Des modèles de NER, de Question Answering, de détection d’objets, etc. sont présents dans Étiquette. Ils ont été développés et entraînés par les data scientists d’ILLUIN Technology. Grâce à leur présence, il est possible de suggérer des annotations aux utilisateurs afin de réduire la durée du projet.

L’entraînement d’un modèle d’IA au fil de l’eau sur les annotations permet de contrôler ses performances et ainsi de mesurer l’avancement du projet, et de gagner du temps d’annotation en arrêtant la campagne lorsque l’ajout d’annotations supplémentaires n’améliore plus le score.