Labelliseur de données

En général, le métier de labelliseur consiste à identifier, classifier et annoter des données brutes pour les rendre exploitables par les modèles d’apprentissage automatique. Son travail donne lieu aux patterns (textes, images, vidéos ou sons) qui vont servir à entraîner les algorithmes d’IA.

Les missions du labelliseur de données s’articulent autour de plusieurs activités. La toute première est la qualification des données brutes avant leur annotation. Il trie les contenus inexploitables ou hors sujet, identifie les doublons, et vérifie la conformité des formats pour garantir la qualité du jeu de données initial. Vient ensuite l’annotation qui doit suivre un guide d’annotation qui définit les catégories, les méthodes de délimitation et les règles à appliquer.

Il lui revient en premier lieu de garantir la qualité des données annotées. C’est une étape cruciale, car la fiabilité des modèles d’IA dépend directement de celles des données d’entraînement.

Le labelliseur assume également une responsabilité importante en matière de détection et de réduction des biais. En annotant, il doit rester vigilant face aux stéréotypes ou préjugés qui pourraient être involontairement glissé dans les données et se répercuter ensuite dans le comportement des algorithmes.

La confidentialité des informations traitées constitue une autre responsabilité majeure. Le labelliseur manipule souvent des données sensibles (dossiers médicaux, images personnelles, conversations privées) et doit respecter scrupuleusement les protocoles de sécurité et de confidentialité établis, particulièrement dans des secteurs comme la santé ou la finance.

L’efficacité et la productivité représentent également des responsabilités significatives. Le labelliseur doit atteindre les objectifs quantitatifs fixés tout en maintenant un niveau de qualité constant.

Le métier de labelliseur de données demande une maîtrise parfaite des outils d’annotation. De plus, il faut savoir utiliser les plateformes dédiées comme Labelbox, Supervisely, Prodigy ou V7, qui proposent des interfaces spécialisées en fonction des types de données (images, textes, audio, vidéo).

Par ailleurs, il existe deux autres socles fondamentaux : la compréhension des principes de base de l’intelligence artificielle et l’expertise en data science. Puis, il faut avoir des compétences spécifiques au domaine d’application. Un labelliseur qui travaille sur des données médicales devra connaître la terminologie et les concepts de base du secteur. Cette expertise contextuelle permet une interprétation plus juste des éléments à annoter.

La patience et la persévérance sont essentielles pour faire face à des tâches parfois répétitives, mais qui nécessitent une attention constante. Cette endurance mentale permet de maintenir un niveau de qualité homogène même après plusieurs heures de travail sur des annotations similaires. Les deux autres qualités fondamentales sont la rigueur et la minutie. En effet, le moindre écart dans l’application des directives peut introduire des incohérences préjudiciables à l’apprentissage des algorithmes. Pour les secteurs sensibles comme la finance, l’intégrité prime généralement sur les autres qualités.

Le parcours pour devenir labelliseur de données se distingue par sa relative, comparé à d’autres métiers de l’IA. Le niveau d’études requis varie selon la complexité technique et la spécialisation du domaine d’application. Pour des tâches d’annotation généralistes, un niveau Bac est souvent suffisant, complété par des formations spécifiques aux outils et méthodes d’annotation.

Pour des projets plus techniques ou spécialisés, un Bac+2/3 dans le domaine d’application concerné peut être demandé. Par exemple, un DUT ou BTS en imagerie médicale pour l’annotation de radiographies, une licence en linguistique pour des projets de traitement du langage naturel, ou une formation en finance pour des documents bancaires.

La rémunération d’un labelliseur de données varie considérablement selon le mode de travail, le niveau de spécialisation et le secteur d’activité. Pour un emploi salarié à temps plein en France, le salaire annuel brut débutant se situe généralement entre 25 000 et 30 000 €, soit légèrement au-dessus du SMIC. Avec de l’expérience ou une spécialisation dans un domaine technique comme l’imagerie médicale ou la finance, cette rémunération peut atteindre 30 000 à 35 000 € brut annuel.

Le mode de rémunération influence significativement les revenus. De nombreux labelliseurs travaillent à la tâche ou au volume de données traitées. Dans ce cas, les revenus dépendent directement de la productivité et peuvent varier selon la complexité des annotations et l’expertise requise.

La carrière d’un labelliseur de données offre plusieurs trajectoires d’évolution possibles. Après avoir développé une expertise pratique et une compréhension approfondie des processus d’annotation, beaucoup évoluent vers des rôles de chef d’équipe ou de superviseur de labellisation.

L’évolution vers des fonctions de gestionnaire de projet de labellisation constitue une progression naturelle. Ceci est pour ceux ayant des compétences en coordination et en communication.

La progression vers des métiers de spécialiste en annotation de données avancées représente une autre voie fréquente.

Les profils de labelliseurs de données sont recherchés par une diversité croissante d’organisations. Parmi les principaux recruteurs, il y a les entreprises spécialisées dans l’annotation de données, des sociétés comme Appen, Dataloop, Kili Technology, Scale AI ou Isahit.

Les grands groupes technologiques développant des solutions d’IA comme Google, Microsoft, Meta ou Amazon recrutent, eux aussi, des annotateurs pour alimenter leurs propres algorithmes d’apprentissage. D’autres côtés, il y a les startups spécialisées en intelligence artificielle notamment, les jeunes pousses telles que Owkin (IA médicale), Deepomatic (vision par ordinateur) ou Zelros (IA pour l’assurance) qui ont besoin de données annotées de haute qualité pour entraîner leurs modèles spécifiques. Enfin, notons l’intérêt marqué pour ces profils par les banques françaises (Société Générale, Crédit Agricole), le Groupe Thales, CapGemini et l’Inria (Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique).

Le métier de labelliseur de données présente plusieurs avantages significatifs. L’accessibilité constitue un atout majeur, ce domaine offrant des opportunités d’entrée dans le secteur de l’IA sans nécessiter de formation technique poussée ou d’expérience préalable extensive. De plus, c’est un travail relativement flexible qui permet le travail à distance, à temps partiel ou avec des horaires adaptables.

Concernant les inconvénients, il faut souligner la monotonie, car les tâches sont particulièrement répétitives. Même si les projets varient, le processus d’annotation lui-même implique souvent des actions similaires répétées sur de grands volumes de données. En outre, la pression sur la productivité constitue un défi significatif, particulièrement dans les modèles de rémunération à la tâche et surtout, lorsque les tarifs unitaires sont bas.

Enfin, il est vrai que la valorisation sociale et professionnelle pour ce métier reste perfectible, étant souvent perçu comme purement exécutif.

Il n’existe aucun parcours spécifique standardisé pour devenir labelliseur de données. En général, une formation de base en informatique ou dans le domaine d’application visé (santé, finance, linguistique) permet de débuter le métier, même si un cursus dans une école spécialisée reste relativement plus valorisée.

En revanche, l’apprentissage pratique joue un rôle prépondérant. Il est recommandé à cet effet de s’inscrire sur des plateformes comme Appen, Clickworker ou Amazon Mechanical Turk pour se familiariser avec les tâches d’annotation et de construire progressivement une expérience. La formation aux outils spécifiques (Labelbox, V7 Labs ou Supervisely) reste néanmoins indispensable et constitue un différenciateur sur le marché du travail. Il en est de même pour le développement d’une spécialisation dans un domaine particulier. Enfin, pour réussir dans ce métier, ne pas oublier le réseautage professionnel qui joue un rôle important. Il faut échanger avec des pairs expérimentés dans des groupes LinkedIn spécialisés en annotation de données, participer à des forums comme ceux d’Appen Contributor ou rejoindre des communautés Discord dédiées à l’IA.