L'annotation de données occupe une place fondamentale dans la préparation des données pour les projets d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML). Elle consiste à étiqueter, catégoriser ou annoter des données pour permettre aux algorithmes d'apprentissage automatique de comprendre et de généraliser à partir de ces données. Vous vous êtes déjà demandé quelles étaient les principales différences entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé ? Les différentes techniques d'annotation de données non structurées (annotations d'images, d'extraits audio, de vidéos) associés ? C'est exactement ce que nous allons explorer dans cet article, en mettant en lumière les différences essentielles entre ces deux approches.

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L'apprentissage supervisé : introduction

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L'apprentissage supervisé est un type d'apprentissage automatique dans lequel l'algorithme IA est entraîné sur un ensemble de données étiquetées. Cela signifie que chaque exemple de données utilisé pour l'entraînement est associé à une étiquette ou à une classe. L'objectif est que l'algorithme apprenne à associer correctement les données d'entrée aux étiquettes de sortie en se basant sur les exemples de données annotées fournis.

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Lors de l'annotation de données pour l'apprentissage supervisé, les annotateurs d’images, de vidéos ou de textes (autrement appelés Data Labelers) attribuent des étiquettes ou des catégories spécifiques aux données en fonction de ce qu'elles représentent. Par exemple, dans une tâche de classification d'images, chaque image est étiquetée avec la classe à laquelle elle appartient, comme "chat", "chien", "voiture", etc. Cette étiquetage minutieux permet à l'algorithme d'apprendre à associer correctement les caractéristiques des données aux catégories appropriées, ouvrant ainsi la voie à des applications précises et performantes de l'intelligence artificielle.

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Différents modèles d’apprentissage supervisé

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Il existe différents modèles d'apprentissage supervisé qui peuvent être mis en œuvre sous forme d'algorithmes mathématiques puis informatiques. Ces modèles se distinguent par leur approche d’entraînement à l’aide des données et le type de label à prédire, qu'il s'agisse d'une valeur continue ou d'une classe.

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L'une des techniques d'apprentissage supervisé les plus populaires pour la prédiction de valeurs continues est la régression linéaire. Par exemple, imaginons que vous souhaitiez prédire le rendement d'une culture agricole en fonction de variables telles que la quantité de pluie, la température et la qualité du sol. La régression linéaire peut être utilisée pour estimer le rendement en fonction de ces différents facteurs. Bien que ce modèle soit efficace pour capturer des relations linéaires entre les variables explicatives et la variable à prédire, notamment grâce à ses variantes qui intègrent une régularisation pour éviter le sur-apprentissage, il atteint ses limites lorsque les relations entre les variables deviennent plus complexes que de simples linéarités.

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Dans le domaine de la classification, qui est une autre tâche supervisée, on peut rencontrer plusieurs modèles, notamment ceux basés sur les arbres de décision comme RandomForest, des variantes de la régression comme la régression logistique, ainsi que les machines à vecteurs de support (SVM).

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Cependant, l'apprentissage supervisé ne se limite pas à ces algorithmes, bien qu'ils représentent l'état de l'art en matière d'apprentissage automatique classique. Le Deep Learning, qui repose sur les réseaux de neurones profonds, est de plus en plus utilisé pour l'apprentissage supervisé, en particulier dans le cas de problématiques complexes telles que la classification de données non structurées (images, sons, vidéos) ou pour obtenir de meilleures performances dans des problèmes de Machine Learning classiques.

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Il existe d’autres modèles d’apprentissage supervisé, notamment les réseaux de neurones artificiels, les réseaux de neurones convolutifs ou les réseaux de neurones récursifs. Si nous ne faisons qu’effleurer (et vulgariser) ces concepts qu’il est important d’appréhender, y compris dans le monde de la Data, n’hésitez pas à consulter cet article de DataScientest pour en savoir plus.

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L'apprentissage non supervisé : un autre paradigme

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L'apprentissage non supervisé se distingue par une approche différente, notamment en matière de "gestion" des données. Dans le contexte de l'apprentissage non supervisé, les algorithmes n'ont pas besoin d'exemples de données étiquetées pour apprendre (en tout cas, pas étiquetées avec des labels intelligibles comme cela peut être le cas en annotation pour modèles supervisés). Dans le cadre de leur entraînement, les modèles explorent les données à la recherche de structures ou de modèles intrinsèques, sans disposer d'indications préalables sur les catégories ou les étiquettes associées. Les tâches courantes d'apprentissage non supervisé incluent la segmentation de données, la détection d'anomalies et le regroupement. Bref, la stratégie d'annotation de données est complètement différente, et les volumes de données parfois moindres.

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Vous allez dire… il est donc possible de construire des modèles avec un nombre de données limité. Cela paraît trop beau, pas vrai ? Il est important de noter que l'apprentissage non supervisé comporte des limites. En l'absence d'étiquettes spécifiques, il peut être plus difficile d'obtenir une interprétation claire des résultats. Les regroupements identifiés peuvent ne pas correspondre à des catégories réelles, et la qualité de l'analyse dépend en grande partie de la qualité des données brutes. De plus, l'absence de supervision peut parfois rendre difficile la validation des résultats, ce qui peut être problématique dans des domaines où la précision est cruciale (par exemple, dans le domaine de la médecine).

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Principales différences entre ces deux approches, notamment en ce qui concerne les besoins d’annotation de données

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Maintenant que nous avons introduit les concepts, examinons les principales différences entre l'annotation de données pour l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé :

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Nature des étiquettes

Dans l'apprentissage supervisé, les étiquettes sont spécifiques et désignent clairement les catégories auxquelles les données appartiennent. En apprentissage non supervisé, les annotateurs n'attribuent généralement pas d'étiquettes explicites, laissant l'algorithme découvrir lui-même des structures ou des similarités.

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Objectifs

L’apprentissage supervisé vise à enseigner à l'algorithme à prédire des étiquettes pour de nouvelles données, tandis que l'apprentissage non supervisé vise à découvrir des structures cachées ou des regroupements au sein des données.

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Exemples d'applications

l'apprentissage supervisé est couramment utilisé dans les tâches de classification, de régression et de détection d'objets. L'apprentissage non supervisé est utilisé pour la segmentation, la réduction de dimension, la détection d'anomalies et le clustering.

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Complexité des annotations

L'annotation d’images ou de vidéos pour l'apprentissage supervisé est généralement plus exigeante car elle nécessite une connaissance préalable des catégories, et bien souvent une expertise fonctionnelle. L'annotation de données pour l'apprentissage non supervisé peut être moins exigeante en termes d'expertise, mais pour certaines techniques, demande un temps de traitement plus important pour un volume moindre (exemple : segmentation).

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En conclusion...

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Choisir la bonne approche d’annotation de données dépend des objectifs de votre projet et des types d'algorithmes que vous souhaitez utiliser. En comprenant ces différences, vous serez mieux préparé pour planifier et exécuter vos tâches d'annotation d’images, audio / video ou texte avec succès.

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Pour vous accompagner dans le processus complexe de traitement des données, de la collecte, jusqu'à l'annotation et à la validation des résultats, nous nous positionnons, chez Innovatiana, comme un prestataire de services d'annotation de données de haute qualité, capable de répondre aux besoins des deux paradigmes, que ce soit pour l'apprentissage supervisé ou non supervisé.

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Avec notre expertise en annotation de données complétée d’une expertise fonctionnelle pour les tâches les plus complexes, ainsi qu'une connaissance spécifique des principaux outils de labellisation, nous sommes prêts à vous fournir des données de qualité pour alimenter vos projets d'intelligence artificielle quelle que soit l’approche que vous privilégiez ! N'oubliez pas : c'est en construisant des ensembles de données d'entraînement de qualité que l'on obtient des modèles IA plus performants !