Pseudo-labeling, Pseudo-labeling, Pseudo-labeling, Pseudo-labeling, Pseudo-labeling

Introduction

En machine learning, l’un des plus grands défis est souvent la disponibilité des données annotées. L’étiquetage manuel peut être coûteux, long et imprécis. Le pseudo-labeling, aussi appelé auto-étiquetage, est une technique d’apprentissage semi-supervisé permettant de tirer parti des données non étiquetées en générant des pseudo-étiquettes automatiques à l’aide d’un modèle déjà entraîné.

Cette méthode est particulièrement utile lorsque l’on dispose de beaucoup de données non annotées et peu de données annotées.

Définition du pseudo-labeling

Le pseudo-labeling consiste à :

1. Former un modèle sur les données annotées disponibles.
2. Utiliser ce modèle pour prédire des étiquettes sur les données non annotées.
3. Ajouter les données pseudo-étiquetées au dataset d’entraînement.
4. Raffiner le modèle avec ce nouveau jeu de données enrichi.

Il s’agit donc d’une stratégie de self-training, où le modèle s’entraîne sur ses propres prédictions.

Fonctionnement étape par étape

1. Entraînement initial

Un modèle supervisé est d’abord entraîné sur un petit sous-ensemble de données annotées. Par exemple, un classifieur entraîné sur 10% des données.

2. Prédiction sur données non annotées

Le modèle prédit des étiquettes sur les données non labellisées. Ces prédictions sont appelées pseudo-labels.

3. Filtrage (optionnel)

On peut filtrer les pseudo-étiquettes en ne conservant que celles dont la probabilité (confiance) est supérieure à un seuil (ex. 90%).

4. Ré-entraînement

Les données pseudo-étiquetées sont ajoutées aux données originales et le modèle est ré-entraîné sur ce dataset élargi.

Ce processus peut être répété en plusieurs cycles, améliorant la performance globale.

Exemple d’utilisation

Prenons un exemple en vision par ordinateur. On a :

• 1 000 images étiquetées de chats et chiens.
• 10 000 images non annotées.

On entraîne un modèle de classification sur les 1 000 images, puis on l’utilise pour prédire les labels des 10 000 images. Les images avec une probabilité > 0.95 pour leur label sont ajoutées à l’entraînement. Cela peut doubler ou tripler la taille du dataset supervisé sans coût d’annotation.

Avantages du pseudo-labeling

✅ Exploite les données non annotées efficacement.
✅ Réduit les coûts d’annotation humaine.
✅ Améliore la généralisation du modèle.
✅ Simple à implémenter, compatible avec n’importe quel classifieur.
✅ Peut être combiné avec d’autres techniques semi-supervisées (e.g., MixMatch, FixMatch).

Limites du pseudo-labeling

⚠️ Propagation d’erreurs : si les pseudo-étiquettes sont incorrectes, elles peuvent détériorer l’apprentissage.
⚠️ Biais du modèle initial : le modèle renforce ses propres erreurs.
⚠️ Sensible aux données déséquilibrées (il peut sous-étiqueter certaines classes).

🔒 Bonnes pratiques

• N’utiliser que les pseudo-labels de haute confiance.
• Appliquer du dropout ou des transformations pour rendre le modèle plus robuste.
• Ne pas intégrer toutes les données d’un coup (batch-wise ou progressive labeling).
• Utiliser une stratégie d’early stopping.

Cas d’usage du pseudo-labeling

• 🧬 Classification d’images médicales avec peu de données annotées.
• 🗣️ Reconnaissance vocale où les transcriptions sont coûteuses.
• 📝 Classification de texte (e.g., analyse de sentiments).
• 🛍️ E-commerce : prédire des catégories de produits à partir de données client.

Comparaison avec d’autres méthodes semi-supervisées

Intégration avec le deep learning

Dans les réseaux de neurones, le pseudo-labeling peut être implémenté en :

• Ajoutant une couche softmax() à la sortie.
• Sélectionnant les exemples avec une probabilité de prédiction élevée.
• Fusionnant ces exemples dans la boucle d’entraînement DataLoader.

De nombreuses architectures comme CNNs, Transformers, ou RNNs peuvent bénéficier du pseudo-labeling.

Exemple en PyTorch :

pythonCopierModifiermodel.eval()
with torch.no_grad():
    for x_unlabeled in unlabeled_loader:
        preds = model(x_unlabeled)
        probs = torch.softmax(preds, dim=1)
        max_probs, pseudo_labels = torch.max(probs, dim=1)
        confident = max_probs > 0.9
        confident_inputs = x_unlabeled[confident]
        confident_labels = pseudo_labels[confident]
        # Ajouter à l'entraînement

Ressources utiles

• 📄 [Yarowsky, 1995] – Self-training dans le NLP.
• 🧠 [Scikit-learn semi_supervised] – API Label Spreading et Label Propagation.
• 📦 PyTorch Lightning ou Keras pour implémentation pratique.

Conclusion

Le pseudo-labeling est une technique simple mais puissante pour exploiter les données non annotées en machine learning. Il permet de créer rapidement un corpus annoté artificiellement à faible coût. S’il est bien utilisé, avec des seuils de confiance adaptés et des boucles de ré-annotation progressives, il peut significativement booster les performances tout en réduisant les besoins en annotation manuelle.