L'annotation de texte constitue l'élément partager les grands modèles de langage et les applications de traitement du langage naturel. Les tâches d'annotation courantes incluent la reconnaissance d'entités nommées (NER), où des entités telles que des personnes, des organisations ou des transactions financières sont marquées dans des documents; l'étiquette du ressenti, qui classe les commentaires des clients ou des employés comme positifs, négatifs ou neutres; et l'annotation d'invite/réponse, qui fournit des données structurées pour l'apprentissage par Renforcement avec commentaires humains (RLHV) dans les modèles d'IA générative. Les entreprises utilisent ces annotations pour alimenter des applications d'IA, allant des chatbots aux systèmes de conformité réglementaire, en veillant à ce que les modèles soient formés sur du texte à la fois précis sur le plan contextuel et varié sur le plan linguistique.

Les modèles de vision par ordinateur dépendent de grands volumes d'images annotées. Les annotations peuvent se présenter sous la forme de zones de liaison, de résumés ou d'une segmentation au niveau pixel. Dans le contexte professionnel, cela permet aux organisations de vente au détail de entraîner des modèles de surveillance des rayons, en veillant à ce que l'inventaire soit suivi en temps réel; les constructeurs utilisent l'étiqueté d'image pour détecter les défauts des produits lors de l'assurance qualité; Les développeurs de véhicules autonomes s'appuient sur des millions d'images annotées de piétons et de véhicules pour entraîner leurs modèles de perception. Sans étiqueter correctement les images, ces modèles d'IA risquent d'entraîner une mauvaise classification, ce qui peut nuire à la confiance dans la marque ou même créer des risques pour la sécurité.

L'annotation vidéo nécessite d'étiqueter des séquences d'images, souvent à intervalles de micro secondes. Ceci est essentiel pour les systèmes d'IA qui dépendent du contexte inattendu. La robotique d'entrepôt, par exemple, s'appuie sur une vidéo annotée pour naviguer efficacement et en toute sécurité. Les systèmes de surveillance de sécurité s'appuient sur l'annotation vidéo pour détecter les menaces ou les anomalies en temps réel. Les organisations sportives utilisent l'étiquettage vidéo à des fins d'analyse, pour marquer les déplacements des participants image par image. La complexité et le volume des données vidéo rendent l'annotation précise particulièrement difficile, nécessitant des plateformes d'orruption des flux de travail pour assurer à la fois rapidité et précision.

L'annotation des données LiDAR est au cœur de la conduite autonome et de la robotique. Les capteurs LiDAR génèrent d'impressionnants cumuls de points 3D qui doivent être segmentés et étiquetés avec précision. Cela implique de classer les piétons, les véhicules et les obstacles dans un espace trois mesures. Au-delà de l'AV, l'annotation LiDAR est essentielle pour la navigation robotisée, la cartographie basée sur les drones et la Modélisation spatiale A/VR. Contrairement aux images 2D, les données LiDAR ajoutent de la distance, ce qui rend l'annotation beaucoup plus complexe. Seule l'automatisation et l'intervention manuelle (HITL) peuvent offrir la précision dont les entreprises ont besoin pour les applications critiques pour la sécurité.