Data annotation is crucial for machine learning, notably in technical domains, where the quality and quantity of annotated data, significantly affect effectiveness of trained models. Employing humans is costly, especially when annotating for multi-label classification, as instances may bear multiple labels. Active Learning (AL) aims to alleviate annotation costs by intelligently selecting instances for annotation, rather than randomly annotating. Recent attention on transformers has spotlighted the potential of AL in this context. However, in practical settings, implementing AL faces challenges beyond theory. Notably, the gap between AL cycles presents idle time for annotators. To address this issue, we investigate alternative instance selection methods, aiming to maximize annotation efficiency by seamlessly integrating with the AL process. We begin by evaluating two existing methods in our transformer setting, employing respectively random sampling and outdated information. Following this we propose our novel method based on annotating instances to rebalance label distribution. Our approach mitigates biases, enhances model performance (up to 23% improvement on f1score), reduces strategy-dependent disparities (decrease of nearly 50% on standard deviation) and reduces label imbalance (decrease of 30% on Mean Imbalance Ratio).

L’Apprentissage Actif (AA) est largement utilisé en apprentissage automatique afin de réduire l’effort d’annotation. Bien que la plupart des travaux d’AA soient antérieurs aux transformers, le succès récent de ces architectures a conduit la communauté à revisiter l’AA dans le contexte des modèles de langues pré-entraînés.De plus, le mécanisme de fine-tuning, où seules quelques données annotées sont utilisées pour entraîner le modèle sur une nouvelle tâche, est parfaitement en accord avec l’objectif de l’AA. Nous proposons d’étudier l’impact de l’AA dans le contexte des transformers pour la tâche de classification multi-labels. Or la plupart des stratégies AA, lorsqu’elles sont appliquées à ces modèles, conduisent à des temps de calcul excessifs, ce qui empêche leur utilisation au cours d’une interaction homme-machine en temps réel. Afin de pallier ce problème, nous utilisons des stratégies d’AA basées sur l’incertitude. L’article compare six stratégies d’AA basées sur l’incertitude dans le contexte des transformers et montre que si deux stratégies améliorent invariablement les performances, les autres ne surpassent pas l’échantillonnage aléatoire. L’étude montre également que les stratégies performantes ont tendance à sélectionner des ensembles d’instances plus diversifiées pour l’annotation.