En 2020, 1.7 Mo de données a été créé chaque seconde par des gens. Et la même année, nous avons produit près de 2.5 quintillions d'octets de données chaque jour en 2020. Les data scientists prédisent que d'ici 2025, les gens généreront près de 463 exaoctet de données quotidiennement. Cependant, toutes les données ne peuvent pas être utilisées par les entreprises pour tirer des informations utiles ou développer des outils d'apprentissage automatique.
Pourtant, lorsque les entreprises envisagent de développer des modèles d'IA, il arrivera un moment où elles devront prendre une décision difficile - qui pourrait avoir un impact sur le résultat du modèle ML - en interne ou étiquetage externalisé des données. Votre décision pourrait affecter le processus de développement, le budget, les performances et le succès du projet. Alors comparons les deux et reconnaissons les avantages et les inconvénients des deux.
Étiquetage des données en interne ou externalisation de l'étiquetage des données
| Étiquetage des données en interne | Étiquetage des données externalisé |
| Flexibilité | |
| Si le projet est simple et n'a pas d'exigences spécifiques, alors un étiquetage des données en interne l'équipe peut servir l'objectif. | Si le projet que vous entreprenez est assez spécifique et complexe et a des besoins d'étiquetage spécifiques, il est recommandé d'externaliser vos besoins d'étiquetage de données. |
| Prix | |
| L'étiquetage et l'annotation des données en interne peuvent être assez coûteux pour construire l'infrastructure et former les employés. | L'externalisation de l'étiquetage des données s'accompagne de la liberté de choisir un plan tarifaire raisonnable pour vos besoins sans compromettre la qualité et la précision. |
| Management | |
| Gérer un annotation de données ou l'équipe d'étiquetage peut être un défi, d'autant plus qu'elle nécessite un investissement en temps, en argent et en ressources. | Externaliser l'étiquetage et l'annotation des données peut vous aider à vous concentrer sur le développement du modèle de ML. De plus, la disponibilité d'annotateurs expérimentés peut également faciliter la résolution des problèmes. |
| Formation | |
| L'étiquetage précis des données nécessite une immense formation du personnel sur l'utilisation des outils d'annotation. Vous devez donc consacrer beaucoup de temps et d'argent aux équipes de formation internes. | L'externalisation n'implique pas de coûts de formation, car les fournisseurs de services d'étiquetage des données embauchent du personnel formé et expérimenté qui peut s'adapter aux outils, aux exigences du projet et aux méthodes. |
| Sécurité | |
| L'étiquetage des données en interne augmente la sécurité des données, car les détails du projet ne sont pas partagés avec des tiers. | Annotation externalisée des données le travail n'est pas aussi sûr qu'en interne. Choisir des fournisseurs de services certifiés avec des protocoles de sécurité rigoureux est la solution. |
| Heure | |
| L'étiquetage des données en interne prend beaucoup plus de temps que le travail externalisé, car le temps nécessaire pour former l'équipe sur les méthodes, les outils et le processus est élevé. | Il est préférable de sous-traiter l'étiquetage des données à des fournisseurs de services pour un temps de déploiement plus court car ils disposent d'une installation bien établie pour un étiquetage précis des données. |
Quand l'annotation de données en interne a-t-elle plus de sens ?
Bien que l'externalisation de l'étiquetage des données présente plusieurs avantages, il arrive parfois que l'étiquetage des données en interne ait plus de sens que l'externalisation. Tu peux choisir annotation de données en interne quand:
- Les équipes internes ne peuvent pas gérer les gros volumes de données
- Un produit exclusif n'est connu que des employés de l'entreprise
- Le projet a des exigences spécifiques disponibles pour les sources internes
- Temps de formation des prestataires externes chronophage
4 raisons pour lesquelles vous devez externaliser vos projets d'annotation de données
Annotateurs de données experts
Commençons par l'évidence. Les annotateurs de données sont des professionnels qualifiés possédant l'expertise nécessaire pour accomplir leur travail. Si l'annotation de données peut être une tâche réservée à votre vivier de talents interne, c'est le seul métier spécialisé pour les annotateurs de données. Cela fait toute la différence : les annotateurs connaissent la méthode d'annotation la plus adaptée à chaque type de données, les meilleures façons d'annoter des données massives, de nettoyer des données non structurées, de préparer de nouvelles sources pour divers types d'ensembles de données, et bien plus encore.
Avec autant de facteurs sensibles impliqués, les annotateurs de données ou vos fournisseurs de données s'assureraient que les données finales que vous recevez sont impeccables et qu'elles peuvent être directement introduites dans votre modèle d'IA à des fins de formation.
Évolutivité
Lorsque vous développez un modèle d'IA, vous êtes toujours dans un état d'incertitude. Vous ne savez jamais quand vous pourriez avoir besoin de plus de volumes de données ou quand vous devez suspendre la préparation des données d'entraînement pendant un certain temps. L'évolutivité est essentielle pour garantir le bon déroulement de votre processus de développement de l'IA et cette transparence ne peut pas être atteinte uniquement avec vos professionnels internes.
Seuls les annotateurs de données professionnels peuvent répondre aux demandes dynamiques et fournir de manière cohérente les volumes d'ensembles de données requis. À ce stade, vous devez également vous rappeler que la livraison d'ensembles de données n'est pas la clé, mais la livraison d'ensembles de données alimentables par machine l'est.
Éliminer les biais internes
Une organisation est prise dans une vision en tunnel si vous y réfléchissez. Lié par des protocoles, des processus, des flux de travail, des méthodologies, des idéologies, une culture de travail, etc., chaque employé ou membre de l'équipe peut avoir plus ou moins une croyance qui se chevauche. Et lorsque de telles forces unanimes travaillent sur l'annotation des données, il y a certainement un risque de biais.
Et aucun parti pris n'a jamais apporté de bonnes nouvelles à un développeur d'IA où que ce soit. L'introduction de biais signifie que vos modèles d'apprentissage automatique sont enclins à des croyances spécifiques et ne fournissent pas des résultats analysés objectivement comme il est censé le faire. Les biais pourraient vous faire perdre la réputation de votre entreprise. C'est pourquoi vous avez besoin d'une paire d'yeux neufs pour surveiller en permanence les sujets sensibles comme ceux-ci et continuer à identifier et à éliminer les biais des systèmes.
Étant donné que les ensembles de données d'entraînement sont l'une des premières sources de biais dans lesquelles les biais peuvent s'introduire, il est idéal de laisser les annotateurs de données travailler sur l'atténuation des biais et la fourniture de données objectives et diversifiées.
Ensembles de données de qualité supérieure
Comme vous le savez, l'IA n'a pas la capacité d'évaluer ensembles de données d'entraînement et dites-nous qu'ils sont de mauvaise qualité. Ils apprennent simplement de tout ce qu'ils sont nourris. C'est pourquoi lorsque vous fournissez des données de mauvaise qualité, elles produisent des résultats non pertinents ou mauvais.
Lorsque vous disposez de sources internes pour générer des ensembles de données, il est fort probable que vous compiliez des ensembles de données non pertinents, incorrects ou incomplets. Vos points de contact de données internes sont des aspects évolutifs et baser la préparation des données de formation sur de telles entités ne pourrait que rendre votre modèle d'IA faible.
De plus, en ce qui concerne les données annotées, les membres de votre équipe peuvent ne pas annoter précisément ce qu'ils sont censés faire. Des codes de couleur erronés, des cadres de délimitation étendus, etc. pourraient amener les machines à supposer et à apprendre de nouvelles choses qui n'étaient absolument pas intentionnelles.
C'est là que les annotateurs de données excellent. Ils sont doués pour accomplir cette tâche difficile et chronophage. Ils peuvent repérer les annotations incorrectes et savoir comment impliquer les PME dans l'annotation de données cruciales. C'est pourquoi vous obtenez toujours les meilleurs ensembles de données de la part des fournisseurs de données.
[A également lu: Guide du débutant sur l'annotation de données : conseils et meilleures pratiques]
