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Métiers

Labelliseur de données

Vous êtes apprécié pour votre sens de la rigueur et du détail ? Vous pensez pouvoir trouver les bonnes idées pour affiner des projets informatiques en vous intéressant de très près aux données utilisées ? Le métier de Labelliseur de données pourrait vous intéresser.

kevin-picciau
Par Kevin Picciau
Fiche métier mise à jour le
En résumé
Niveau d’études : Baccalauréat, BTS, DUT ou Licence
Bac conseillé : Scientifique
Employabilité : Bonne
Salaire débutant : 2 090 € brut
Salaire confirmé : 2 500 € brut
Mobilité : Très bonne
Code ROME : M1402, Conseil en organisation et management d’entreprise
Code FAP : L5Z, Cadres des services administratifs, comptables et financiers
NB : les métiers de la cybersécurité sont récents. L’estimation du salaire se base sur peu de données. Le salaire peut être parfois surévalué ou sous-évalué. Nous affinerons sa pertinence lors de la prochaine édition du Guide des Métiers de la cybersécurité.
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Métier

Voici un poste qui plaira aux profils ne voulant pas aller trop loin dans la technicité, tout en étant assurés de l’utilité de leur intervention. Ces professionnels de la précision apportent en effet une valeur ajoutée à des lots de données. Cet apport est précieux dans un contexte où les données alimentent des solutions de machine learning et d’Intelligence Artificielle, qui se multiplient de façon exponentielle. Voici tout ce qu’il faut savoir sur les contours de la mission propre à ces observateurs et commentateurs de la data, ainsi que les compétences indispensables pour aborder ce type de poste. On connaît également ce métier sous les dénominations de Data labeler ou Annotateur de données.

Laurent F. occupe cette fonction auprès d’une entreprise de développement informatique depuis deux ans et demi :

Un Labelliseur de données analyse les donées

Un Labelliseur de données analyse les donées

Le travail d’un Labelliseur de données est essentiel pour la création de jeux de données de haute qualité. Pour cela, nous devons évaluer, annoter, signaler, organiser et noter ces données sur la base de différents critères et observations. À quoi serviront ces données ? À des modèles d’Intelligence Artificielle par exemple. Ou à nourrir des projets de machine learning de façon plus générale. La précision et la cohérence dans l’annotation des données seront cruciales pour le succès de ce genre de projets
Laurent F - Labelliseur de données
Un écran de Labelliseur de données entrain de nourrir de data de machine learning

Un écran de Labelliseur de données entrain de nourrir de data de machine learning

Missions du Labelliseur de données

Il est utile de décrire de manière plus précise les tâches qui incombent à un Data labeler. On peut les répertorier comme suit :

  • Annotation de données : Le Labelliseur de données doit attribuer des étiquettes ou des annotations à des ensembles de données, en identifiant et en marquant des éléments spécifiques. Par exemple, quand je travaille sur un projet de vision par ordinateur, je peux signaler le besoin d’ajouter des visuels. Je peux aussi demander d’encadrer des objets d’intérêt majeur dans des images préexistantes, pour faciliter le parcours d’utilisation. Cela rejoint la segmentation », explique Laurent F.
  • Qualité des données : « Un travail de labeling est rarement effectué par une seule personne. Comme sur tout travail de détail, on privilégie le croisement des points de vue et les vérifications à quatre, six yeux – parfois plus. L’objectif est d’assurer la qualité des données annotées, en veillant à la précision et à la cohérence de toutes les annotations. Cela implique donc aussi la révision et la correction d’annotations effectuées par d’autres annotateurs », souligne Laurent F.
  • Catégorisation : Classer les données en différentes catégories ou classes en fonction des besoins du projet est une autre mission de première importance. Cela peut inclure la classification d’images, de textes, de vidéos et d’autres éléments spécifiques.
  • Segmentation : Dans le cas de la vision par ordinateur, le Data labeler peut être chargé de segmenter des images, en identifiant des zones spécifiques ou en délimitant des contours.
  • Transcription : Pour des tâches liées à la parole ou au langage naturel, le professionnel peut être amené à transcrire des enregistrements audio en texte.
  • Prétraitement des données : Effectuer des opérations de prétraitement sur les données peut consister à normaliser ou à convertir des formats selon les besoins spécifiques du projet. L’objectif, le plus souvent, est de les rendre compatibles avec les exigences des modèles d’IA.
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Les responsabilités du Labelliseur de données

Comme déjà précisé, la grande responsabilité d’un Data labeler tient à la livraison de jeux de données de très haute qualité.

Nous affinons la matière première et lui apportons, si possible, une dernière plus-value avant son injection dans des systèmes complexes d’IA. À nous de faire en sorte que ces données soit aussi pertinentes que possibles, pour que la solution de machine learning ou d’IA aie une utilité maximale
Laurent F. - Labelliseur de données

On attend aussi du Labelliseur de données d’entrer dans une collaboration étroite avec des spécialistes – notamment des chercheurs en IA et des ingénieurs data. Cet effort est essentiel pour bien comprendre les besoins du projet et s’assurer que les données annotées répondent aux exigences.

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Compétences

« L’essentiel des compétences du Labelliseur de données se situe dans le champ technique et analytique », annonce d’entrée de jeu Laurent F. Parmi celles-ci, plusieurs sont incontournables :

  • Compréhension des concepts de machine learning : Avoir une connaissance de base des principes du machine learning et de l’Intelligence Artificielle est important pour comprendre le contexte dans lequel les données annotées seront utilisées.
  • Compétences en analyse de données : « Être capable de détecter des schémas, des tendances ou des anomalies dans les données. Savoir les comprendre, tout simplement : c’est la base du métier », précise Laurent F.
  • Connaissance des outils d’annotation : Être familier avec les outils d’annotation de données couramment utilisés dans le secteur est crucial. Cela peut inclure des plateformes dédiées pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, par exemple.
  • Capacités linguistiques : Pour des tâches liées au traitement du langage naturel, avoir de bonnes compétences linguistiques est essentiel pour comprendre et annoter correctement les textes.

Qualités

Les qualités nécessaires pour être un bon Labelliseur de données sont assez évidentes, au vu de la teneur des missions. Il est nécessaire de faire preuve d’une grande capacité de concentration, de rigueur et de précision afin de ne manquer aucun point important lors du passage en revue des données. Notons par ailleurs que des erreurs dans l’annotation des données peuvent avoir un impact significatif sur la performance des modèles d’IA.

Au-delà de l’observation stricte, le Data labeler doit être force de suggestion à chaque instant.

Les échanges nécessaires avec les experts en IA et en données supposent un sens de la communication et de bonnes aptitudes pour les relations interpersonnelles.

Enfin, étant donné l’évolution rapide de la technologie, la disposition à se former et à rester informé des dernières avancées dans le domaine de l’IA est un atout.

Niveau d’études nécessaire

Le niveau d’études requis pour être Data labeler peut varier en fonction de l’employeur et du secteur d’activité. En général, un niveau d’éducation de l’enseignement secondaire ou une formation professionnelle peut suffire pour occuper ce poste. Cependant, certaines entreprises peuvent préférer des candidats ayant une formation supérieure, surtout si le travail implique un contact avec des domaines techniques spécifiques.

Voici plusieurs voies pouvant mener à un poste de Labelliseur de données :

  • Bac général ou technologique : Un diplôme du baccalauréat en sciences, technologies, ou toute autre filière connexe peut être adéquat.
  • BTS (Brevet de Technicien Supérieur) : Certains Data labelers peuvent avoir suivi une formation de niveau BTS en informatique, statistiques ou un domaine similaire.
  • DUT (Diplôme Universitaire de Technologie) : Un DUT en informatique, statistiques ou un domaine connexe pourrait être pertinent.
  • Licence professionnelle : Certains postes peuvent exiger une licence professionnelle dans des domaines tels que l’informatique, les statistiques, ou les sciences des données.

Quelle formation choisir ?

Suivre une formation auprès de la Guardia School est une des voies envisageables pour décrocher un poste de Data labeler. Bien que la formation propose un cursus complet allant jusqu’au Master, on pourra se concentrer – dans le cas du Data labeler – sur la formation de niveau Bachelor.

Cette formation en 3 ans (titre RNCP niveau 6) est construite autour de 8 socles d’apprentissage. Parmi eux-ci, le pilier « Les basiques de l’informatique » s’avérera particulièrement précieux pour aborder les missions de Data labeler. Des cours spécifiques sont organisés autour de la data, des compétences analytiques et des outils d’analyse.Les compétences purement techniques ne sont pas les seuls points abordés. Tout au long de la formation, une égale importance est accordée aux compétences comportementales. Gestion de projet, communication, collaboration inter-équipes : les futurs Labelliseurs de données sont parfaitement équipés pour aborder leurs missions en toute sérénité.

En savoir +

Dans quel secteur travailler ?

Le Data labeler peut être amené à travailler dans une très grande variété de secteurs. Partout où l’annotation de données peut servir pour entraîner des modèles de machine learning et d’IA, le Labelliseur peut trouver une utilité.

On pourra donc le voir intervenir auprès d’entreprises technologiques au sens très large. L’industrie automobile, elle, utilise l’annotation de données pour le développement de véhicules autonomes et de systèmes d’assistance à la conduite. Il faut aussi penser au secteur de la santé, où le même processus peut servir à l’analyse d’images médicales, à la détection de maladies ou à la recherche pharmaceutique, par exemple.

Dans le domaine de l’agriculture, l’annotation de données peut soutenir le développement de solutions qui serviront à détecter  les maladies des cultures ou à suivre les rendements, entre autres.

Du côté du commerce en ligne, on recherche de plus en plus de Data labelers. Ces derniers peuvent en effet jouer un rôle primordial pour améliorer les outils de recommandation de produits, l’analyse de sentiments des clients, la classification de produits, entre autres.

Dans la finance, le labeling peut être utilisé pour la détection de fraudes, la modélisation des risques ou encore l’analyse de marché.De nombreuses autres interventions pertinentes sont imaginables auprès du secteur de l’industrie, de la sécurité, et plus spécifiquement de la cybersécurité, mais aussi dans le domaine de la recherche académique ou auprès des services publics.

Les entreprises qui recrutent des Labelliseur de données

Début 2024, on a pu repérer des offres de poste auprès des structures suivantes :

  • Microsoft :
  • la Société Générale :
  • le Crédit Agricole ;
  • le Groupe Thales ;
  • l’Inria (Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique), rattaché à l’Université de Nice – Sophia Antipolis ;
  • ou encore CapGemini.

Il est conseillé d’effectuer sa recherche d’emploi en variant les termes entrés dans son moteur de recherche : « Labelliseur de données », « Data labeler » et « Annotateur de données ».

Salaire

Fin 2023, le salaire moyen d’un Data labeler se situait dans une fourchette allant de 25 000 à 30 000 euros bruts par an. Cela correspond à un salaire brut mensuel compris entre 2 090 euros, pour un profil junior, et 2 500 euros, pour un profil senior. Le niveau de rémunération peut être légèrement supérieur dans les cas suivants :

  • le professionnel peut justifier d’autres expériences fortes en lien avec les données ;
  • les données à traiter présentent un degré de sensibilité particulièrement élevé ;
  • le recruteur est une structure de haut rang.

Source salaires : enquête interne auprès des professionnels + étude cabinet Michael Page + étude cabinet Hays.

NB : les métiers de la cybersécurité sont récents. L’estimation du salaire se base sur peu de données. Le salaire peut être parfois surévalué ou sous-évalué. Nous affinerons sa pertinence lors de la prochaine édition du Guide des Métiers de la cybersécurité.

Une main qui tient 6 billets, 200, 500, 100, 50, 10 euros et 1 billet de 100 dollars

Une main qui tient 6 billets, 200, 500, 100, 50, 10 euros et 1 billet de 100 dollars

Evolution de carrière

 

 La marche de niveau supérieur, pour un Data labeler ‘classique’, c’est de devenir Spécialiste en annotation de données avancées. On confie ce genre de mission uniquement à des professionnels qui ont déjà une bonne expérience sur de la data générale. L’idée, c’est de se spécialiser sur des données très spécifiques. On peut alors devenir spécialiste en annotation d'images médicales, en segmentation sémantique ou en annotation de langage naturel avancé, par exemple. En d’autres termes, on obtient ses galons d’expert et cela permet de travailler sur des projets plus complexes et mieux rémunérés
Laurent F. - Labelliseur de données
 Une autre manière de gagner en responsabilités et en salaire, c’est de devenir Superviseur ou Chef d’équipe d’autres Labelliseurs. Cela suppose d’avoir une bonne connaissance du processus d'annotation des données et des exigences générales sur un projet. On a alors pour mission de vérifier la qualité des annotations et d’assurer la coordination des tâches
Laurent F. - Labelliseur de données

D’autres pistes sont possibles. Un individu qui dispose d’une solide compréhension des données annotées peut évoluer vers un rôle d’Analyste de données. Cela consiste à analyser les données annotées pour en extraire des informations utiles, à identifier des tendances ou à résoudre des problèmes spécifiques pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.

Un poste parallèle à celui de Data labeler est celui de Nettoyeur de données. Il correspond à un niveau de responsabilité et de salaire similaire. Son action est complémentaire de celle du Labelliseur : le Nettoyeur met en pratique les demandes du Labelliseur, pour l’essentiel.

À un niveau de compétences vraiment plus élevé, le Labeler peut se reconvertir en Ingénieur en IA ou en machine learning. Cela demandera de suivre une formation complémentaire et solide.Enfin, on peut imaginer une évolution vers un poste de Consultant en annotation de données. L’idée est dès lors d’offrir ses services à des entreprises qui ont besoin d’aide pour préparer leurs données pour des projets d’IA ou de machine learning.

Les avantages et inconvénients

Le principal inconvénient – ou la principale frustration – mentionné sur le poste de Data labeler est celui d’une possible frustration, après un certain nombre d’années d’exercice : il est possible de ne plus être satisfait de degré de technicité trop bas concernant ce poste et de vouloir évoluer vers des tâches représentant un plus grand défi. Les efforts de concentration soutenus, au quotidien et à chaque instant, de sorte qu’aucun détail n’échappe à l’attention, sont aussi pointés du doigt comme particulièrement exigeants.

Du côté des avantages, les professionnels insistent sur le sentiment d’apporter une valeur ajoutée aux données. Ils sont en général fiers de participer au bon fonctionnement et à l’optimisation de solutions ultra-modernes basées sur l’IA.

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Devenir Labelliseur de données

Quelles sont les missions du Labelliseur de données ?

Le rôle du Data labeler englobe diverses tâches essentielles, telles que l'annotation précise des ensembles de données en attribuant des étiquettes ou en marquant des éléments spécifiques, la vérification et la correction des annotations pour garantir la qualité des données, la catégorisation des données selon les besoins du projet, la segmentation d'images pour la vision par ordinateur, la transcription d'enregistrements audio en texte, et le prétraitement des données pour les rendre compatibles avec les modèles d'intelligence artificielle utilisés.

Quel est le salaire du Labelliseur de données ?

À la fin de 2023, le salaire moyen pour un Labelliseur de données se situait entre 25 000 et 30 000 euros annuels bruts, ce qui correspond à un salaire mensuel brut allant de 2 090 euros pour les débutants à 2 500 euros pour les experts. Dans certains cas spécifiques, la rémunération peut dépasser ces chiffres, notamment si le professionnel possède une expérience significative dans le domaine des données, si les données à traiter sont hautement sensibles, ou si l'employeur est une organisation de premier plan.

Quel niveau d’étude pour devenir Labelliseur de données ?

Les exigences en matière d'éducation pour devenir Labelliseur de données peuvent varier selon l'employeur et le secteur d'activité. En règle générale, un diplôme d'études secondaires ou une formation professionnelle peut être adéquat pour ce poste, bien que certaines entreprises puissent préférer des candidats ayant suivi des études supérieures, en particulier s'il y a des compétences techniques spécifiques requises. Plusieurs parcours académiques peuvent mener à ce poste, tels qu'un baccalauréat général ou technologique en sciences ou technologies, un BTS en informatique ou en statistiques, un DUT dans des domaines similaires, ou encore une licence professionnelle en informatique, en statistiques ou en sciences des données.

Quel Bac choisir ?

Pour devenir Labelliseur de données, il est recommandé de suivre un cursus en Bac Scientifique.

Quelle est la formation pour devenir Labelliseur de données ?

Chez Guardia Cybersecurity School, deux programmes sont offerts : - Un Bachelor de 3 ans (niveau RNCP 6) qui inclut dans ses 8 domaines d'étude tous les fondamentaux de la cybersécurité et de la gestion des systèmes d'information. - Un titre MSc d'expert en cybersécurité (niveau RNCP 7) qui répond à l'ensemble des besoins en matière de cybersécurité rencontrés par les entreprises et les institutions.

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