Choisir une plateforme d'annotation de données : que penser des solutions "gratuites" ?
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, un pilier de l'IA. Cette tâche peut s'avérer fastidieuse et coûteuse, surtout lorsqu'on opte pour des outils payants. Heureusement, le marché offre une pléthore d'outils de labellisation de données gratuits qui peuvent être d'une aide significative pour les projets à budget limité. Dans cet article, nous explorons les meilleurs outils gratuits d'annotation de données, tout en considérant les coûts réels qui peuvent être associés à leur utilisation, un facteur important dans la croissance et le développement de vos projets d'IA.
Label Studio, un outil d'annotation de données open source, est l'un des outils gratuits les plus populaires, grâce à sa convivialité et sa capacité à gérer divers types d'annotations, un aspect fondamental de la qualité des données annotées. Bien que Label Studio soit gratuit, il offre une qualité et une précision qui permettent de gérer la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur, deux domaines où l'apprentissage automatique a révolutionné la technologie et l'utilisation des données.
VGG Image Annotator (VIA) et RectLabel sont d'autres exemples d'outils d'annotation de données qui favorisent le développement de modèles précis pour l'ordinateur, contribuant au développement de l'intelligence artificielle. Ils permettent l'annotation de données avec une grande précision, avec notamment des versions offline de l'application, ce qui est essentiel pour les ensembles de données impliquant des images et des vidéos. Ces outils offrent une manière de manipuler des objets dans divers cas d'utilisation, et grâce à leurs fonctionnalités, ils jouent un rôle essentiel dans le processus d'annotation pour l'IA.
Un aperçu des outils gratuits de labellisation de données...
1. Label Studio
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.
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.
2. VGG Image Annotator (VIA)
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.
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.
3. RectLabel
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.
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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Si la plateforme d'annotation de données a son importance, c'est avant tout l'efficacité et la qualité du processus d'annotation de données qui sont essentielles pour garantir que les données alimentant vos modèles d'apprentissage automatique soient de la plus haute qualité. Le choix de l'outil d'annotation de données approprié peut influencer la qualité et la précision des ensembles de données générés et, par conséquent, la réussite de votre IA.
Par exemple, pour les entreprises évoluant dans le domaine de la reconnaissance vocale, la qualité des annotations est cruciale. La précision dans l'annotation des données audio et la gestion efficace des différents dialectes et langues peuvent directement influencer la performance des modèles de traitement du langage naturel. De même, la vision par ordinateur, appliquée dans des technologies comme le LiDAR ou le développement d'IA pour véhicules autonomes, repose sur des données d'annotation d'une précision extrême, où chaque pixel compte. Les outils gratuits peuvent répondre à ces exigences jusqu'à un certain point, mais le compromis vient souvent en termes de fonctionnalités avancées et de support pour le suivi et la segmentation précise des objets dans les vidéos (par exemple : pour un grand nombre de plateformes gratuites ou Open Source, une annotation sémantique, pixel par pixel, n'est pas possible).
Dans le cas de projets nécessitant un volume important de données, comme pour les applications de vision par ordinateur, la capacité des outils à gérer et à stocker de grandes quantités de données et à permettre une collaboration efficace entre annotateurs devient un facteur clé de succès. L'outil V7 Labs (Darwin), par exemple, bien que payant, offre des capacités de reconnaissance d'images et de vidéos avancées qui méritent le détour, ainsi qu'un environnement collaboratif des plus efficaces.
Dans le contexte de l'apprentissage automatique, où la qualité des données est souvent synonyme de qualité du modèle, les outils d'annotation de données doivent offrir un équilibre entre accessibilité et sophistication. Des outils comme Label Studio, VIA et RectLabel, bien qu'ils puissent nécessiter des connaissances techniques pour l'installation et la maintenance, présentent des avantages en termes d'accessibilité qui sont essentiels pour la mise en oeuvre d'un processus de développement et et le développement de modèles d'IA robustes.
Analyse du coût réel des outils gratuits
Alors que ces outils de labellisation de données sont étiquetés comme gratuits, il est important d'évaluer les coûts réels associés à leur utilisation.
1. Coûts de la main d'oeuvre
L'un des principaux coûts réels associés aux plateformes d'annotation de données gratuites est le coût de la main-d'œuvre (i.e. le temps de travail des annotateurs ou Data Labelers, sourcés via un prestataire spécialisés ou via une plateforme de crowdsourcing). 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.
2. Coûts de stockage et de bande passante
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.
3. Coûts de formation des annotateurs
Si votre projet requiert des annotateurs spécialement formés pour des tâches de labellisation complexes ou spécialisées (comme c'est le cas en médecine, avec des Data Labelers spécialistes des données médicales), la formation de ces annotateurs peut entraîner des coûts supplémentaires.
En outre, l'efficacité de la plateforme d'annotation choisie a une influence directe sur la réussite des projets d'apprentissage automatique. L'intégration des services de Cloud tels que AWS S3 peut faciliter le stockage et le partage des données, tandis que l'utilisation d'API permet une meilleure interopérabilité avec d'autres systèmes et logiciels. Dans le même temps, la mise en place d'une bonne gestion des données et l'optimisation des flux de travail sont essentielles pour répondre aux demandes croissantes en matière de données de haute qualité.
4. Absence de capacités de collaboration embarquées... prévoir des alternatives
La collaboration entre les membres de l'équipe et les utilisateurs de la plateforme est essentielle, et l'outil d'annotation doit soutenir un environnement où cette synergie est possible. Par exemple, des outils comme Kili Technology et LabelBox offrent une interface collaborative et personnalisée pour répondre aux besoins des entreprises et des utilisateurs. Ces fonctionnalités peuvent permettre un travail d'équipe pour faciliter la reconnaissance de formes spécifiques comme les polygones ou les cuboïdes dans les images, ou la transcription audio en texte pour la formation de modèles NLP.
La collaboration sur ces plateformes doit permettre aux équipes de travailler ensemble de manière efficace, en tenant compte des contraintes de temps et des objectifs de production. Les outils gratuits peuvent offrir un bon point de départ, mais il est souvent nécessaire de les compléter avec des solutions payantes pour répondre à l'échelle et à la complexité des projets. En l'absence de fonctionnalités de collaboration, il devient nécessaire de s'équiper avec des alternatives, qu'il s'agisse d'outils de gestion de projet, de scripts permettant de réaliser des extractions du nombre de labels réalisés ou du temps passés par les Data Labelers sur la plateforme... et tout cela représente bien sûr un coût caché !
5. Absence de fonctionnalités d'annotation de vidéos... un frein pour passer à l'échelle
En termes de vision par ordinateur, des plateformes comme CVAT peuvent offrir une aide précieuse, en particulier dans les cas d'utilisation impliquant des véhicules autonomes ou de façon plus générale tous les cas de détection d'objets. L'annotation précise des données vidéo est un domaine où la qualité des outils peut faire une différence significative, permettant une analyse en profondeur et une meilleure compréhension des séquences d'images. Toutefois, certaines plateformes ne sont pas suffisamment performantes pour l'annotation vidéo, ce qui peut être un frein pour de futurs use cases Computer Vision.
Capacité à répondre aux besoins spécifiques des projets IA
L'outil d'annotation de données ne doit pas seulement être mesuré en termes de coût, mais aussi en termes de capacité à répondre aux besoins spécifiques du projet. Les entreprises qui cherchent à développer des modèles d'IA doivent prendre en compte l'ensemble des caractéristiques offertes par ces outils, y compris leur flexibilité, leur évolutivité et la variété des types d'annotations qu'ils prennent en charge.
1. Choisir une solution adaptée à la stratégie globale de développement et de labellisation
Dans le contexte global, où le besoin d'automatisation et de précision dans le traitement des données est en augmentation, les solutions Open Source et gratuites peuvent offrir une solution peu onéreuse et efficiente. Cependant, il est vital d'évaluer les différentes options disponibles sur le marché, en tenant compte des besoins en formation, des fonctionnalités requises pour le traitement du langage naturel (NLP), de la reconnaissance des formes, et des spécificités de l'industrie concernée.
L'adoption d'outils d'annotation de données doit être réfléchie et alignée avec la stratégie globale de développement des entreprises, en prenant en compte l'impact de ces outils sur la qualité des données et l'efficacité des annotateurs. Des plateformes d'annotation de données telles que LabelBox, grâce à leur interface utilisateur, offrent non seulement une meilleure expérience pour les utilisateurs mais aussi la possibilité d'intégrer des fonctionnalités avancées telles que la détection d'objets et la segmentation.
2. Choisir une solution adaptée à son cas d'usage (NLP, Computer Vision, etc.)
La mise en place d'un système d'annotation de données robuste peut être un défi, en particulier en ce qui concerne la gestion de la diversité des langues nécessaires pour les cas NLP et les fonctionnalités de contrôle de qualité. L'expertise des ingénieurs Machine Learning est souvent sollicitée pour adapter les plateformes aux besoins spécifiques, comme l'ajout de capacités pour l'annotation de vidéos ou le développement de modèles d'IA spécialisés. La sécurité des données est également une préoccupation majeure, et les entreprises doivent assurer la protection de la propriété intellectuelle ainsi que la confidentialité des données.
3. Choisir un outil qui évolue avec les besoins du projet... adopté et maintenu par une large communauté
Enfin, il est essentiel de choisir un outil d'annotation de données qui évoluera avec les besoins du projet. Les entreprises doivent anticiper les augmentations de volume et s'assurer que l'outil choisi peut s'adapter de manière efficace. L'outil doit également être capable de s'intégrer dans le pipeline de données existant, facilitant ainsi le déploiement des modèles d'apprentissage automatique et l'application des connaissances acquises à de nouvelles séries de données.
Dans cette optique, la plateforme d'annotation doit être évaluée selon son potentiel à augmenter la productivité des annotateurs et la qualité des ensembles de données, deux facteurs qui sont directement liés à la réussite des projets d'apprentissage automatique. Des outils comme Label Studio, avec leur approche Open Source, offrent des avantages en termes de flexibilité et d'accès à une communauté de développeurs, ce qui peut être un atout considérable pour les entreprises en quête de solutions personnalisables.
L'ajout de fonctionnalités spécifiques, telles que la détection de la parole pour les applications de reconnaissance vocale ou la classification précise des objets pour les systèmes de vision par ordinateur, peut être important pour répondre aux demandes spécifiques d'un projet. De plus, l'intégration de méthodes d'apprentissage automatique de pointe et l'utilisation d'algorithmes avancés sont des aspects qui peuvent déterminer la portée et la capacité d'un outil d'annotation de données à fournir des résultats fiables et précis.
En conclusion...
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.
En définitive, tout en prenant en compte le coût et les fonctionnalités, il est également important de considérer le support et les ressources disponibles pour l'utilisation de ces outils, tels que des tutoriels, des forums d'utilisateurs, et des guides pratiques. Les entreprises doivent évaluer si l'outil choisi offre un niveau de support adapté à leurs besoins, permettant ainsi à l'équipe d'annotation de travailler de manière efficace et sans entraves, contribuant ainsi à la qualité générale et à l'efficacité du processus d'annotation des données. La solution parfaite n'existe pas (encore), il appartient donc aux Directeurs IA et Ingénieurs Machine Learning de définir la meilleure approche pour construire un solide pipeline IA !
Le choix de l'outil de labellisation dépendra également 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.
Ressources additionnelles :
- https://www.innovatiana.com/post/top-10-image-annotation-platforms-for-ai
- https://www.innovatiana.com/post/how-to-choose-your-data-labeling-platform
- https://www.innovatiana.com/post/annotation-partner-vs-crowdsourcing
- https://www.innovatiana.com/post/what-is-data-labeling
- https://www.innovatiana.com/post/bounding-boxes-annotation
- https://www.innovatiana.com/post/natural-language-processing-what-is-it
