Top 30 des meilleurs outils de data labeling en 2025 : Comparatif détaillé
- Contact BPO MAD
- 9 mars
- 4 min de lecture
Qu’est-ce que le data labelling ?
Le data labelling (ou étiquetage de données ) consiste à annoter des données brutes (images, textes, vidéos, sons) pour les rendre exploitables par les algorithmes d’IA. Ces étiquettes servent de référence pour entraîner des modèles de machine learning, permettant à l’IA de reconnaître des motifs et de prendre des décisions. Par exemple, étiqueter des tumeurs sur des radiographies aide un modèle de détection médicale à apprendre.
1. SuperAnnotate
Avantages :
Plateforme tout-en-un (annotation, gestion de données, services intégrés).
Supporte des formats multimodaux (images, vidéos, PDF, DICOM).
Inconvénients :
Courbe d’apprentissage pour les nouvelles équipes.
Cas d’usage : Santé, automobile, LLM (IA générative).
Site web : https://www.superannotate.com
2. Appen
Avantages :
Expérience depuis 1996, idéal pour les grandes entreprises.
Collecte et annotation de données à grande échelle.
Inconvénients :
Interface lente et serveurs instables.
Cas d’usage : NLP et computer vision.
Site web : https://appen.com
3. Dataloop
Avantages :
Plateforme end-to-end (annotation, gestion de modèles).
Génération de données synthétiques.
Inconvénients :
Augmentation fréquente des prix.
Cas d’usage : Industrie manufacturière et médicale.
Site web : https://dataloop.ai
4. Sama
Avantages :
Annotation 3D (lidar, capteurs) pour véhicules autonomes.
Approche éthique et précise.
Inconvénients :
Coûts élevés.
Cas d’usage : Imagerie médicale et automobile.
Site web : https://sama.com
5. Encord
Avantages :
Annotation vidéo avancée avec IA.
Interface flexible pour les projets de santé.
Inconvénients :
Courbe d’apprentissage pour les débutants.
Cas d’usage : Diagnostic médical et surveillance en temps réel.
Site web : https://encord.com
6. Datature
Avantages :
Auto-segmentation IA pour l’imagerie médicale.
Interface intuitive pour les débutants.
Inconvénients :
Fonctionnalités limitées en version gratuite.
Cas d’usage : Vision par ordinateur en santé.
Site web : https://datature.io
7. Labellerr
Avantages :
Annotation précise de PDF/DICOM.
Outils de segmentation avancés.
Inconvénients :
Stabilité logicielle perfectible.
Cas d’usage : Projets médicaux et industriels.
Site web : https://labellerr.com
8. V7
Avantages :
Auto-segmentation IA pour vidéos et documents.
Collaboration en temps réel.
Inconvénients :
Ralentissements avec les très gros datasets.
Cas d’usage : Robotique et reconnaissance d’objets.
Site web : https://v7labs.com
9. Labelbox
Avantages :
SDK flexible pour l’automatisation.
Collaboration en équipe.
Inconvénients :
Problèmes d’interface avec les images multicanaux.
Cas d’usage : Prototypage rapide de modèles IA.
Site web : https://labelbox.com
10. Basic AI/Xtreme1
Avantages :
Spécialisé en lidar pour la conduite autonome.
Inconvénients :
Interface peu intuitive pour les novices.
Cas d’usage : Automobile et drones.
Site web : https://basic.ai
11. Keymakr
Avantages :
Services d’annotation personnalisés.
Sécurité renforcée (encryption).
Inconvénients :
Prix élevés.
Cas d’usage : Annotation de documents et vidéos.
Site web : https://keymakr.com
12. Amazon SageMaker Ground Truth
Avantages :
Intégration native avec AWS.
Réduction des coûts via l’automatisation.
Inconvénients :
Coûts élevés pour les petites entreprises.
Cas d’usage : Entreprises utilisant l’écosystème AWS.
Site web : https://aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth
13. Kili
Avantages :
Collaboration entre équipes.
Supporte plusieurs types de données (texte, audio).
Inconvénients :
Limitations pour les très gros datasets.
Cas d’usage : NLP et transcription audio.
Site web : https://kili-technology.com
14. Shaip
Avantages :
Plateforme "human-in-the-loop" pour la santé.
Inconvénients :
Formation requise pour une utilisation optimale.
Cas d’usage : Chatbots et NLP.
ite web : https://shaip.com
15. Playment/TELUS International
Avantages :
Annotation 2D/3D pour véhicules autonomes.
Inconvénients :
Rapports non personnalisables.
Cas d’usage : Validation de modèles IA.
Site web : https://playment.com
Avantages :
Annotation multi-capteurs (lidar, caméras).
IA pour accélérer le processus.
Inconvénients :
Courbe d’apprentissage pour la 3D.
Cas d’usage : Robotique et conduite autonome.
Site web : https://segments.ai
17. Hive
Avantages :
API pour la modération de contenu.
Inconvénients :
Reconnaissance imparfaite des images encombrées.
Cas d’usage : Analyse de contenu visuel.
Site web : https://hive.com
18. Scale Rapid
Avantages :
Annotation rapide pour données 3D.
Inconvénients :
Prix élevés pour les petites structures.
Cas d’usage : Annotation à grande échelle.
Site web : https://scale.com
19. Datasaur
Avantages :
Spécialisé en NLP (NER, classification).
Inconvénients :
Complexe pour les débutants.
Cas d’usage : Extraction d’informations textuelles.
Site web : https://datasaur.ai
20. Text Classifier (Mphasis)
Avantages :
Automatisation du deep learning.
Inconvénients :
Lent avec les gros datasets.
Cas d’usage : Classification de textes.
Site web : https://www.mphasis.com
21. UBIAI
Avantages :
Auto-annotation pour les documents.
Interface conviviale.
Inconvénients :
Limité pour les NLP complexes.
Cas d’usage : Extraction de données médicales.
Site web : https://www.ubiai.com
22. LinkedAI
Avantages :
Annotation d’images avec IA.
Tarifs abordables pour les startups.
Inconvénients :
Problèmes d’automatisation.
Cas d’usage : Computer vision.
Site web : https://linkedai.com
23. http://Super.ai
Avantages :
Automatisation des workflows IA.
Inconvénients :
Fonctionnalités limitées.
Cas d’usage : Traitement de données textuelles/audio.
Site web : https://super.ai
24. Predictly
Avantages :
Insights clients via l’IA.
Inconvénients :
Modèles nécessitant des ajustements.
Cas d’usage : Analyse de sentiment.
Site web : https://predictly.ai
Avantages :
Annotation DICOM pour la santé.
Inconvénients :
Ralentissements avec les gros volumes.
Cas d’usage : Imagerie médicale.
Site web : https://trainingdata.io
26. http://Jaxon.ai
Avantages :
Annotation semi-supervisée.
Inconvénients :
Pas d’essai gratuit.
Cas d’usage : Modèles NLP personnalisés.
Site web : https://jaxon.ai
27. Supervisely
Avantages :
Outils open-source intégrés.
Inconvénients :
Interface complexe pour les novices.
Cas d’usage : Formation de modèles IA.
Site web : https://supervise.ly
28. Cogito Tech LLC
Avantages :
Annotation éthique et précise.
Inconvénients :
Incohérences occasionnelles.
Cas d’usage : Santé et automobile.
Site web : https://cogitotechllc.com
29. Swivl
Avantages :
Automatisation des tâches vidéo.
Inconvénients :
Exécution lente.
Cas d’usage : Collaboration vidéo.
Site web : https://swivl.com
30. Ango Hub
Avantages :
Annotation de PDF volumineux.
Tarification flexible.
Inconvénients :
Courbe d’apprentissage pour les fonctionnalités avancées.
Cas d’usage : Gestion de documents médicaux.
Site web : https://angohub.ai
Remarque : Les liens directs mènent aux sites officiels des outils. Les fonctionnalités et tarifs peuvent évoluer : vérifiez toujours sur les sites avant de choisir.
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