Meilleurs outils d'annotation gratuits pour l'étiquetage des données

Si vous vous lancez dans le machine learning ou l'IA, vous réaliserez rapidement que l'étiquetage des données est une étape cruciale. Les outils d'annotation vous aident à étiqueter vos images, vidéos et autres ensembles de données, les préparant ainsi à l'entraînement de vos modèles. Si de nombreux outils d'annotation sont onéreux, il existe d'excellentes options gratuites. Ces outils gratuits peuvent vous aider à accomplir votre travail sans vous ruiner, que vous travailliez sur un petit projet ou que vous ayez besoin d'une solution évolutive. Examinons les meilleurs outils d'annotation gratuits disponibles et comment ils peuvent vous aider à rationaliser votre processus d'étiquetage des données.

1. FlyPix AI

Chez FlyPix AI, nous sommes spécialisés dans l'analyse géospatiale en exploitant l'intelligence artificielle pour transformer les images satellites et aériennes en informations exploitables. La plateforme est conçue pour nous aider à détecter des objets, à surveiller les changements et à identifier les anomalies, des éléments essentiels pour des secteurs comme l'agriculture, l'urbanisme et la surveillance environnementale. Bien que FlyPix AI soit une plateforme payante, elle offre des fonctionnalités précieuses qui peuvent servir d'outils d'annotation gratuits pour les petits projets ou les équipes qui débutent avec les données géospatiales.

Nous apprécions FlyPix AI pour sa plateforme sans code qui nous permet de créer et d'entraîner facilement des modèles d'IA personnalisés. Les outils d'annotation interactifs nous aident à annoter les images et à entraîner les modèles sans compétences en codage, ce qui en fait un outil accessible aux utilisateurs, qu'ils soient techniciens ou non. De plus, les analyses en temps réel et la génération de cartes thermiques de FlyPix AI nous permettent de suivre les évolutions au fil du temps, fournissant ainsi des données claires et exploitables.

Caractéristiques principales :

• Plateforme sans code pour l'annotation d'images et la formation de modèles
• Prend en charge les types de données satellite, drone et LiDAR
• Outils interactifs pour annoter les objets et suivre les modifications
• Analyse en temps réel avec génération de cartes thermiques
• Support de niveau entreprise pour les projets à grande échelle

Services:

• Détection et localisation d'objets géospatiaux
• Détection et suivi des changements ou des anomalies dans les images
• Développement de modèles d'IA personnalisés pour les besoins uniques de votre projet
• Intégration avec les systèmes SIG pour un flux de travail plus fluide
• Visualiser les modèles de données avec des cartes thermiques

Idéal pour :

• Équipes travaillant avec des images satellite, drone ou LiDAR
• Projets en agriculture, urbanisme et surveillance environnementale
• Les utilisateurs recherchent un outil sans code pour annoter et former rapidement des modèles
• Toute personne ayant besoin d'un suivi des changements en temps réel et d'une représentation visuelle des données

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: [email protected] 
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/flypix-ai

2. CVAT

CVAT (Computer Vision Annotation Tool) est une plateforme open source conçue pour l'annotation d'images et de vidéos, principalement pour les tâches de vision par ordinateur. C'est un choix populaire auprès des équipes travaillant sur des projets d'apprentissage automatique et d'IA nécessitant la détection, la segmentation et le suivi d'objets. La plateforme prend en charge différents formats d'annotation et offre une interface intuitive, ce qui en fait un outil incontournable pour ceux qui cherchent à étiqueter efficacement de grands ensembles de données.

CVAT se distingue par son approche axée sur la flexibilité et la collaboration. Les équipes peuvent facilement collaborer sur des projets d'annotation, et la plateforme s'intègre parfaitement aux workflows d'apprentissage automatique, permettant aux utilisateurs d'exporter des données annotées pour un traitement ultérieur. Que vous travailliez sur un projet de recherche ou que vous ayez besoin d'étiqueter des données pour des applications commerciales, CVAT fournit les outils nécessaires pour gérer des tâches d'annotation complexes.

Caractéristiques principales :

• Open-source et personnalisable
• Prend en charge la détection, la segmentation et le suivi des objets
• Collaboration en temps réel pour l'annotation en équipe
• Intégration avec les pipelines d'apprentissage automatique
• Fonctionne avec différents formats d'image et de vidéo

Idéal pour :

• Les équipes d'IA et d'apprentissage automatique ont besoin d'un étiquetage précis des données
• Projets d'annotation à grande échelle nécessitant une collaboration d'équipe
• Les entreprises à la recherche d'un outil gratuit et open source
• Des équipes de recherche se concentrent sur les tâches de vision par ordinateur

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

3. Label Studio

Label Studio est un outil open source offrant un étiquetage flexible des données pour les images, le texte, l'audio et la vidéo. C'est une excellente option pour les projets de machine learning nécessitant l'annotation de divers types de données, structurées et non structurées. Conçu pour être convivial et personnalisable, Label Studio est un choix judicieux pour les équipes ayant des besoins d'annotation spécifiques.

Cet outil prend en charge un large éventail de types et de formats de données, permettant aux équipes d'annoter des données pour des projets impliquant la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et d'autres tâches liées à l'IA. Son caractère open source le rend économique et personnalisable, permettant aux utilisateurs de l'adapter aux besoins spécifiques de leurs projets sans avoir à investir un budget conséquent.

Caractéristiques principales :

• Open source et hautement personnalisable
• Prend en charge les annotations d'images, de vidéos, de textes et d'audio
• Collaboration en temps réel pour le travail en équipe
• Intégration transparente avec les flux de travail d'apprentissage automatique
• Interface facile à utiliser pour un étiquetage efficace des données

Idéal pour :

• Équipes ayant besoin d'étiqueter divers types de données pour l'apprentissage automatique
• Les entreprises à la recherche d'un outil gratuit et open source avec des options de personnalisation
• Projets impliquant la vision par ordinateur, le PNL et l'IA
• Équipes travaillant sur des tâches d'étiquetage de données nécessitant une collaboration en temps réel

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

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

4. LabelMe

LabelMe est un outil simple et open source d'annotation d'images. Il est particulièrement utile aux équipes qui doivent étiqueter rapidement des données pour des tâches de machine learning comme la détection et la segmentation d'objets. LabelMe prend en charge divers formats d'annotation, notamment les cadres englobants et les polygones, ce qui lui confère une flexibilité suffisante pour différents types de projets.

Bien qu'il s'agisse d'un outil relativement basique, la simplicité et l'accessibilité de LabelMe en font un choix idéal pour les projets de petite envergure ou les chercheurs disposant d'un budget limité. Son utilisation est open source, ce qui signifie que tout le monde peut l'utiliser gratuitement. Sa prise en main est simple, ce qui en fait une solution pratique pour les équipes qui n'ont pas besoin de la complexité d'outils d'annotation plus complexes.

Caractéristiques principales :

• Open source et libre d'utilisation
• Prend en charge les cadres de délimitation, les polygones et autres annotations
• Interface simple pour un étiquetage rapide des images
• Idéal pour les tâches de détection et de segmentation d'objets
• Personnalisable pour des besoins d'annotation spécifiques

Idéal pour :

• Projets d'annotation d'images à petite échelle
• Chercheurs ou équipes disposant d'un budget limité et ayant besoin d'une solution rapide
• Projets impliquant la détection et la segmentation d'objets
• Les utilisateurs à la recherche d'un outil d'annotation open source et gratuit

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site web: labelme.io
• Courriel : [email protected]
• Twitter : x.com/labelmeai

5. Scalab

Scalab est un outil d'annotation d'images flexible et open source, conçu pour les projets de grande envergure. Il prend en charge divers types d'annotations, comme les cadres de délimitation, les points clés et la segmentation, et est idéal pour les tâches de machine learning nécessitant des étiquettes précises et de haute qualité. Scalab est conçu pour évoluer et convient donc aussi bien aux petits qu'aux grands ensembles de données.

L'une des fonctionnalités qui distinguent Scalab est sa capacité de collaboration, qui permet aux équipes de collaborer sur des tâches d'annotation en temps réel. Que vous travailliez avec une petite équipe ou que vous ayez besoin d'un outil capable de gérer des jeux de données d'entreprise, Scalab offre une solution fiable pour un étiquetage efficace des données.

Caractéristiques principales :

• Open source et évolutif pour les grands ensembles de données
• Prend en charge les cadres de délimitation, les points clés et la segmentation
• Collaboration en temps réel pour l'annotation en équipe
• Personnalisable pour répondre aux exigences spécifiques du projet
• S'intègre aux flux de travail d'apprentissage automatique

Idéal pour :

• Équipes travaillant avec des ensembles de données volumineux et complexes
• Projets nécessitant une annotation d'image de haute qualité
• Les équipes d'apprentissage automatique se concentrent sur la détection et la segmentation d'objets
• Projets collaboratifs nécessitant des fonctionnalités d'annotation en équipe

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : www.scalabel.ai

6. Annotateur d'images VGG (VIA)

VGG Image Annotator (VIA) est un outil simple et open source développé par le Visual Geometry Group de l'Université d'Oxford. Conçu pour l'étiquetage d'images et de vidéos, il constitue un choix judicieux pour les équipes travaillant sur des tâches d'apprentissage automatique et d'IA, comme la détection et la segmentation d'objets. VIA s'exécute directement dans le navigateur ; aucune installation n'est donc nécessaire, ce qui le rend extrêmement facile d'accès et d'utilisation immédiate.

VIA se distingue par sa simplicité et son accessibilité. Il n'est pas surchargé de fonctionnalités inutiles, ce qui le rend idéal pour les petits projets ou les équipes qui recherchent simplement un outil d'annotation simple. Bien qu'il ne dispose pas des fonctionnalités avancées de certains autres outils, il offre les fonctionnalités essentielles pour un étiquetage rapide et efficace, notamment pour les chercheurs et les développeurs qui recherchent un outil simple.

Caractéristiques principales :

• Open source et basé sur un navigateur
• Prend en charge les tâches de détection et de segmentation d'objets
• Interface simple et conviviale
• Aucune installation requise
• Idéal pour les projets d'annotation à petite échelle

Idéal pour :

• Projets d'annotation d'images à petite échelle
• Chercheurs ou développeurs ayant besoin d'un outil simple et accessible
• Équipes à la recherche d'une solution open source et gratuite
• Les utilisateurs qui préfèrent un outil basé sur un navigateur sans installation

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via
• E-mail : [email protected]
• Twitter : x.com/Oxford_VGG

7. Étiquette MONAI

MONAI Label est un outil d'annotation d'images open source conçu pour l'imagerie médicale. Il fait partie du framework MONAI, dédié à l'IA dans le domaine de la santé. Cet outil aide les chercheurs et les équipes soignantes à annoter des images médicales pour des projets tels que la segmentation, la classification et la détection. MONAI Label s'intègre parfaitement aux logiciels d'imagerie médicale, ce qui le rend particulièrement utile aux équipes travaillant dans le domaine de la santé ou de la recherche médicale.

La force de MONAI Label réside dans son orientation vers le secteur de la santé. La plateforme est spécialement conçue pour l'annotation d'images médicales, permettant aux professionnels d'annoter facilement des scanners médicaux ou des images radiologiques. Grâce à son caractère open source, MONAI Label offre une solution flexible et économique aux équipes ayant besoin d'un étiquetage précis pour leurs modèles d'IA médicale.

Caractéristiques principales :

• Outil open source spécifiquement destiné à l'annotation d'images médicales
• Prend en charge les tâches de segmentation, de classification et de détection
• S'intègre aux logiciels d'imagerie médicale populaires
• Axé sur les applications de la recherche médicale et des soins de santé
• Personnalisable pour des cas d'utilisation médicale spécifiques

Idéal pour :

• Équipes de soins de santé et de recherche médicale travaillant avec l'imagerie médicale
• Projets nécessitant une annotation précise d'images médicales
• Équipes ayant besoin d'un outil d'annotation open source et personnalisable pour les soins de santé. Organisations intégrant l'annotation dans leurs flux de travail d'imagerie médicale.

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

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

8. Annotely

Annotely est un logiciel d'annotation d'images qui permet aux équipes d'étiqueter des images pour des projets d'apprentissage automatique et d'IA. Son interface simple et intuitive permet des tâches telles que la détection d'objets et la segmentation d'images. Annotely se distingue par sa simplicité d'utilisation, permettant aux utilisateurs de se lancer directement dans l'annotation d'images sans configuration complexe ni apprentissage complexe.

Cet outil est particulièrement adapté aux projets de petite et moyenne envergure et constitue une excellente option pour les entreprises et les particuliers qui recherchent une solution fiable et gratuite pour l'étiquetage de leurs données. Annotely offre toutes les fonctionnalités de base nécessaires à l'annotation d'images et sa flexibilité le rend adaptable à différents types d'applications d'IA et de machine learning.

Caractéristiques principales :

• Interface utilisateur simple et intuitive
• Prend en charge les annotations de cadre de délimitation et de polygone
• Idéal pour les tâches de détection et de segmentation d'objets
• Personnalisable pour différents besoins d'annotation
• Gratuit et accessible pour les projets de petite et moyenne envergure

Idéal pour :

• Petites et moyennes équipes ayant besoin d'un outil d'annotation rapide et facile
• Projets impliquant la détection et la segmentation d'objets
• Les utilisateurs qui souhaitent un outil accessible et gratuit pour étiqueter les images
• Entreprises ayant besoin d'un logiciel d'annotation d'images fiable

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : annotely.com
• Twitter : x.com/@annotely

9. Supervisé

Supervisely sert d'espace de travail où l'annotation côtoie l'organisation des données et l'expérimentation de modèles. Lorsqu'on l'utilise comme outil d'annotation gratuit, c'est généralement via sa version d'essai ou son accès communautaire, principalement pour étiqueter des images, des vidéos, des scans médicaux ou des données 3D. Son interface d'annotation est flexible et permet de réaliser des tâches d'annotation simples ou plus détaillées sans imposer de flux de travail rigide.

L'annotation n'est pas ici considérée comme une étape ponctuelle. Les étiquettes peuvent être révisées, ajustées et réutilisées au fur et à mesure de l'évolution des jeux de données. Pour les projets de petite envergure ou les travaux de recherche, l'accès gratuit est souvent suffisant pour explorer des types d'annotation avancés et comprendre comment structurer ultérieurement des pipelines plus complexes.

Points saillants :

• Assistance pour les images, les vidéos, les données médicales et l'annotation 3D
• Outils pour les boîtes, les polygones, les points clés, le suivi et la segmentation
• Étiquetage optionnel assisté par IA pour les tâches répétitives
• Interface basée sur un navigateur avec options cloud ou auto-hébergées
• Collaboration et examen au niveau du projet

À qui cela convient le mieux :

• Des équipes testent des configurations d'annotation complexes
• Projets de recherche avec des types de données non standard
• Utilisateurs combinant l'annotation et l'organisation des ensembles de données
• Travail à petite échelle qui nécessite de la flexibilité plutôt que de la simplicité

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site Web : supervisely.com
• Courriel : [email protected]
• Facebook : x.com/@supervisely_ai
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/10456352

10. Latitude

Latitude sert à annoter les données textuelles issues de grands modèles de langage, et non les données visuelles. Son accès gratuit permet généralement d'ajouter des commentaires humains aux réponses des modèles, aux conversations ou à des extraits de texte spécifiques. Au lieu de créer des ensembles de données statiques, l'annotation aide les équipes à comprendre le comportement des modèles en situation réelle.

Cet outil s'intègre aux flux de travail où l'évaluation et l'itération priment sur l'étiquetage volumétrique. Les retours peuvent être appliqués directement aux résultats générés, facilitant ainsi le repérage des tendances, des erreurs ou des incohérences. Pour les projets de master en droit (LLM) en phase initiale, ce type d'annotation remplace souvent les outils internes personnalisés.

Points saillants :

• Annotation des résultats textuels et conversationnels
• Commentaires au niveau de l'étendue et au niveau de la réponse
• Privilégier le jugement humain plutôt que l'étiquetage de masse
• Fonctionne en parallèle des filières LLM existantes
• Accès libre adapté à l'expérimentation

À qui cela convient le mieux :

• Équipes construisant ou testant des systèmes basés sur LLM
• Projets nécessitant un retour d'information humain structuré
• Flux de travail d'évaluation et d'itération rapides
• Petits groupes sans outils d'évaluation personnalisés

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site web : latitude.so

11. Roboflow

Roboflow est souvent utilisé comme point de départ pour l'annotation d'images dans les projets de vision par ordinateur. Grâce à sa version gratuite, les utilisateurs peuvent annoter des images directement dans le navigateur à l'aide d'outils familiers tels que les rectangles et les polygones. La configuration est simple, ce qui facilite la prise en main pour les débutants en annotation.

Outre l'étiquetage, les jeux de données peuvent être organisés, examinés et traités sommairement au même endroit. Si les grandes équipes optent souvent pour des abonnements payants, la version gratuite suffit pour l'apprentissage, le prototypage et la création de premiers jeux de données sans installation de logiciel.

Points saillants :

• Annotation d'images via navigateur
• Boîtes englobantes, polygones, points clés et classification
• Étiquetage optionnel assisté par IA
• Outils d'organisation et de révision des ensembles de données
• Fonctionnalités de collaboration simples

À qui cela convient le mieux :

• Apprentissage de l'annotation en vision par ordinateur pour les débutants
• Étudiants et projets en phase de démarrage
• Petites équipes étiquetant des ensembles de données d'images
• Utilisateurs souhaitant une installation rapide et des frais généraux minimaux

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

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

12. Doccano

Doccano est un outil open source dédié à l'annotation de textes, notamment pour la classification, l'étiquetage de séquences et la reconnaissance d'entités nommées. Généralement auto-hébergé, il offre aux équipes un contrôle total sur leurs données et leurs règles d'annotation. Gratuit et open source, il est souvent privilégié pour les projets de traitement automatique du langage naturel (TALN) de longue durée présentant des exigences spécifiques.

L'interface est pratique et axée sur la tâche. Les annotateurs travaillent sur les éléments textuels, appliquent des étiquettes et exportent les résultats dans des formats courants. Bien que la configuration initiale nécessite un certain effort technique, elle offre en contrepartie une grande flexibilité et l'absence de limites d'utilisation une fois le logiciel en marche.

Points saillants :

• Entièrement libre et gratuit
• Aide à la classification de textes et à l'étiquetage de séquences
• Interface d'annotation Web
• Exporter vers les formats NLP standard
• Auto-hébergé pour le contrôle des données

À qui cela convient le mieux :

• Équipes de traitement automatique du langage naturel travaillant avec des ensembles de données textuelles
• Groupes de recherche ayant besoin d'outils open source
• Les organisations soumises à des exigences strictes en matière de données
• Projets nécessitant des schémas d'annotation personnalisés

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site web : github.com/doccano/doccano
• Facebook : www.facebook.com/GitHub
• Twitter : x.com/github
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/github

13. LightTag

LightTag est utilisé pour l'annotation de texte dans les flux de travail de traitement automatique du langage naturel (TALN) où la rapidité et la cohérence sont essentielles. Il est fréquemment cité en recherche et en pratique comme une solution efficace pour étiqueter du texte tout en assurant la cohérence des annotations avec les tâches ultérieures. Un accès gratuit ou à accès restreint est généralement utilisé pour l'expérimentation, l'enseignement ou les projets de petite envergure.

L'annotation privilégie le marquage de segments de texte et la gestion des cycles de révision plutôt que l'étiquetage en masse. Cette approche encourage la collaboration étroite entre annotateurs et réviseurs, ce qui contribue à maintenir la cohérence des données malgré leur croissance ou leur évolution.

Points saillants :

• Annotation de texte basée sur les segments
• Conçu autour des flux de travail NLP
• Soutien à la révision et à la cohérence
• Configuration légère pour les petits projets
• Couramment utilisé dans les contextes de recherche

À qui cela convient le mieux :

• chercheurs et étudiants en PNL
• Tâches de reconnaissance et d'étiquetage d'entités nommées
• Des équipes qui privilégient la constance à l'échelle
• Annotation textuelle liée au développement du modèle

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site web : aclanthology.org

14. tagtog 

Tagtog est utilisé pour l'annotation de texte lorsque l'objectif est de constituer des jeux de données structurés pour le traitement automatique du langage naturel (TALN) sans se perdre dans les détails de la configuration ou le choix des outils. Il permet l'étiquetage manuel des entités, des relations et des balises au niveau du document, et peut également traiter les fichiers PDF natifs, ce qui reste rare parmi les outils d'annotation gratuits. La version gratuite est souvent suffisante pour les petites équipes, les travaux de recherche ou la création de jeux de données préliminaires.

L'éditeur d'annotations est conçu pour une lecture fluide, sans interfaces surchargées de formulaires. Plusieurs annotateurs peuvent collaborer sur les mêmes documents, comparer leurs versions et résoudre les divergences par la révision et la validation. Des suggestions automatiques peuvent être ajoutées ultérieurement, mais l'annotation reste performante même en mode entièrement manuel.

Points saillants :

• Annotation de texte et de PDF dans le navigateur
• Étiquettes au niveau des entités, des relations et des documents
• Prend en charge les annotations qui se chevauchent et sont normalisées
• Flux de travail multi-utilisateurs avec révision et arbitrage
• Solution cloud avec option sur site

À qui cela convient le mieux :

• Projets de traitement automatique du langage naturel axés sur le texte ou les documents
• Équipes composées d'experts en la matière
• Tâches d'annotation nécessitant une révision et une vérification de l'accord
• Projets mêlant étiquetage manuel et assisté

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site web : docs.tagtog.com

15. QSL

QSL est un outil d'annotation léger et open source fonctionnant dans les environnements Jupyter. Il est souvent utilisé lorsque l'annotation doit rester proche du code, des expériences ou des notebooks. Cet outil prend en charge les images, les vidéos et même les données de séries temporelles, ce qui le rend particulièrement utile pour les flux de travail axés sur la recherche.

Au lieu d'une plateforme web complète, QSL fonctionne comme un widget ou un outil en ligne de commande. Les étiquettes sont enregistrées directement dans des fichiers, ce qui simplifie et rend le processus transparent. Étant donné qu'il est encore en développement, il est particulièrement adapté aux environnements où la flexibilité et le contrôle direct priment sur l'esthétique.

Points saillants :

• Logiciel libre et gratuit
• Fonctionne comme un widget Jupyter ou en ligne de commande
• Prend en charge l'étiquetage des images, des vidéos et des séries temporelles
• Boîtes englobantes, polygones, masques et plages
• Chargement de médias local ou dans le cloud

À qui cela convient le mieux :

• Des chercheurs travaillant dans des notebooks Jupyter
• Petites expériences et flux de travail personnalisés
• Annotation de données de séries temporelles ou mixtes
• Utilisateurs à l'aise avec les outils pilotés par le code

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site web : github.com/faustomorales/qsl
• Facebook : www.facebook.com/GitHub
• Twitter : x.com/github
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/github

16. ELAN

ELAN est un outil d'annotation de bureau largement utilisé en linguistique et en recherche comportementale. Il permet d'aligner les annotations sur les chronologies audio et vidéo, ce qui le rend adapté à l'analyse de la parole, des gestes et des interactions. Ce logiciel est téléchargeable gratuitement et fonctionne localement sur les principaux systèmes d'exploitation.

Dans ELAN, les annotations sont organisées en niveaux chronologiques, ce qui permet un étiquetage détaillé et hiérarchisé. Bien que son interface soit plus technique que celle des outils web, elle offre un contrôle précis de la structure temporelle et est couramment utilisée dans le milieu universitaire.

Points saillants :

• Application de bureau gratuite
• Annotation audio et vidéo avec chronologies
• Structure d'annotation basée sur des niveaux
• Prend en charge des relations temporelles complexes
• Fonctionne hors ligne sur les machines locales

À qui cela convient le mieux :

• Recherche linguistique et sur la parole
• Analyse audio-vidéo multimodale
• milieux universitaires et de recherche
• Projets nécessitant un alignement temporel précis

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site web : archive.mpi.nl
• Adresse : The Language Archive, Max Planck Institute for Psycholinguistics, Wundtlaan 1, 6525XD Nimègue, Pays-Bas

17. Yedda

Yedda est spécialisée dans l'annotation visuelle de données (images et vidéos), généralement dans des contextes appliqués et opérationnels. Si son activité est principalement axée sur les services gérés, ses outils d'annotation sont également utilisés en interne pour faciliter les processus d'étiquetage. L'utilisation gratuite est plus limitée et s'applique généralement aux essais à petite échelle ou aux travaux exploratoires.

L'annotation se concentre sur les actions et événements visuels plutôt que sur l'expérimentation sur les jeux de données. De ce fait, elle est moins souvent utilisée comme outil gratuit autonome et apparaît plus fréquemment dans des projets où l'annotation alimente directement les systèmes d'IA appliqués.

Points saillants :

• Prise en charge de l'annotation d'images et de vidéos
• Concentrez-vous sur des scénarios visuels réalistes
• Flux de travail d'annotation collaborative
• Utilisé en parallèle avec des projets d'IA appliquée
• Accès gratuit limité pour une utilisation à petite échelle

À qui cela convient le mieux :

• Des équipes explorent les flux de travail d'annotation visuelle
• Tests préliminaires avant annotation gérée
• Projets liés aux données vidéo opérationnelles
• Utilisateurs évaluant les approches d'annotation

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site web : www.yedda.ai
• Courriel : [email protected]
• Adresse : 10 Anson Road #22-02 International Plaza, Singapour 079903
• Téléphone : +65 6950 4154

18. Diffgram

Diffgram est un outil open source qui centralise l'annotation et la gestion des données d'entraînement. Il peut être installé sur vos serveurs ou utilisé via des environnements hébergés, et prend en charge l'annotation d'images, de vidéos, de textes, d'audio, de données 3D, etc. Son interface permet aux annotateurs de travailler directement sur leurs tâches et de gérer ensuite ces annotations à mesure que les jeux de données s'enrichissent.

Diffgram intégrant également les flux de données et l'automatisation de base, l'étiquetage s'inscrit dans un processus plus vaste permettant de suivre le parcours des données au sein d'un projet. Les équipes peuvent inviter d'autres personnes à collaborer sur des tâches, à vérifier ou corriger les étiquettes, et à combiner annotations manuelles et suggestions automatisées. 

Points saillants :

• Plateforme d'annotation open source et auto-hébergée
• Prend en charge les types de données suivants : images, vidéo, texte, audio et 3D
• Combine l'annotation avec la gestion des données et les flux de travail
• Prise en charge multi-utilisateurs pour l'étiquetage collaboratif
• Peut intégrer l'automatisation et les prédictions de modèles

À qui cela convient le mieux :

• Les équipes qui souhaitent un contrôle total sur leurs données d'annotation
• Projets impliquant des types de données mixtes (visuels, textuels, audio)
• Les utilisateurs qui préfèrent les outils open source aux services cloud
• efforts d'annotation ML à petite et moyenne échelle

Coordonnées et informations sur les réseaux sociaux :

• Site web : github.com/diffgram/diffgram
• Facebook : www.facebook.com/GitHub
• Twitter : x.com/github
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/github

Conclusion

Choisir les bons outils d'annotation gratuits est crucial pour optimiser l'étiquetage des données dans les projets d'apprentissage automatique et d'IA. Ces outils simplifient la préparation de vos jeux de données, que ce soit pour la détection d'objets, la segmentation d'images ou d'autres tâches d'IA. Des solutions open source basiques aux plateformes plus riches en fonctionnalités, il existe des options adaptées à tous les besoins et à toutes les tailles de projet.

Les meilleurs outils accélèrent non seulement l'annotation, mais garantissent également la précision des données, essentielle à la création de modèles d'IA fiables. Grâce à de nombreux outils offrant des fonctionnalités collaboratives et des capacités d'intégration, les équipes peuvent collaborer efficacement sur de grands ensembles de données. Quelle que soit l'ampleur ou la complexité de votre projet, un outil d'annotation adapté vous permet de gagner du temps et de garantir que les données sont prêtes pour l'entraînement de vos modèles.