Meilleures applications d'annotation d'images pour améliorer votre processus d'étiquetage des données

L'annotation d'images joue un rôle essentiel dans les projets d'apprentissage automatique, de vision par ordinateur et d'IA. Que vous étiquetiez des images pour la détection, la classification ou la segmentation d'objets, une application adaptée peut simplifier le processus. Si cette tâche peut sembler fastidieuse, ces outils la simplifient et l'accélèrent, notamment lorsqu'il s'agit de travailler avec de grands ensembles de données. Dans cet article, nous nous penchons sur les meilleures applications d'annotation d'images qui peuvent optimiser vos projets, booster votre productivité et optimiser vos tâches d'annotation.

Si vous souhaitez accélérer le processus d'annotation sans compromettre la qualité, ou si vous cherchez simplement un outil facilitant la collaboration entre équipes, vous trouverez ici ce qu'il vous faut. Découvrons ces applications et comment elles peuvent répondre à vos besoins d'étiquetage de données.

1. FlyPix AI

Chez FlyPix AI, nous sommes spécialisés dans l'accessibilité et l'exploitation des données géospatiales. Notre plateforme est conçue pour aider les utilisateurs à détecter des objets, suivre les changements et repérer les anomalies dans les images satellite et aériennes. Cet outil est particulièrement utile pour les secteurs nécessitant une analyse détaillée de la surface terrestre, comme l'agriculture, l'urbanisme et la surveillance environnementale. Concernant les applications d'annotation d'images, nous proposons une solution simplifiée qui améliore la précision de l'étiquetage et de l'annotation des images pour les tâches de machine learning.

Nous avons conçu FlyPix AI pour qu'il soit convivial et sans code. Vous n'avez donc pas besoin d'être un expert pour créer des modèles d'IA personnalisés. Compatible avec diverses sources de données comme les drones, les satellites et le LiDAR, FlyPix AI est polyvalent et s'adapte à un large éventail de projets. Que vous travailliez avec un petit ensemble de données ou une grande organisation, FlyPix AI offre des analyses en temps réel, des fonctionnalités collaboratives et des options complètes de visualisation des données, ce qui en fait un outil efficace pour les équipes travaillant avec des images annotées.

Caractéristiques principales :

• Plateforme sans code pour la détection d'objets, la segmentation et la détection d'anomalies
• Prend en charge les images satellite, drone, hyperspectrales, LiDAR et SAR
• Outils interactifs pour former des modèles d'IA personnalisés pour l'annotation d'images
• Analyses en temps réel avec tableaux de bord, cartes thermiques et suivi des changements
• Fonctionnalités de niveau entreprise telles que l'accès API et le traitement multispectral

Services:

• Détection et localisation d'objets géospatiaux
• Détection de changements et d'anomalies dans l'imagerie
• Suivi dynamique des objets au fil du temps
• Développement de modèles d'IA personnalisés pour des analyses sur mesure
• Intégration transparente avec les systèmes SIG existants
• Génération de cartes thermiques pour visualiser les modèles dans les données

Idéal pour :

• Équipes travaillant sur des tâches d'annotation de données géospatiales et d'images
• Des industries comme l'agriculture, l'urbanisme et la surveillance environnementale
• Utilisateurs ayant besoin d'une solution sans code pour créer des modèles d'IA personnalisés
• Projets à grande échelle nécessitant des analyses et une collaboration en temps réel

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site web: flypix.ai
• Adresse : Robert-Bosch-Str. 7, 64293 Darmstadt, Allemagne
• Téléphone : +49 6151 2776497
• E-mail: info@flypix.ai 
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/flypix-ai

2. Roboflow

Roboflow est une plateforme d'annotation d'images principalement utilisée pour des tâches de machine learning telles que la détection d'objets, la classification et la segmentation d'images. Elle permet aux utilisateurs d'annoter des images, d'entraîner des modèles et de préparer des jeux de données pour des projets d'IA. La plateforme prend en charge différents types d'annotations et est compatible avec les frameworks de machine learning les plus répandus, notamment TensorFlow et PyTorch, ce qui la rend polyvalente pour les équipes ayant besoin d'un workflow simplifié.

Outre l'étiquetage manuel, Roboflow propose des outils assistés par IA pour accélérer le processus d'annotation. Il offre également des outils de gestion des jeux de données et permet aux utilisateurs d'exporter directement les données étiquetées pour l'entraînement des modèles. Roboflow est particulièrement adapté aux équipes travaillant sur des projets de vision par ordinateur nécessitant un étiquetage efficace et précis de grands jeux de données.

Caractéristiques principales :

• Prend en charge la détection, la classification et la segmentation des objets
• Intégration avec des frameworks d'apprentissage automatique comme TensorFlow et PyTorch
• Outils d'annotation assistés par l'IA pour un étiquetage plus rapide
• Fonctionnalités de collaboration en temps réel pour les équipes
• Évolutif pour les petits et grands ensembles de données

Idéal pour :

• Des équipes d'apprentissage automatique et d'IA travaillent sur la vision par ordinateur
• Projets nécessitant une intégration avec TensorFlow ou PyTorch
• Équipes ayant besoin d'annotations assistées par l'IA pour accélérer le processus
• Utilisateurs manipulant de grands ensembles de données pour la formation de modèles d'apprentissage automatique

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : roboflow.com
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/roboflow-ai
• Twitter : x.com/roboflow

3. CVAT

CVAT (Computer Vision Annotation Tool) est un outil d'annotation d'images et de vidéos open source. Développé par Intel, il est conçu pour des tâches telles que la détection, la segmentation et le suivi d'objets. Il prend en charge divers formats d'annotation, notamment les cadres de délimitation, les polygones et les points clés. CVAT est principalement utilisé par les équipes travaillant sur des tâches de vision par ordinateur et prend en charge l'annotation collaborative pour permettre à plusieurs utilisateurs de travailler simultanément sur un projet.

L'un des atouts de CVAT réside dans son caractère open source, ce qui signifie qu'il est gratuit et adaptable aux besoins spécifiques d'un projet. La plateforme s'intègre aux frameworks d'apprentissage automatique, permettant aux équipes de passer rapidement de l'annotation des données à leur utilisation pour l'entraînement de modèles d'IA. CVAT est ainsi un outil flexible, adapté à une grande variété de projets de vision par ordinateur.

Caractéristiques principales :

• Open source et libre d'utilisation
• Prend en charge les cadres de délimitation, les polygones et les points clés pour l'annotation
• Collaboration en temps réel pour l'annotation en équipe
• S'intègre aux frameworks d'apprentissage automatique
• Personnalisable pour des besoins d'annotation spécifiques

Idéal pour :

• Équipes travaillant sur la détection, la segmentation et le suivi d'objets
• Projets d'annotation collaborative nécessitant plusieurs utilisateurs
• Équipes ayant besoin d'une solution gratuite et open source
• Projets nécessitant une intégration avec des flux de travail d'apprentissage automatique

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : www.cvat.ai
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/cvat-ai
• Facebook : www.facebook.com/cvat.corp

4. LabelMe

LabelMe est un outil d'annotation gratuit et open source développé par le CSAIL du MIT. Il est conçu pour les tâches d'étiquetage d'images, telles que la détection et la segmentation d'objets, à l'aide de cadres englobants, de polygones et de points. LabelMe est un outil simple d'utilisation, directement accessible depuis un navigateur web, permettant d'accéder facilement aux images et de commencer à les annoter sans installation ni configuration complexe.

Étant open source, LabelMe est idéal pour les utilisateurs ou les équipes disposant de ressources limitées, ou pour ceux qui préfèrent utiliser un outil modifiable. Bien qu'il ne dispose pas de toutes les fonctionnalités des plateformes d'annotation plus avancées, sa simplicité le rend efficace pour les tâches d'annotation de base, notamment dans les environnements de recherche ou pour les projets de petite envergure.

Caractéristiques principales :

• Open source et libre d'utilisation
• Prend en charge les cadres de délimitation, les polygones et les points
• Aucune installation requise, s'exécute directement dans le navigateur
• Interface simple et intuitive
• Idéal pour les projets d'annotation de petite à moyenne taille

Idéal pour :

• Projets d'annotation de petite et moyenne taille
• Les utilisateurs recherchent un outil gratuit et simple pour l'annotation d'images
• Équipes de recherche ou amateurs travaillant sur la détection et la segmentation d'objets
• Les utilisateurs qui ont besoin d'un outil léger basé sur un navigateur

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site web: labelme.io
• Courriel : kentaro@labelme.io
• Twitter : x.com/labelmeai

5. Label Studio

Label Studio est une plateforme d'étiquetage de données open source prenant en charge un large éventail de tâches d'annotation, notamment d'images, de textes, d'audio et de vidéos. Hautement personnalisable, elle permet aux utilisateurs d'adapter la plateforme à leurs besoins spécifiques, qu'il s'agisse de détection d'objets, de classification ou même de classification de textes. Sa flexibilité la rend adaptée à une variété de projets d'apprentissage automatique, et pas seulement à la vision par ordinateur.

Outre l'annotation, Label Studio offre des fonctionnalités collaboratives permettant à plusieurs membres de l'équipe de travailler sur un même projet en temps réel. Il s'intègre parfaitement aux pipelines de machine learning, permettant aux utilisateurs d'exporter rapidement des données étiquetées pour l'entraînement des modèles. Label Studio est open source, ce qui permet aux équipes de l'utiliser gratuitement et de le modifier pour répondre aux besoins spécifiques de leur projet.

Caractéristiques principales :

• Prend en charge l'annotation d'images, de textes, d'audio et de vidéos
• Interface personnalisable pour différentes tâches d'annotation
• Collaboration en temps réel pour les équipes
• Intégration avec les flux de travail d'apprentissage automatique
• Open source et libre d'utilisation

Idéal pour :

• Équipes travaillant avec plusieurs types de données (images, texte, audio, vidéo)
• Projets nécessitant des flux de travail personnalisables
• Les équipes d'IA intègrent les annotations dans les modèles d'apprentissage automatique
• Les utilisateurs à la recherche d'un outil d'annotation open source et flexible

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : labelstud.io
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/heartex
• Twitter : x.com/labelstudiohq

6. Échelle de l'IA

Scale AI est une plateforme d'étiquetage de données conçue pour simplifier l'annotation d'images, de vidéos et d'autres types de données pour les projets de machine learning. La plateforme prend en charge divers types d'annotations, notamment la détection d'objets, la segmentation et la classification d'images. Scale AI utilise une combinaison de modèles de machine learning et d'annotateurs humains pour fournir des données étiquetées de haute qualité, prêtes à être entraînées.

Scale AI met l'accent sur la précision et l'efficacité, en fournissant des outils de contrôle qualité et de gestion de projet en temps réel. L'intégration avec plusieurs pipelines de machine learning permet une exportation fluide des données directement vers les workflows d'entraînement des modèles. Scale AI est utilisé par des équipes de secteurs tels que les véhicules autonomes, le e-commerce et la santé, qui nécessitent des jeux de données annotés à grande échelle.

Caractéristiques principales :

• Prend en charge la segmentation d'images, la détection d'objets et la classification
• Outils d'IA assistés par l'homme pour l'annotation des données
• Outils de gestion de projet et de contrôle qualité en temps réel
• Intégration avec les frameworks d'apprentissage automatique
• Capacités d'étiquetage de données à haut volume

Idéal pour :

• Équipes travaillant sur des projets d'annotation d'images et de vidéos à grande échelle
• Des secteurs comme les véhicules autonomes et les soins de santé nécessitent des données étiquetées de haute qualité
• Projets nécessitant une collaboration en temps réel et un contrôle qualité
• Équipes nécessitant une intégration transparente avec les modèles d'IA

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : scale.com
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/scaleai
• Twitter : x.com/scale_ai
• Facebook : www.facebook.com/scaleapi

7. SuperAnnotate

SuperAnnotate est un outil conçu pour les tâches d'annotation d'images telles que la détection et la segmentation d'objets. Il offre une plateforme complète pour l'étiquetage des images avec des cadres de délimitation, des polygones et des points clés. L'un des atouts de la plateforme est sa capacité à évoluer, ce qui la rend adaptée aux projets d'annotation de petite comme de grande envergure. L'interface utilisateur de SuperAnnotate est conçue pour faciliter la collaboration en temps réel, ce qui en fait un outil efficace pour les projets collaboratifs.

La plateforme intègre également des fonctionnalités d'IA facilitant l'annotation des images, permettant aux utilisateurs d'annoter les données plus rapidement et avec moins de saisies manuelles. SuperAnnotate est largement utilisé par les équipes travaillant sur des projets de vision par ordinateur et offre diverses options d'intégration pour optimiser les flux de travail grâce aux modèles de machine learning.

Caractéristiques principales :

• Prend en charge la détection d'objets, la segmentation et l'étiquetage des points clés
• Outils basés sur l'IA pour une annotation plus rapide
• Fonctionnalités de collaboration en temps réel pour les projets d'équipe
• Intégration avec des modèles d'apprentissage automatique pour des flux de travail fluides
• Évolutif pour les grands ensembles de données

Idéal pour :

• Équipes travaillant sur des tâches de vision par ordinateur telles que la détection et la segmentation d'objets
• Projets nécessitant une collaboration en temps réel entre les membres de l'équipe
• Équipes utilisant des modèles d'apprentissage automatique et recherchant une intégration transparente
• Utilisateurs ayant besoin d'un outil évolutif pour les grands projets d'annotation

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : www.superannotate.com
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/superannotate
• Twitter : x.com/superannotate
• Facebook : www.facebook.com/superannotate

8. Boucle de données

Dataloop est un outil d'annotation d'images conçu pour les projets de vision par ordinateur. Il permet aux équipes d'annoter des images, des vidéos et d'autres types de médias pour des tâches telles que la détection, la segmentation et la classification d'objets. Conçu pour être évolutif, Dataloop convient aussi bien aux petits qu'aux grands ensembles de données. Il propose des outils d'annotation assistés par l'IA pour accélérer le processus d'étiquetage, et sa plateforme est personnalisable pour s'adapter aux besoins spécifiques des différentes équipes et projets.

Dataloop propose également des outils complets de gestion des données, facilitant l'organisation et la gestion des jeux de données étiquetés. L'intégration est fluide avec les workflows d'apprentissage automatique, permettant un transfert fluide des données annotées vers les processus d'entraînement des modèles. L'interface conviviale et les outils robustes de Dataloop en font une plateforme précieuse pour les équipes travaillant sur des projets de vision par ordinateur à grande échelle.

Caractéristiques principales :

• Prend en charge la détection, la segmentation et la classification des objets
• Outils d'annotation assistés par l'IA pour un étiquetage plus rapide
• Flux de travail personnalisables pour différents besoins d'annotation
• Intégration transparente avec les modèles d'apprentissage automatique
• Outils complets de gestion des données pour organiser les données étiquetées

Idéal pour :

• Équipes travaillant avec de grands ensembles de données pour des projets de vision par ordinateur
• Projets nécessitant des données étiquetées de haute qualité pour les modèles d'apprentissage automatique
• Utilisateurs ayant besoin d'annotations assistées par l'IA pour plus d'efficacité
• Équipes recherchant des flux de travail personnalisables pour des tâches spécifiques

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : dataloop.ai
• Adresse : 2 rue Sapir, Herzliya, POB 12580, 4685206, Israël
• Courriel : info@dataloop.ai
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/dataloop

9. Supervisé

Supervisely est une plateforme proposant des outils d'annotation d'images et de vidéos, conçus pour des tâches telles que la détection et la segmentation d'objets. Elle offre des fonctionnalités telles que les cadres de délimitation, les polygones et la segmentation sémantique. Supervisely est hautement personnalisable et convient aux projets d'annotation de petite et grande envergure. La plateforme prend également en charge le travail collaboratif, permettant aux équipes d'annoter des données ensemble en temps réel.

Supervisely s'intègre aux frameworks d'apprentissage automatique, offrant un flux de travail efficace, de l'annotation à l'entraînement des modèles. Ses fonctionnalités robustes et son évolutivité le rendent idéal pour les équipes travaillant sur des projets complexes de vision par ordinateur nécessitant des données étiquetées de haute qualité.

Caractéristiques principales :

• Prend en charge la détection d'objets, la segmentation et l'annotation des points clés
• Fonctionnalités de collaboration en temps réel pour les projets d'équipe
• Intégration avec les frameworks d'apprentissage automatique pour des flux de travail fluides
• Personnalisable pour des tâches d'annotation spécifiques
• Évolutif pour les petits et les grands projets

Idéal pour :

• Équipes travaillant sur des tâches de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique
• Projets d'annotation collaborative nécessitant un travail en temps réel
• Les utilisateurs intègrent des données annotées directement dans des modèles d'apprentissage automatique
• Projets nécessitant des outils d'annotation de haute qualité et évolutifs

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : supervisely.com
• E-mail : hello@supervisely.com
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/deep-systems
• Twitter : x.com/supervisely_ai

10. Annotateur d'images VGG (VIA)

VGG Image Annotator (VIA) est un outil d'annotation d'images open source conçu pour faciliter la détection et la segmentation d'objets. Léger et accessible via un navigateur, il ne nécessite aucune installation. VIA permet d'annoter des images et des vidéos avec des cadres de délimitation, des polygones et des points, ce qui en fait un outil polyvalent pour diverses tâches de vision par ordinateur.

VIA est particulièrement utile pour les projets d'annotation de petite et moyenne envergure. Simple d'utilisation et doté d'une interface claire, il convient parfaitement aux chercheurs et aux équipes qui recherchent un outil gratuit et open source. Son absence de fonctionnalités avancées en fait une option légère pour les tâches de base, tout en offrant des fonctionnalités d'annotation essentielles aux projets de machine learning.

Caractéristiques principales :

• Open source et libre d'utilisation
• Basé sur un navigateur sans installation requise
• Prend en charge les cadres de délimitation, les polygones et les points
• Interface simple et conviviale
• Idéal pour les tâches d'annotation de petite à moyenne échelle

Idéal pour :

• Projets d'annotation de petite à moyenne envergure
• Les utilisateurs à la recherche d'un outil simple, gratuit et open source
• Des chercheurs travaillent sur la détection et la segmentation d'objets
• Les équipes qui ont besoin d'un outil d'annotation léger pour les tâches de base

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
• E-mail : vgg-webmasters@robots.ox.ac.takethisout.uk
• Twitter : x.com/Oxford_VGG

11. V7

V7 est une plateforme d'annotation complète qui fournit des outils pour la détection d'objets, la segmentation d'images et la classification. Elle permet aux utilisateurs d'annoter des images et des vidéos avec différents types d'annotations, comme des cadres de délimitation, des polygones et des points clés. Conçue pour sa flexibilité, elle prend en charge tous types de projets, des petits projets aux grands ensembles de données d'entreprise.

L'un des principaux atouts de V7 réside dans ses capacités d'annotation assistée par IA, qui permettent aux utilisateurs d'accélérer le processus d'annotation en automatisant certaines parties. V7 prend également en charge la collaboration en temps réel, permettant aux équipes de collaborer sur de grands ensembles de données, ce qui en fait un outil idéal pour les équipes multi-contributeurs. Son intégration aux frameworks d'apprentissage automatique simplifie encore davantage le processus, de l'annotation à l'entraînement des modèles.

Caractéristiques principales :

• Prend en charge la détection d'objets, la segmentation d'images et la classification
• Annotation assistée par l'IA pour accélérer le processus
• Collaboration en temps réel pour les équipes
• Intégration avec les frameworks d'apprentissage automatique
• Évolutif pour les petits et grands ensembles de données

Idéal pour :

• Équipes travaillant sur des tâches de détection d'objets et de segmentation d'images
• Projets nécessitant une collaboration entre plusieurs membres de l'équipe
• Les utilisateurs recherchent des outils assistés par l'IA pour améliorer la vitesse d'annotation
• Projets à grande échelle avec des ensembles de données complexes

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : www.v7labs.com
• Adresse : 201 Spear Street, Suite 1100, San Francisco, CA 94105
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/v7labs
• Twitter : x.com/v7labs

12. Labelbox

Labelbox est une plateforme d'étiquetage de données qui fournit des outils pour l'annotation d'images et d'autres tâches d'apprentissage automatique. Elle prend en charge la détection d'objets, la classification et la segmentation d'images, et propose divers outils d'annotation tels que les cadres de délimitation, les polygones et les points clés. Conçue pour une grande évolutivité, Labelbox convient aussi bien aux petites équipes qu'aux grandes entreprises.

La plateforme inclut des fonctionnalités d'annotation collaborative, permettant aux équipes de collaborer sur des projets d'envergure. Labelbox propose également des outils intégrés de contrôle qualité, garantissant l'exactitude et la cohérence des données annotées. La plateforme s'intègre facilement aux pipelines de machine learning, permettant aux utilisateurs de passer de l'étiquetage des données à l'entraînement des modèles en toute fluidité.

Caractéristiques principales :

• Prend en charge la détection d'objets, la classification d'images et la segmentation
• Fonctionnalités collaboratives pour l'annotation en équipe
• Outils de contrôle qualité intégrés pour un étiquetage précis des données
• Évolutif pour les petits et les grands projets
• Intégration avec les flux de travail d'apprentissage automatique

Idéal pour :

• Équipes travaillant sur des tâches de détection d'objets, de classification d'images et de segmentation
• Projets nécessitant un contrôle de haute qualité et des données précises
• Entreprises ou équipes travaillant sur l'annotation d'images à grande échelle
• Utilisateurs qui ont besoin d'une intégration transparente avec les modèles d'apprentissage automatique

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : labelbox.com

13. Étiquette MONAI

MONAI Label est un outil spécialisé dans le secteur de l'imagerie médicale, conçu pour l'annotation d'images médicales telles que les scanners et les IRM. Il offre des fonctionnalités d'annotation pour la segmentation, la classification et la détection d'objets dans les jeux de données d'images médicales. MONAI Label fait partie du framework MONAI (Medical Open Network for AI), qui vise à améliorer l'apprentissage profond dans les domaines de la santé et de l'imagerie médicale.

L'une des caractéristiques uniques de MONAI Label réside dans son intégration transparente aux flux de travail d'imagerie médicale existants. Conçu pour la recherche en IA médicale, cet outil aide les équipes à annoter les images médicales avec précision et efficacité. Il prend également en charge l'annotation collaborative, permettant aux équipes de professionnels de la santé et aux chercheurs en IA de collaborer sur des ensembles de données complexes.

Caractéristiques principales :

• Spécialisé dans l'annotation d'images médicales (par exemple, tomodensitométrie, IRM)
• Prend en charge la segmentation, la classification et la détection d'objets
• Une partie du cadre d'apprentissage en profondeur MONAI plus vaste
• Intégration transparente avec les flux de travail d'imagerie médicale
• Fonctionnalités d'annotation collaborative pour les équipes

Idéal pour :

• Équipes travaillant avec des données d'imagerie médicale telles que des tomodensitogrammes et des IRM
• Des professionnels de la santé et des chercheurs en IA annotent des images médicales
• Utilisateurs dans le développement de l'IA dans le domaine de la santé
• Projets nécessitant des outils spécialisés pour l'étiquetage des images médicales

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : monai.io
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/projectmonai
• Twitter : x.com/ProjectMONAI

Conclusion

L'annotation d'images est une tâche essentielle pour de nombreux projets de machine learning et de vision par ordinateur. Les outils présentés ici offrent une gamme de fonctionnalités pour répondre à divers besoins d'annotation, de la détection et segmentation d'objets de base aux tâches complexes assistées par l'IA. Que vous travailliez avec de petits ensembles de données ou des projets à grande échelle, il existe un outil d'annotation capable de simplifier le processus. Le choix de l'outil approprié dépend de l'échelle, de la complexité et des exigences spécifiques de votre projet. Vous devez donc disposer des fonctionnalités nécessaires pour créer des données étiquetées de haute qualité pour vos modèles de machine learning.