L’intelligence artificielle ne fonctionne pas par magie. Avant qu’un algorithme puisse reconnaître une image, comprendre un texte ou réagir à une commande vocale, il a d’abord fallu lui apprendre… avec des données annotées manuellement. C’est ce qu’on appelle le data labeling, ou étiquetage de données.
Et sans ce travail en amont, aucun modèle ne serait performant.
Data labeling : de quoi parle-t-on concrètement ?
C’est simple : il s’agit de structurer des données brutes — texte, image, audio ou vidéo — pour qu’un système d’IA puisse les interpréter correctement.
Quelques exemples :
Délimiter les objets sur une image (personne, véhicule, feu tricolore…) pour un projet de voiture autonome
Indiquer l’intention derrière une phrase dans un chatbot (demande d’info, plainte, achat…)
Identifier les émotions dans un appel téléphonique ou les sons dans une vidéo
Le data labeling est le socle de l’apprentissage supervisé. Sans lui, pas d’IA efficace.
Pourquoi cette étape est-elle aussi stratégique ?
Des données de qualité = une IA performante
Les algorithmes apprennent uniquement à partir des données qu’on leur fournit. Une annotation inexacte peut littéralement fausser l’ensemble des résultats.Un travail chronophage et exigeant
Étiqueter des milliers (voire des millions) de données demande rigueur, cohérence, et parfois des compétences métier. Ce n’est pas un simple clic à la chaîne.Externaliser pour aller plus vite
De nombreuses entreprises européennes et nord-américaines font appel à des partenaires spécialisés pour gagner du temps et garantir la qualité.
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