Label Studio
Outil d'étiquetage de données multi-types avec un format de sortie standardisé.
Outil d'étiquetage de données multi-types open-source avec interface personnalisable et intégration de modèles ML.
Label Studio est un outil d'étiquetage de données open-source conçu pour l'audio, le texte, les images, les vidéos et les séries temporelles. Il vous permet de préparer des données brutes et d'améliorer les jeux de données d'entraînement grâce à une interface simple et des intégrations de modèles, adapté aux data scientists et ingénieurs ML.
Qu'est-ce que c'est
La plateforme propose un étiquetage multi-utilisateur avec des annotations liées aux comptes, des formats d'étiquettes configurables pour des interfaces visuelles personnalisées, et la prise en charge du stockage cloud comme AWS S3 et Google Cloud Storage. Elle s'intègre aux modèles de machine learning via un SDK pour permettre le pré-étiquetage, l'apprentissage actif et l'apprentissage en ligne.
Pour qui
Il convient aux équipes de science des données et de machine learning qui ont besoin d'annoter divers types de données et d'intégrer des prédictions dans des pipelines d'entraînement. Il ne convient pas aux utilisateurs occasionnels recherchant des applications hébergées sans configuration et sans gestion de serveur.
Fonctionnalités clés
Prise en charge de données multi-types
Étiquetez des images, de l'audio, du texte, du HTML, des séries temporelles et des vidéos dans une seule interface.
Intégration de modèles ML
Connectez des modèles de machine learning pour le pré-étiquetage, l'apprentissage actif et l'apprentissage en ligne.
Importation de stockage cloud
Importez des jeux de données directement depuis Amazon AWS S3 ou Google Cloud Storage.
Modèles d'UI configurables
Utilisez les modèles inclus ou définissez des interfaces visuelles personnalisées avec un langage de configuration spécialisé.
Opérationnel en 3 étapes
Notre verdict honnête
Ses atouts
- Prend en charge plusieurs types de données complexes, y compris l'audio, la vidéo et les séries temporelles
- S'intègre directement aux modèles de machine learning pour le pré-étiquetage et l'apprentissage actif
- Fournit un étiquetage multi-utilisateur avec des comptes liés à des rôles
- Comprend une API REST pour s'intégrer de manière transparente dans les pipelines de données existants
Ses limites
- Nécessite la gestion d'une instance de serveur local ou cloud ainsi qu'un stockage de base données comme PostgreSQL pour les piles de production
- La configuration initiale des backends de machine learning nécessite une configuration SDK personnalisée
- L'exécution sur Windows nécessite le téléchargement et l'installation manuels de packages wheel spécifiques comme lxml
Tarifs & licence
Gratuit sous licence Apache-2.0 en mode self-host, avec des éditions Starter Cloud payantes disponibles via HumanSignal.
Missions pour francophones
879 missions ouvertes à distance en entraînement d’IA, mises à jour le 15 novembre 2026 ; la plupart paient $20–$175 de l’heure. 8 d’entre elles demandent des francophones. Zekai les liste gratuitement ; la candidature se fait sur la plateforme de l’employeur.
Alternatives
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FAQ
Quels types de données puis-je étiqueter ?
Vous pouvez étiqueter des données audio, textuelles, d'images, vidéo, HTML et des séries temporelles.
Puis-je connecter mon propre modèle de machine learning ?
Oui, vous pouvez connecter votre modèle en utilisant le SDK Label Studio Machine Learning pour gérer le pré-étiquetage et l'apprentissage actif.
Comment stocker les données de production ?
Vous pouvez utiliser Docker Compose pour exécuter Label Studio avec une base de données PostgreSQL prête pour la production et des intégrations de stockage cloud comme S3 ou MinIO.
