Labelbox

Qu’est-ce que Labelbox AI

Labelbox AI est une plateforme dédiée à la création et à l’exploitation de données d’entraînement pour l’IA. Elle réunit des logiciels et des services pour organiser, annoter et contrôler la qualité des jeux de données, tout en évaluant les performances des modèles. Conçue pour produire des données fiables à grande échelle, elle centralise les workflows d’annotation, la supervision des équipes, l’automatisation et l’analyse, afin d’accélérer le développement de projets d’IA et de ML, du prototype à la mise en production.

Fonctionnalités principales de Labelbox AI

• Annotation multimodale : outils d’étiquetage pour images, vidéo, texte et données géospatiales, avec interfaces adaptées aux tâches (classification, détection, segmentation, extraction d’entités, etc.).
• Conception d’ontologies : définition structurée des schémas d’étiquettes, taxonomies et consignes d’annotation pour garantir la cohérence des données.
• Automatisation et pré-annotation : assistance par modèles, priorisation des données et boucles d’apprentissage actif pour accélérer la production.
• Contrôle qualité : révision, consensus, échantillonnage et métriques de qualité afin d’identifier et corriger les erreurs d’annotation.
• Évaluation de modèles : jeux de tests, comparaisons et tableaux de bord pour mesurer la performance et guider l’itération.
• Gestion des équipes : assignation des tâches, suivi d’avancement et possibilité de collaborer avec des prestataires externes.
• Intégrations et API : API et SDK pour connecter pipelines de données, MLOps et outils analytiques, avec import/export à grande échelle.
• Gouvernance des données : rôles, permissions et traçabilité pour sécuriser l’accès et préserver l’historique des projets.
• Data curation : recherche, filtrage et échantillonnage des données pertinentes pour optimiser l’effort d’annotation.

À qui s’adresse Labelbox AI

Labelbox AI convient aux équipes de data science, ingénieurs ML, responsables IA et chefs de produit qui doivent créer et maintenir des jeux de données de haute qualité. Il s’adresse aux startups comme aux grandes entreprises, aux laboratoires R&D, aux organisations disposant d’équipes d’annotation internes ou de prestataires, ainsi qu’aux acteurs qui souhaitent évaluer et améliorer en continu les performances de leurs modèles.

Comment utiliser Labelbox AI

1. Créer un projet et définir l’ontologie (étiquettes, relations, consignes d’annotation).
2. Importer les données via l’API, le SDK ou des connecteurs et organiser les lots.
3. Configurer les workflows : assignations, étapes de revue et critères de qualité.
4. Lancer l’annotation (interne ou externe) avec pré-annotations et automatisations.
5. Mesurer la qualité : contrôles, audits, consensus et corrections ciblées.
6. Itérer sur le dataset et réentraîner les modèles selon les résultats obtenus.
7. Évaluer les modèles et comparer les versions pour guider les améliorations.
8. Intégrer le flux dans le pipeline MLOps pour une opérationnalisation continue.

Cas d’utilisation de Labelbox AI

Vision par ordinateur pour la détection d’objets et la segmentation en retail, industrie et inspection visuelle. Traitement du langage pour la classification de tickets, l’extraction d’entités et la modération de contenu. Données géospatiales pour la cartographie logistique et l’analyse d’images aériennes. Analyse documentaire en assurance et finance. Évaluation continue des modèles pour améliorer la précision et réduire le temps de mise en production.

Tarification de Labelbox AI

La tarification dépend généralement du volume de données, du nombre d’utilisateurs et des services associés. Des offres adaptées aux besoins des équipes et des entreprises sont proposées. Pour obtenir un devis actualisé ou connaître l’existence d’une période d’essai, il est recommandé de contacter directement l’éditeur.

Avantages et inconvénients de Labelbox AI

Questions fréquentes sur Labelbox AI

• Quelles données puis-je annoter avec Labelbox AI ?

  Images, vidéo, texte et données géospatiales, avec des interfaces adaptées aux tâches courantes.

• Puis-je intégrer Labelbox AI à mon pipeline existant ?

  Oui, via l’API et le SDK pour importer, exporter et automatiser les workflows d’annotation et d’évaluation.

• Est-il possible de travailler avec des prestataires d’annotation externes ?

  Oui, la plateforme permet d’assigner des tâches, de suivre l’avancement et de contrôler la qualité quel que soit le prestataire.

• Labelbox AI est-il adapté aux projets LLM ?

  Il peut aider à constituer des jeux de données d’instruction, à organiser des revues humaines et à évaluer les sorties de modèles pour guider l’itération.

• Où sont hébergées les données et quelles options de sécurité existent ?

  Les modalités d’hébergement et de sécurité dépendent de l’offre choisie ; contactez l’éditeur pour connaître les options de gouvernance, d’accès et d’audit disponibles.