Data Labeling : la base du Machine Learning
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Data labeling, une étape indispensable du machine learning


Actualité publiée le 12 octobre 2021

Data labeling

Le Machine Learning, c’est programmer une Intelligence Artificielle afin qu’elle soit la plus autonome et efficiente possible. En quoi le Data Labeling est une étape indispensable de cette nouvelle manière d’aborder les logiciels informatiques ?

 

Le Data Labeling : qu’est-ce que c’est ?

 Le Machine Learning consiste à programmer des ordinateurs (ou des Intelligences Artificielles) afin qu’ils puissent apprendre de manière autonome. Pour y arriver, les IA s’entraînent à partir de données. Cependant, il est nécessaire que l’humain fournisse à l’ordinateur ces éléments d’entraînement. Cette étape s’appelle le Data Labeling (ou étiquetage des données).

 

Avec des outils informatiques spécifiques, les professionnels de L’Intelligence Artificielle cataloguent des éléments d’information afin que l’ordinateur puisse les reconnaître. Ainsi, le Data Labeling consiste à étiqueter, catégoriser ou transcrire les données.

 

Dans le cas d’une voiture autonome, dont l’Intelligence Artificielle utilise la vidéo afin de se guider dans le trafic, c’est le Data Labeling qui permet de classifier les images que reçoit le véhicule autonome. Ces visuels, une fois classifiés, correspondent en effet pour la machine aux panneaux de signalisation, aux piétons ou aux autres véhicules sur la route. Cette fonction de reconnaissance des données est innée chez l’Homme, mais doit être codifiée dans la machine pour qu’elle puisse ensuite évoluer de manière indépendante.

 

Cette étape est cruciale pour débuter un projet de Machine Learning. Les entreprises peuvent recourir au Data Labeling en interne, en employant à temps plein ou à mi-temps des Data Labelers.

 

Le Data Labeling : une spécialité en plein essor

 Les entreprises utilisent de plus en plus régulièrement et massivement le Machine Learning, les besoins en Data Labelers formés sont aujourd’hui colossaux. Il est nécessaire que ces professionnels maîtrisent parfaitement tous les outils permettant de catégoriser les données, mais aussi qu’ils aient une vision globale et experte de tout le processus de Machine Learning.

 

Pour travailler dans le Data Labeling, il faut être capable de procéder à une catégorisation informatique des données qui a du sens et qui entre en parfaite cohérence avec le monde réel. Un mauvais étiquetage à l’origine peut conduire à un apprentissage faussé de la machine et impacter ses futures performances. 

 

Ainsi, il est attendu que les Data Labelers de demain soient formés à un haut niveau d’ingénierie informatique, afin d’être capables de suivre les avancées technologiques d’un secteur qui évolue à très grande vitesse. La connaissance pointue de tout le domaine du Machine Learning permet à ces professionnels de travailler au sein d’une équipe et d’un projet de grande envergure. C’est pourquoi il est vivement conseillé d’opter pour une formation complète en informatique puis de choisir une spécialisation en Intelligence Artificielle et Big Data pour travailler dans le Data Labeling.

 

Idéalement, les experts du Data Labeling ont bénéficié d’un apprentissage technique et ont multiplié les stages en entreprise. C’est une condition indispensable afin d’acquérir de l’expérience sur le terrain et d’obtenir une vision complète du monde du Machine Learning. À ce titre, l’ESGI propose des formations de haut niveau académique en ingénierie informatique dont les contenus pédagogiques sont complétés par de nombreux stages en alternance.

 

 

Le Data Labeling prend de l’essor, tout autant que le Machine Learning, dont il est une composante capitale. Les grands éditeurs informatiques recrutent massivement et les domaines d’application de ces technologies se multiplient : commerce, énergie, environnement, sécurité informatique ou encore gouvernance numérique.

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