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Nous créons des datasets sur mesure pour vos modèles IA

Nous élevons l’annotation de données au niveau qu’exigent les modèles d’IA les plus ambitieux : pré-entraînement, fine-tuning, RLHF et évaluation, sur le texte, l’image, l’audio, la vidéo et le multimodal

Illustration graphique abstraite avec logo AI sur fond dégradé rose et bleu

Pourquoi choisir nos services d’annotation de données ?

Des données équitables sans compromis sur la qualité

La qualité d’un modèle dépend directement de la qualité des données qui l’entraînent. Innovatiana combine des équipes spécialisées, un contrôle qualité rigoureux et un pilotage humain dédié pour produire des datasets fiables, cohérents et prêts pour l'IA.

Notre modèle responsable n’est pas un argument marketing : il nous permet de construire des équipes stables, mieux formées et plus performantes sur la durée.

Cube géométrique dégradé dans des hexagones concentriques rose et bleu

Experts adaptés à vos données

Nous constituons chaque équipe selon votre cas d’usage, vos langues et la complexité de vos données. Annotateurs spécialisés et experts métier interviennent lorsque vos projets nécessitent une compréhension avancée.

Courbe de flèche rose et bleu dégradé sur fond blanc

Un modèle humain durable

Nous investissons dans la formation, la stabilité et la rémunération de nos équipes. Pas de crowdsourcing, moins de turnover, davantage d’expertise accumulée et une qualité plus constante dans le temps.

Deux lunettes elliptiques aux contours doux et couleurs pastel

Pilotage dédié

Un interlocuteur unique pilote votre projet, suit la production et la qualité, et ajuste en continu les guidelines, les contrôles et la capacité de l’équipe.

Cylindre dégradé en bleu et rose pastel sur fond blanc

Du pilote à l’échelle

Démarrez rapidement sur un premier dataset puis augmentez les volumes sans reconstruire votre dispositif. Équipe, QA et capacité de production évoluent avec votre projet.

Cercle de pétales géométriques entrelacés dans des couleurs pastel douces

Sécurité & confidentialité

Accès contrôlés, NDA, séparation des projets et procédures adaptées aux données sensibles. Vos exigences de sécurité et de gouvernance sont intégrées dès la conception du workflow.

Vagues ondulées abstraites en bleu, gris et rose pastel

Qualité mesurable

Gold sets, double validation, contrôles croisés et métriques adaptées à chaque projet. Vous savez précisément comment vos données sont produites, contrôlées et validées.

POUR VOS PILOTES, POC & PREMIÈRES EXPÉRIMENTATIONS

Vous avez besoin de training data,
mais pas encore d’un projet entièrement sur mesure ?

Pour un POC, un premier pilote, un petit volume ou un budget limité, commencez en self-service avec Dataset Finder

AI DATA WORKSPACE

Trouvez. Organisez.
Enrichissez vos datasets.

Recherchez parmi des dizaines de milliers de datasets IA en langage naturel, comparez leurs annotations, licences, formats et volumes, puis centralisez vos datasets dans un workspace unique.

Besoin de données sur mesure ? Lancez directement vos pilotes ou projets d’annotation en self-service et faites enrichir vos données par des équipes humaines qualifiées.

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Workspace IA
Annotation self-service
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brought to you by Innovatiana!

Unlocking frontier AI, with impact.

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Data Labeling x Computer Vision

Data Labeling x Computer Vision

Nous annotons vos images et vidéos pour entraîner des modèles de vision par ordinateur précis et robustes. Nos équipes interviennent sur vos outils ou dans nos environnements sécurisés, avec une annotation rigoureuse et des livrables adaptés à vos formats et exigences techniques.

Data Labeling x Gen-AI

Data Labeling x Gen-AI

Nous concevons des jeux de données sur mesure pour le fine-tuning de vos modèles d’IA générative : prompts, réponses, dialogues et code. Nos experts en langues, en développement et en métiers allient création, curation et validation pour produire des données fiables, contextualisées et prêtes à l’entraînement.

Content Moderation & RLHF

Content Moderation & RLHF

Nous évaluons et modérons les contenus générés par vos IA pour en renforcer la qualité, la sécurité et la pertinence. De la vérification de l'exactitude des réponses au RLHF, nos équipes apportent un jugement humain contextualisé pour affiner vos modèles et maîtriser les risques liés aux contenus produits par les IA.

Document Processing

Document Processing

Nous structurons et annotons vos documents — textes, PDF et scans — pour entraîner des modèles d’analyse documentaire fiables et précis. Nos équipes allient expertise métier et compréhension multilingue pour transformer vos données brutes en jeux d’entraînement de qualité.

Natural Language Processing

Natural Language Processing

Nous structurons et annotons vos données textuelles pour entraîner des modèles NLP précis et adaptés à vos enjeux métier. Nos équipes multilingues allient rigueur linguistique et expertise contextuelle, de la reconnaissance d’entités à l’annotation sémantique.

Data Labeling x Computer Vision

Data Labeling x Computer Vision

Nous annotons vos images et vidéos pour entraîner des modèles de vision par ordinateur précis et robustes. Nos équipes interviennent sur vos outils ou dans nos environnements sécurisés, avec une annotation rigoureuse et des livrables adaptés à vos formats et exigences techniques.

Data Labeling x Gen-AI

Data Labeling x Gen-AI

Nous concevons des jeux de données sur mesure pour le fine-tuning de vos modèles d’IA générative : prompts, réponses, dialogues et code. Nos experts en langues, en développement et en métiers allient création, curation et validation pour produire des données fiables, contextualisées et prêtes à l’entraînement.

Content Moderation & RLHF

Content Moderation & RLHF

Nous évaluons et modérons les contenus générés par vos IA pour en renforcer la qualité, la sécurité et la pertinence. De la vérification de l'exactitude des réponses au RLHF, nos équipes apportent un jugement humain contextualisé pour affiner vos modèles et maîtriser les risques liés aux contenus produits par les IA.

Document Processing

Document Processing

Nous structurons et annotons vos documents — textes, PDF et scans — pour entraîner des modèles d’analyse documentaire fiables et précis. Nos équipes allient expertise métier et compréhension multilingue pour transformer vos données brutes en jeux d’entraînement de qualité.

Natural Language Processing

Natural Language Processing

Nous structurons et annotons vos données textuelles pour entraîner des modèles NLP précis et adaptés à vos enjeux métier. Nos équipes multilingues allient rigueur linguistique et expertise contextuelle, de la reconnaissance d’entités à l’annotation sémantique.

De vos données brutes à des datasets prêts pour la production

Nous combinons expertise humaine, méthodologie qualité et workflows adaptés à vos modèles pour produire des données fiables, cohérentes et directement exploitables par vos équipes IA.

Étape 1 : Cadrage & stratégie
Icônes d'une personne avec des flèches bidirectionnelles indiquant la connexion ou l'échange entre deux utilisateurs.

Nous analysons votre besoin en données

Nous analysons vos données brutes, vos objectifs et vos contraintes afin de définir la stratégie d’annotation la plus adaptée : taxonomie, guidelines, outils, profils d’annotateurs, métriques qualité et processus de validation.

Étape 2 : Calibration
Image en pixel art en noir et blanc représentant une poignée de main entre deux mains.

Nous alignons les équipes sur vos exigences

Avant le passage à l’échelle, nous calibrons le processus sur un échantillon représentatif. Les cas limites sont identifiés, les instructions affinées et les critères d’acceptation validés avec vos équipes.

Étape 3 : Production
Icône rétro d'ordinateur portable pixelisé avec écran blanc et bordure grise.

Une équipe dédiée transforme vos données

Nos Data Labelers et AI Trainers sont sélectionnés et formés spécifiquement pour votre projet. Encadrés par un Data Labeling Manager, ils annotent, évaluent ou enrichissent vos données selon les standards définis ensemble.

Étape 4 : Quality Assurance
Case à cocher avec une coche noire pixelisée à l'intérieur.

La qualité est mesurée tout au long du projet

Contrôles humains, échantillonnage, données de référence, mesures d’accord inter-annotateurs et contrôles automatisés permettent de détecter les écarts rapidement et d’améliorer continuellement la qualité.

Étape 5 : Delivery & iteration
Icône pixelisée d'un nuage blanc avec une flèche pointant vers le haut au centre, sur fond noir.

Des données prêtes à alimenter vos modèles

Nous vous livrons des datasets validés dans le format attendu, prêts à être intégrés à vos pipelines. Les retours de vos équipes et les performances de vos modèles peuvent ensuite alimenter de nouvelles itérations.

Vagues de points rouges formant une composition abstraite ondulante

Choisi par ceux qui construisent l’IA

Dans un secteur où les pratiques opaques et les conditions précaires sont trop souvent la norme, Innovatiana fait figure d'exception. Cette entreprise a su bâtir une approche éthique et humaine du data labeling, en valorisant les annotateurs comme des experts à part entière du cycle de développement de l’IA. Chez Innovatiana, les data labelers ne sont pas de simples exécutants invisibles ! Innovatiana propose une approche responsable et durable.

Karen Smiley
AI Ethicist

Innovatiana nous accompagne dans la révision et l’amélioration des jeux de données utilisés pour entraîner nos modèles de machine learning. Grâce à leur soutien, nous avons revu plus de 50 000 annotations et réduit de 30 % le temps consacré à la vérification. L’équipe est engagée, fiable et toujours prête à trouver des solutions. J’apprécie particulièrement la proximité et les échanges directs avec des interlocuteurs qui comprennent nos besoins et les contraintes de nos projets. Je recommande Innovatiana sans hésiter !

Henri Rion
Co-Founder, Renewind

Innovatiana a annoté pour nous plus de 20 000 annonces immobilières en français afin d’entraîner nos modèles de classification et de reconnaissance de texte. Ce travail minutieux a atteint un taux de conformité de 98 % à nos consignes d’annotation, avec 100 % des lots livrés dans les délais convenus. Nous apprécions la qualité des livrables et la stabilité de l’équipe, qui connaît bien nos exigences. Les échéances sont clairement définies et les échanges sont fluides tout au long du projet. Nous leur confierons sans hésiter de nouvelles missions en NLP ou en computer vision.

Tim Keynes
Chief Technology Officer, Fluximmo

Plusieurs annotateurs d’Innovatiana sont intégrés à plein temps à notre équipe de chirurgiens et de data scientists. Ensemble, nous avons annoté plus de 67 000 images issues de plus de 60 interventions chirurgicales, couvrant une trentaine de catégories d’instruments. J’apprécie la rigueur technique de l’équipe et l’implication des étudiants en médecine mobilisés sur nos projets. Leur compréhension du contexte médical et leur attention aux détails nous permettent de constituer des jeux de données de qualité pour entraîner nos modèles d’IA.

Dan D.
Data Scientist et Neurochirurgien, Children’s National

Innovatiana fait partie de la quatrième promotion de notre accélérateur à impact. Avec son studio d’annotation de données à Majunga, Madagascar, l’entreprise donne tout son sens à l’externalisation responsable : créer des emplois locaux dans des territoires où les opportunités sont limitées, valoriser l’expertise des annotateurs et placer la transparence et la qualité des conditions de travail au cœur de son modèle. Une illustration concrète de la manière dont la filière IA peut générer un impact social positif.

Louise Block
Accelerator Program Coordinator, Singa

Chez Innovatiana, l’engagement pour une IA éthique commence par le respect des personnes qui la rendent possible. Des conditions de travail équitables, un environnement bienveillant et une réelle reconnaissance de l’expertise des annotateurs sont au cœur de son modèle. Cette attention portée aux équipes se traduit par un travail rigoureux et des données de qualité. Une approche qui montre que responsabilité sociale et exigence technique vont de pair.

Sumit Singh
Product Manager, Labellerr

Innovatiana montre qu’une IA performante se construit aussi sur des engagements humains forts. L’entreprise fait de l’éthique un principe concret, intégré dès la préparation des données, en reconnaissant le rôle essentiel et l’expertise des annotateurs. Une démarche qui place le respect des personnes au cœur du progrès technologique.

Klein Blue Team
Klein Blue, plateforme pour les stratégies innovation et RSE

Innovatiana nous a accompagnés dans l’annotation de plus de 30 000 images d’inspection de canalisations, couvrant plus de 50 classes selon une grille fondée sur la norme EN 13508-2. Ce projet exigeait une analyse minutieuse des images et une distinction précise entre des catégories parfois très proches. L’équipe a fait preuve de réactivité, de rigueur et d’une réelle implication pour comprendre nos exigences métier. Nous avons particulièrement apprécié la cohérence des annotations et la qualité des livrables, malgré la complexité du projet.

Kasper Lauridsen
AI & Data Consultant, Solteq Utility Consulting

Innovatiana montre la voie dans le secteur de l’annotation de données en associant expertise technique, exigence de qualité et engagement éthique. L’entreprise investit dans ses annotateurs à travers la formation, un encadrement solide et des conditions de travail équitables et transparentes. Un modèle qui accorde autant d’importance à la qualité des données qu’aux personnes qui les rendent possibles.

Bill Heffelfinger
CVAT, CEO (2023–2024)

Pourquoi confier vos données à des experts ?

Aujourd’hui, de petits jeux de données bien labellisés avec une vérité terrain suffisent à faire progresser vos modèles IA. Grâce au SFT et à des annotations ciblées, la qualité prime désormais sur la quantité pour un entraînement plus efficace, fiable et économique.

Des données de qualité, façonnées pour les exigences de vos modèles

L’intelligence artificielle repose sur des données annotées pour apprendre. Pour apprendre, s’adapter et produire des résultats fiables, vos modèles ont donc besoin de données soigneusement sélectionnées, structurées et annotées. Qu’il s’agisse de détecter des objets, de comprendre un document ou de générer une réponse, la qualité des exemples influence directement celle des résultats. Nos équipes préparent vos images, vidéos, textes, fichiers audio et données multimodales selon les spécificités de votre métier et vos objectifs techniques.

Entraînement supervisé, fine-tuning (SFT), évaluation : chaque usage appelle des consignes précises, un travail de calibration et des contrôles adaptés. Nous allions le soin de l’artisan à une organisation capable d’accompagner vos volumes, du premier jeu de données à la production à grande échelle. Vous bénéficiez ainsi de données cohérentes, documentées et prêtes à intégrer vos workflows.

👉 En savoir plus : découvrez comment construire un dataset de qualité pour l'intelligence artificielle

Quatre personnes regardant un ordinateur portable avec intérêt, assises autour d'une table. L'arrière-plan est un dégradé de couleurs douces.

L’expertise humaine pour évaluer, affiner et faire progresser votre IA

Comprendre une intention, apprécier la pertinence d’une réponse ou repérer un biais demande une lecture attentive du contexte. L’expertise humaine joue un rôle essentiel pour évaluer les résultats de vos modèles et orienter leur amélioration. Nos annotateurs (ou "Data Labelers") et spécialistes métiers interviennent sur vos projets de computer vision, de NLP et d’IA générative pour qualifier les erreurs, arbitrer les cas ambigus et enrichir vos données.

Comparaison de réponses, classement de préférences pour le RLHF, vérification factuelle ou évaluation selon vos critères métier : chaque tâche s’appuie sur des consignes partagées et un suivi de la qualité. Cette démarche permet de mieux cerner les limites de vos modèles, de cibler les corrections et de constituer des jeux d'entraînement et d’évaluation représentatifs de vos usages. Avec une même exigence : apporter un jugement humain rigoureux, traçable et utile à chaque étape.

👉 En savoir plus : explorez le rôle du jugement humain dans le développement de LLM, avec le RLHF

Formes géométriques abstraites dégradées en rose, violet et bleu pastel

"La labellisation des données est une étape incontournable pour entraîner des modèles d’IA fiables et performants. Si elle est souvent perçue comme un travail manuel et répétitif, elle exige pourtant rigueur, expertise et organisation à grande échelle. Chez Innovatiana, nous avons industrialisé ce processus : méthodes structurées, contrôles qualité automatisés et recours à des experts métiers (santé, juridique, développement logiciel, etc.) selon vos projets.

Cette approche nous permet de traiter des volumes importants tout en assurant des données pertinentes et de haute qualité. Nous vous aidons à optimiser vos coûts et vos ressources, afin que vos équipes se concentrent sur l’essentiel : vos modèles, vos cas d’usage et vos produits.

Mais au-delà de la performance, nous portons un projet d’impact : créer des emplois stables et valorisants à Madagascar, avec des conditions de travail éthiques et des salaires équitables. Nous croyons que les talents sont partout, mais que les opportunités doivent l’être aussi. Externaliser la labellisation des données est une responsabilité : nous en faisons un levier de qualité, d’efficacité et d’impact positif pour vos projets d’IA."

Aïcha / Co-Fondatrice & CEO d’Innovatiana
Une femme (Aicha Camille Jo) tenant un microphone, portant un blazer beige, s'exprimant lors d'une présentation. Un écran en arrière-plan affiche du texte en français. L'éclairage met en valeur son visage et ses cheveux bouclés.

Compatible avec
votre stack

Nous utilisons les principales plateformes d'annotation de données du marché pour nous adapter à vos besoins et à vos demandes les plus spécifiques !

Logo Labelbox en noir et blanc avec un cube styliséLogo carré noir avec le texte CVAT en lettres blanchesLogo d'Encord avec des lignes ondulées en violet sur fond dégradé
Logo carré gris foncé de V7, design minimaliste et moderneLogo du mot "prodigy" en police simple et minimaliste sur fond neutreLogo carré sombre de l'application UbiAI avec des lettres blanches
Logo de Roboflow avec dégradé violet sur fond blanclogo Label Studio

Vos données sécurisées

Nous portons une attention particulière à la sécurité et à la confidentialité des données. Nous évaluons la criticité des données que vous souhaitez nous confier et déployons les meilleures pratiques de sécurité de l'information pour les protéger.

No stack? No prob.

Peu importe vos outils, vos contraintes ou votre point de départ : notre mission, c’est de livrer un dataset de qualité. Nous choisissons, intégrons ou adaptons la meilleure solution logicielle d’annotation pour répondre à vos enjeux, sans biais technologique.

Demandez votre devis : nous revenons vers vous en moins de 24 heures !

Alimentez vos modèles d'IA avec des données d'entraînement de haute qualité !

Fond blanc avec des points rouges dispersés délicatement
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