage des données. Si votre projet nécessite un stockage important ou génère un trafic de données élevé, vous pourriez dépasser les quotas alloués et devoir payer des frais supplémentaires pour augmenter ces limites.

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Coûts de formation des annotateurs

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Si votre projet requiert des annotateurs spécialement formés pour des tâches de labellisation complexes ou spécialisées, la formation de ces annotateurs peut entraîner des coûts supplémentaires.

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En conclusion...

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Les outils gratuits de labellisation de données peuvent être d'une grande valeur pour les projets avec des budgets limités. Cependant, il est important de considérer attentivement les coûts réels qui pourraient découler de leur utilisation. Les coûts de main-d'œuvre, de stockage, de bande passante et de formation des annotateurs doivent être pris en compte lors de la sélection de l'outil de labellisation approprié pour votre projet.

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En fin de compte, le choix de l'outil de labellisation dépendra des besoins spécifiques de votre projet, de la taille de votre équipe et de votre budget global. Prenez le temps d'analyser soigneusement les avantages et les coûts de chaque option avant de prendre une décision éclairée pour votre projet de labellisation de données. Une fois que vous aurez choisi l'outil approprié et planifié les coûts associés, vous pourrez mettre en place un processus de labellisation efficace et de haute qualité pour former vos modèles d'apprentissage automatique avec succès.

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