Annotation de données

L'annotation de données est une étape essentielle pour rendre les informations compréhensibles par une intelligence artificielle. Elle consiste à ajouter des étiquettes, des catégories ou des descriptions à des données brutes (textes, images, sons, etc.) afin que le modèle puisse apprendre à reconnaître des motifs, des objets ou des concepts. Par exemple, pour qu'un outil de reconnaissance d'images identifie un chat, il faut d'abord annoter des milliers de photos en indiquant où se trouve le chat sur chaque image.

Cette tâche peut être manuelle, automatisée ou semi-automatisée, selon la complexité des données et les besoins du projet. Une annotation de qualité est cruciale : des erreurs ou des incohérences dans les étiquettes peuvent fausser les résultats du modèle.

L'annotation est aussi utilisée pour évaluer les performances d'un modèle déjà entraîné, en comparant ses prédictions avec les annotations de référence.