4 critères pour choisir une plateforme de gestion de données

Travailler avec de grands datasets peut être complexe. Vous devez stocker les données, maintenir leur qualité et vous assurer qu'elles sont accessibles à tous les membres de votre équipe. Une solution pour y remédier est d'utiliser une plateforme de gestion de datasets d'images. Elles sont idéales pour stocker de grands lots d'images, mais elles offrent bien plus. Voici quelques éléments à considérer avant d'en choisir une.

Fonctionnalités clés d'une plateforme de gestion de datasets d'images

Vous devriez commencer par répondre à cette question : quelle est la meilleure façon de stocker et de maintenir vos datasets d'images ?

Il existe diverses fonctionnalités dont on a besoin pour stocker et maintenir correctement ses datasets :

• Stockage efficace des images brutes
• Filtrage et visualisation simples des assets
• Outils d'étiquetage intégrés
• Analyse des données pour le contrôle qualité de vos ensembles d'entraînement
• Versionnage et gel des datasets
• Permissions et rôles utilisateurs pour assurer la sécurité

Cependant, il existe d'autres éléments à rechercher dans une plateforme de gestion de données, qui apportent des avantages de haut niveau et que vous devez considérer pour votre choix final. Ci-dessous, nous couvrirons 4 de ces éléments clés.

4 éléments clés à rechercher dans une plateforme de gestion de datasets d'images

À un niveau macro, il y a quelques éléments à garder à l'esprit dans votre processus d'évaluation pour vous assurer d'acheter la plateforme de gestion de datasets qui correspond le mieux à vos besoins métier.

1. Coût et modèle de tarification. La gestion de datasets d'images peut être coûteuse. Une bonne plateforme de gestion de datasets peut vous coûter de 1 000 $ à 100 000 $ selon les modèles de tarification.

2. Processus d'intégration. La plateforme facilite-t-elle un processus d'intégration fluide pour les nouveaux membres de l'équipe ? Un processus d'intégration robuste garantira que toute votre équipe est à jour sur le fonctionnement de la plateforme lorsqu'elle est ajoutée. De plus, acheter une plateforme qui versionne votre travail évitera la perte de données précieuses lorsque quelqu'un quitte votre entreprise, facilitant ainsi votre processus d'intégration.

3. Collaboration. Assurez-vous que la collaboration est disponible à toutes les étapes. Si vous travaillez en équipe ou devez collaborer avec d'autres équipes, vous voudrez une solution qui offre de solides outils de collaboration, et pas seulement de simples services de partage de fichiers.

4. Performance et évolutivité. Vous devrez vous poser quelques questions. Combien de temps faut-il en moyenne pour télécharger vos images ? Peuvent-elles être téléchargées par lots ? La vitesse impactera la rapidité avec laquelle votre équipe peut effectuer des tâches sur la plateforme.

Quelle est la différence entre la tarification par image ou par gigaoctet ?

Les plateformes de gestion de données peuvent être coûteuses, mais selon vos besoins métier, l'investissement peut en valoir la peine.

Maintenant, vous vous demandez peut-être : quel est le meilleur modèle de tarification pour mon entreprise ?

Si vous souhaitez stocker beaucoup de données pour un seul projet et ne connaissez pas le nombre d'images impliquées, alors la tarification par gigaoctet serait la meilleure option. Les plateformes de gestion de données utilisant ce modèle de tarification vous permettent généralement d'acheter autant d'espace de stockage que nécessaire et le prix dépend de la taille de votre dataset.

Cependant, si vous savez que votre audience ne consistera qu'en quelques images, alors la tarification par image peut être plus appropriée. Les plateformes de gestion de données avec ce système de tarification facturent en fonction de la quantité de ressources utilisées par image.

L'intégration sur la plateforme est-elle simple ?

Si vous importez beaucoup d'images et d'annotations, vous voudrez vous assurer que le processus est fluide. Vous ne voulez pas perdre d'informations ou obliger les membres de votre équipe à recréer des données déjà collectées.

Si vous allez importer depuis un stockage existant comme AWS S3 ou GCP, recherchez un fournisseur qui offre une API ou un SDK Python. Cela aidera le processus à aller plus vite et avec moins d'erreurs.

Un autre élément à considérer est la facilité de migration de vos données vers la plateforme. Si vous partez de zéro et construisez votre dataset à partir de rien, cela n'aura probablement pas autant d'importance que si vous avez déjà beaucoup de datasets, mais cela vaut quand même la peine de vérifier.

En dehors de l'import des données brutes, vous devriez également vous pencher sur le processus d'import des annotations. Serez-vous forcé de formater vos étiquettes différemment de d'habitude ou pourrez-vous simplement envoyer vos annotations brutes ? Cela vous ferait certainement gagner du temps !

Dernier point (et pas des moindres !) à considérer sur l'intégration à la plateforme : votre temps d'efficacité pour les nouveaux collaborateurs. En d'autres termes, le temps que vous devrez consacrer au processus d'intégration de votre nouvelle organisation sur la plateforme de gestion de données. Le moyen le plus simple d'évaluer cela est de vérifier la qualité de la documentation, des parcours guidés et des tutoriels disponibles en ligne.

Collaboration - Une plateforme pour toute votre équipe

Il est probable que de nombreuses personnes dans votre organisation soient impliquées au niveau des données, vous devriez donc vouloir une plateforme qui peut être gérée et utilisée par des équipes pluridisciplinaires. Cela implique d'avoir plusieurs niveaux de fonctionnalités dédiés à différents niveaux de compétences en data science.

De plus, vous devriez envisager la collaboration entre les ingénieurs ML et les experts métier, pour construire des datasets de grande qualité. C'est particulièrement important dans les projets de vision par ordinateur, lorsque l'on travaille avec des cas d'usage hautement industriels qui nécessitent une expertise dans le processus d'annotation.

Votre plateforme de gestion de datasets doit être collaborative pour apporter une source unique de vérité à votre organisation. Vous devriez disposer d'un outil d'étiquetage collaboratif avec des permissions appropriées et des fonctionnalités de chat. Ces outils permettent le suivi, le balisage, le partage et la visualisation des datasets à travers plusieurs départements ou même un écosystème entier à l'échelle de l'entreprise. Ils fournissent également une fonctionnalité de recherche puissante pour que les utilisateurs puissent trouver facilement des données par mots-clés ou valeur de métadonnées.

Chez Picsellia, nous offrons une plateforme MLOps complète où vos équipes peuvent travailler sur les mêmes datasets et collaborer dans vos annotations et expériences par le biais de commentaires, retours et notifications.

Performance et évolutivité de la plateforme

Selon la taille de votre entreprise, vous pourriez avoir besoin d'une plateforme conçue pour des millions d'images. Si c'est le cas, assurez-vous qu'elle est architecturée pour gérer les exigences de votre entreprise et qu'elle est capable de monter en échelle avec vous.

Vous devriez également vérifier si la plateforme est exempte de bugs. Lorsque l'on travaille avec de grands datasets, les bugs peuvent devenir un problème. La dernière chose que vous voulez est d'expérimenter des problèmes de performance ou des bugs en utilisant votre plateforme de gestion de datasets.

Points clés à retenir

Vous devriez maintenant avoir un bon aperçu des éléments clés à considérer pour une plateforme de gestion de données. La plupart des plateformes partagent les mêmes fonctionnalités, mais les différences clés portent davantage sur la philosophie qui les sous-tend.

Commencer avec une plateforme imposante et robuste dès le départ pourrait être un choix judicieux. Cependant, ces plateformes tendent à être rigides, donc ajouter une fonctionnalité supplémentaire qui n'était pas initialement incluse dans la plateforme peut être difficile, voire impossible.

En conclusion, il n'y a pas de réponse unique sur quelle plateforme de gestion de datasets fonctionne le mieux, puisque chaque organisation a ses propres besoins spécifiques. Vous devez donc vraiment identifier vos propres besoins et poser les bonnes questions pour trouver la meilleure solution pour vos activités de gestion de datasets ML.

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