Modération de contenu & Reinforcement Learning
Renforcez la fiabilité et l’alignement de vos modèles génératifs grâce à une évaluation humaine rigoureuse et une modération de contenu experte. Innovatiana vous accompagne dans l’optimisation continue de vos IAs (LLM, VLM, RAG, agents conversationnels, etc.)
Nos annotateurs interviennent au cœur du processus de RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) pour affiner les réponses de vos modèles. Ils évaluent leur pertinence, cohérence et alignement avec les intentions humaines
Modération de contenu généré par l’IA
RLHF – Apprentissage par retour humain
Conformité éthique
Modération contextuelle
Modération de contenu IA
Nous modérons les contenus générés par vos IA pour en renforcer la qualité, la sécurité et la pertinence, grâce à une expertise humaine et technologique adaptée à chaque secteur. Vous augmentez ainsi l’impact de vos modèles tout en maîtrisant les risques.
Détection de propos haineux
Identifier, annoter et filtrer les contenus générés par des modèles d’IA qui comportent des discours violents, discriminants ou hostiles à l’égard de groupes ou d’individus.
Annotation manuelle ou assistée de réponses IA contenant des propos problématiques
Classification fine des types de propos haineux (directs, implicites, incitatifs, humoristiques, etc.)
Construction de jeux de données pour entraînement ou évaluation de filtres automatiques
Revue qualité par des annotateurs formés à la détection contextuelle
Chatbots & assistants IA – Blocage ou reformulation automatique de réponses générées à risque
Modération pré-publication – Surveillance des sorties générées par les modèles text-to-text ou text-to-image
Entraînement de filtres anti-toxicité – Amélioration de la sécurité conversationnelle dans les systèmes IA
Contenus inappropriés
Repérer, annoter et contrôler les réponses produites par des systèmes d’IA qui peuvent contenir des éléments choquants, offensants, vulgaires ou inadaptés au contexte d’usage.
Définition des catégories de contenu à risque (vulgarité, nudité suggérée, propos sensibles, insinuations sexuelles, etc.)
Revue manuelle ou semi-automatisée des réponses IA générées dans différents contextes
Annotation des niveaux de gravité (léger, modéré, critique) et des types d'inconvenance
Élaboration de datasets pour entraîner des filtres de contenu ou des modèles de scoring
Systèmes de génération de texte ou d’images – Filtrage des contenus NSFW ou offensants avant affichage
Assistants conversationnels – Prévention des dérapages dans les réponses à des requêtes ambiguës
Produits IA grand public (jeunes, familles) – Sécurisation des interactions pour tous les âges
Revue humaine des outputs sensibles
Soumettre à des annotateurs ou modérateurs spécialisés les réponses générées par une IA dans des contextes à fort enjeu éthique, légal ou réputationnel. Cette étape de validation permet de garantir que les contenus diffusés sont appropriés, fiables et conformes, en particulier lorsqu'ils touchent à des domaines critiques.
Identification des scénarios sensibles (santé, justice, religion, politique, genre, mineurs, etc.)
Relecture humaine avec grille d’évaluation : factualité, ton, clarté, biais, dangerosité potentielle
Annotation de niveaux de sensibilité ou de risque (information erronée, propos tendancieux, réponse mal formulée…)
Signalement ou retrait des contenus non conformes + reformulation si nécessaire
Domaines réglementés (finance, assurance) – Validation de contenus IA avant publication ou intégration dans un outil client
Chatbots généralistes – Surveillance des réactions de l’IA à des prompts sensibles ou provocateurs
Modération de contenu génératif – Ajout d'un niveau de validation humaine aux interactions sensibles ("Human-in-the-Loop")
Scoring de toxicité des réponses
Quantifier le degré de nocivité, d'agressivité ou de dangerosité d’une réponse générée par un modèle d’IA, afin d’en évaluer la pertinence, de guider la modération automatique ou d’alimenter des boucles de correction (RLHF, filtrage, reformulation). Ce score permet une mesure objective et répétable de la qualité éthique des contenus produits.
Définition d’une grille de toxicité (langage violent, insultant, discriminatoire, sarcastique, etc.)
Annotation humaine des réponses générées, selon leur ton, leur cible et leur gravité potentielle
Analyse des divergences entre IA et jugement humain pour affiner les modèles de filtrage
Création de datasets labellisés pour entraîner ou calibrer des classificateurs de toxicité
Surveillance des assistants IA – Évaluer les réponses à des prompts sensibles ou détournés
Développement de filtres de contenu – Alimenter des modèles de détection de propos inacceptables
Outils de signalement en ligne – Amélioration des systèmes de modération basés sur seuils de toxicité
Catégorisation de contenu
Organiser les données d'entraînement pour l'IA ou les réponses générées par une IA en catégories thématiques ou fonctionnelles (ex. : sport, politique, santé, marketing, etc.), afin de faciliter leur modération, filtrage, personnalisation ou analyse.
Définition d’un référentiel de catégories adapté au cas d’usage
Annotation manuelle des réponses IA selon la classification cible (mono ou multi-label)
Construction de jeux de données labellisés pour l’entraînement de classificateurs supervisés
Vérification qualité (inter-annotateur, ambiguïtés, classes proches)
Structuration des corpus générés pour analyse ou évaluation – Organisation thématique facilitée
Préparation à la modération sectorielle – Identifier les réponses relevant de domaines sensibles (juridique, médical…)
Benchmark de modèles génératifs – Mesurer la répartition thématique des réponses produites
Modération des agents IA
Encadrer, contrôler et corriger les comportements ou réponses d’assistants virtuels (chatbots, voicebots, copilotes, etc.) pour éviter les dérives, biais ou maladresses dans les interactions avec les utilisateurs.
Définition des règles de modération selon le contexte d’usage (secteur, langue, cible, ton)
Surveillance des conversations IA via revue humaine ciblée
Escalade des cas critiques vers des modérateurs humains (validation ou correction)
Création de jeux d'entraînement pour affiner les comportements du modèle via RLHF ou fine-tuning
Agents en santé ou assurance – Vérification que l’IA n’émet pas de recommandations médicales ou juridiques
Assistants en ligne de grandes marques – Alignement des réponses avec le ton de marque et les politiques internes
Interactions multilingues – Vérification de la cohérence et de la neutralité du discours dans chaque langue
RLHF
Nous modérons les contenus générés par vos IA pour en renforcer la qualité, la sécurité et la pertinence, grâce à une expertise humaine et technologique adaptée à chaque secteur. Vous augmentez ainsi l’impact de vos modèles tout en maîtrisant les risques.
Classement de réponses IA
Présenter plusieurs réponses générées par un ou plusieurs modèles à partir d’un même prompt, et les classer selon leur qualité perçue. Pour identifier les formulations les plus utiles, pertinentes, sûres ou adaptées, et fournir des données d’entraînement pour des modèles de préférence (SFT, RLHF, rerankers…).
Annotation manuelle par des modérateurs ou annotateurs formés
Définition des critères de préférence
Notation qualitative ou comparative
Contrôle qualité par double annotation ou consensus
Entraînement par renforcement (RLHF) – Création de données préférentielles pour affiner les comportements d’un LLM
Construction de datasets "oracles" – Créer des références pour guider ou évaluer d’autres modèles
Benchmarking linguistique ou sectoriel – Comparer les performances de modèles selon des langues, styles ou domaines métiers
Annotation de préférences humaines
Recueillir des jugements qualitatifs de la part d’annotateurs sur des réponses générées par IA, en fonction de ce qu’un humain jugerait comme le plus utile, clair, pertinent ou adapté. Permet d’entraîner ou d’ajuster des modèles génératifs selon les attentes et préférences réelles des utilisateurs finaux.
Sélection ou génération de plusieurs réponses pour un même prompt (2 ou +)
Présentation à un annotateur humain avec consignes de préférence (qualité, respect du prompt, style, etc.)
Encadrement par des guidelines précises pour éviter les biais subjectifs
Contrôle qualité via double annotation ou arbitrage
Entraînement de modèles RLHF – Intégrer le signal humain pour guider les comportements génératifs
Personnalisation des assistants IA – Adapter les réponses à un public, un style ou un contexte spécifique
Amélioration continue d’IA conversationnelle – Intégrer les retours humains dans les cycles d’apprentissage
Révision manuelle des outputs
Corriger, reformuler ou ajuster manuellement les réponses générées par un modèle d’IA, afin de garantir un haut niveau de qualité, de clarté, de justesse ou d’adaptation au contexte. Cette étape est souvent utilisée pour constituer des datasets de référence (gold data ou gold standard) ou encore affiner un modèle via fine-tuning supervisé.
Sélection d’outputs générés nécessitant révision
Correction ou réécriture de la réponse par un expert humain
Annotation des types de modifications apportées
Utilisation des paires avant/après pour entraînement supervisé, évaluation ou documentation
Constitution de jeux d'exemples – Création de paires "avant/après" pour entraîner des modèles via supervision directe
Marketing – Correction stylistique des textes générés pour respecter le ton de marque ou la cible
Santé – Relecture des réponses IA pour éliminer les formulations imprécises ou non conformes aux recommandations cliniques
Génération de données pour RLHF
Produire des prompts et réponses variées permettant d’exposer les modèles à différentes formulations, niveaux de qualité ou styles de réponse. Ces données sont ensuite classées ou évaluées par des annotateurs humains pour guider l'apprentissage par renforcement.
Création manuelle de prompts représentatifs des utilisateurs cibles
Vérification de la diversité des outputs produits (style, pertinence, erreurs)
Préparation des paires ou listes à classer par des annotateurs humains
Organisation du dataset en vue de l’entraînement : prompts + réponses + préférences humaines
Optimisation de modèles conversationnels – Création de scénarios réalistes pour entraîner des modèles à mieux répondre
Robustesse des LLMs – Génération volontaire de cas limites ou prompts piégeux pour détecter les failles et entraîner des comportements plus sûrs
Support client – Conception de jeux d’interactions variées à classer pour guider le ton et la pertinence des réponses
Fine-tuning supervisé
Affiner un modèle de langage à l’aide d’un jeu de données contenant des prompts et réponses de haute qualité, validés ou révisés par des humains. Permet de spécialiser un modèle sur un domaine précis, d’améliorer la qualité de ses réponses, ou de corriger certains comportements indésirables.
Définition du domaine cible ou des comportements à ajuster
Création ou sélection d’un corpus d’exemples annotés (prompt + réponse validée)
Nettoyage, normalisation et structuration du jeu de données (format JSONL)
Vérification par des réviseurs humains pour garantir la qualité du corpus
Modèles spécialisés santé ou pharma – Entraînement à partir de réponses validées par des professionnels
Chatbots métier – Fine-tuning avec des dialogues pré-rédigés pour un secteur donné (banque, RH, assurance…)
Fine-tuning multilingue – Ajustement du modèle à des langues peu couvertes grâce à des corpus bilingues supervisés
Comparaison de modèles génératifs
Tester plusieurs modèles (ou variantes d’un même modèle) sur des prompts identiques, puis à évaluer leurs réponses selon des critères qualitatifs et quantitatifs. Pour identifier quel modèle est le plus adapté à un cas d’usage donné, ou mesurer les gains d’un fine-tuning.
Sélection d’un panel de prompts couvrant plusieurs cas d’usage ou scénarios types
Génération des réponses à partir de différents modèles (ex. : base vs fine-tuné, GPT vs Mistral)
Annotation humaine des réponses selon des critères définis
Classement ou scoring des réponses (pairwise, best-of, échelle de notation)
Évaluation post-fine-tuning – Vérifier si un modèle affiné sur des données spécifiques surperforme sa version de base
Benchmark multi-modèles – Comparer plusieurs LLM open source (LLaMA, Mistral, DeepSeek, …) sur des tâches cibles
Évaluation pour audit ou conformité – Documenter les comportements d’un modèle pour répondre à des exigences réglementaires
Conformité éthique
Nous modérons les contenus générés par vos IA pour en renforcer la qualité, la sécurité et la pertinence, grâce à une expertise humaine et technologique adaptée à chaque secteur. Vous augmentez ainsi l’impact de vos modèles tout en maîtrisant les risques.
Audit de dataset d'entraînement
Analyser en profondeur un jeu de données destiné à entraîner un modèle IA, afin d’en évaluer la qualité, la représentativité, la structure, les biais potentiels et les risques légaux ou éthiques. Pour garantir que les fondations du modèle sont saines, fiables, et alignées avec les objectifs métier et réglementaires.
Analyse de la structure globale du dataset
Détection de biais ou déséquilibres
Identification de contenus sensibles ou à risque
Évaluation de la diversité et de la couverture thématique
Conformité réglementaire (AI Act, RGPD…) – Vérification que le dataset respecte les obligations de transparence et d’éthique
Prévention des biais algorithmiques – Identification des sources d’injustice ou de représentations déséquilibrées dans les données
Évaluation de la robustesse des données – Analyser si le dataset couvre bien les cas critiques ou sensibles
Détection des biais dans les contenus
Repérer les déséquilibres, stéréotypes ou représentations problématiques présents dans les données utilisées pour entraîner ou tester des modèles IA. Pour prévenir les discriminations, assurer une utilisation éthique des modèles et répondre aux exigences de conformité.
Définition des types de biais à surveiller
Annotation humaine des cas problématiques ou ambigus
Évaluation statistique des déséquilibres entre catégories ou classes
Recommandations correctives (nettoyage, équilibrage, exclusion, reformulation)
Évaluation pédagogique de modèles génératifs – Vérification de l’équité des réponses dans des cas éducatifs ou académiques
Préparation de jeux de tests d’équité – Construction de scénarios pour tester la robustesse des modèles face aux biais
Blocage ou reformulation de contenus à risque – Filtrage des outputs générés comportant des biais implicites
Surveillance des données générées par l'IA
Mettre en place un processus de contrôle humain ou semi-automatisé des contenus produits par des modèles génératifs (texte, image, audio, …), afin de détecter les dérapages, erreurs, biais ou contenus inappropriés. Pour prévenir les risques réputationnels, juridiques ou éthiques.
Définition des règles et critères de surveillance (thématiques, linguistiques, éthiques…)
Extraction d’échantillons représentatifs ou surveillance en temps réel des outputs générés
Analyse humaine ou automatisée des réponses IA (via outils de scoring, alertes, signalements)
Annotation des cas problématiques (hallucinations, propos toxiques, inexactitudes, stéréotypes…)
Supervision de chatbots grand public – Contrôle en continu des réponses pour éviter propos déplacés ou hors-charte
Monitoring de modèles en production – Vérification que les réponses restent conformes dans le temps malgré les évolutions d’usage
Détection de contenus sensibles ou viraux – Identification des réponses potentiellement polarisantes ou problématiques
Vérification de la diversité des données
Analyser un jeu de données d’entraînement ou de test pour s’assurer qu’il couvre une variété suffisante de thèmes, de styles, de langues, de profils ou de points de vue. Pour garantir la robustesse, l’inclusivité et la performance généralisable des modèles d’IA.
Définition des critères de diversité attendus
Analyse statistique et qualitative du dataset selon ces critères
Détection des déséquilibres ou lacunes (ex. : biais de genre, manque de variations culturelles, homogénéité de ton)
Recommandations d’enrichissement (ajout de données, rebalancing, échantillonnage plus large)
Préparation de datasets multilingues ou multiculturels – S’assurer que chaque langue ou culture est équitablement représentée
Entraînement de modèles spécialisés (santé, éducation, etc.) – Vérification que les profils de patients, d’élèves ou d’utilisateurs sont variés
Conformité réglementaire (AI Act, diversité & inclusion) – Fournir la preuve d’un travail de vérification sur la représentativité des données
Validation manuelle des données
Faire intervenir des annotateurs ou réviseurs humains pour vérifier, corriger ou confirmer la qualité de données textuelles, audio, visuelles ou tabulaires, en amont ou en aval de leur utilisation par un modèle d’IA. Pour fiabiliser les jeux d'entraînement, les benchmarks ou les outputs générés.
Sélection des données à valider (aléatoire, critique, issue d’un pipeline automatique, etc.)
Définition des critères de validation (exactitude, format, clarté, complétude, alignement, ...)
Relecture ou vérification humaine via interface d’annotation ou tableau de contrôle
Correction des erreurs ou incohérences identifiées (fautes, entités, formats, réponses IA...)
Correction de jeux de données OCR ou transcrits automatiquement – Relecture humaine pour fiabiliser les données extraites
Validation des transcriptions audio multilingues – Vérification par locuteur natif ou expert linguistique
Contrôle qualité sur des jeux de test – Élimination des biais ou erreurs dans les benchmarks d’évaluation
Documentation des jeux de données
Fournir une description claire, complète et structurée de l’origine, du contenu, des caractéristiques et des limites d’un dataset destiné à l’entraînement ou à l’évaluation d’un modèle IA. Cette étape est indispensable pour garantir la transparence, la réutilisabilité et la conformité des données utilisées dans un projet.
Collecte des informations sur la provenance des données (source, méthode de collecte, licences, consentement…)
Description des caractéristiques du dataset : type de données, taille, formats, langues, classes, équilibre, anonymisation…
Identification des objectifs d’usage (entraînement, test, fine-tuning, etc) et signalement des biais ou limites potentielles
Rédaction structurée de la documentation (ex. : datasheet, model card, fiche d’inventaire IA)
Conformité réglementaire (AI Act, RGPD, DSA) – Fournir une documentation formelle et traçable des données utilisées
Transparence dans les projets IA publics ou sensibles – Expliquer ce que contient un dataset et pourquoi il a été choisi
Facilitation de la réutilisation de jeux de données internes – Transmission claire aux équipes data ou IA de datasets propriétaires (propres à une entreprise) ou Open Source
Modération contextuelle
Nous modérons les contenus générés par vos IA pour en renforcer la qualité, la sécurité et la pertinence, grâce à une expertise humaine et technologique adaptée à chaque secteur. Vous augmentez ainsi l’impact de vos modèles tout en maîtrisant les risques.
Modération en santé, finance, droit
Annoter, filtrer et valider les données ou les réponses générées par l’IA pour éviter toute erreur factuelle, interprétation erronée ou recommandation risquée. Dans ces contextes réglementés, la présence de supervision humaine est indispensable pour garantir la conformité, la fiabilité et la sécurité des systèmes IA.
Définition de règles métiers et de seuils d’acceptabilité (ton, terminologie, exactitude, …)
Relecture et validation humaine par des annotateurs formés aux enjeux sectoriels
Signalement ou reformulation des contenus non conformes ou ambigus
Traçabilité des interventions humaines pour audit, conformité et amélioration continue
Finance – Vérification des contenus liés à la fiscalité, aux investissements ou à la réglementation bancaire
Droit – Contrôle des réponses générées par des modèles juridiques (clause, jurisprudence, conseil) pour éviter la confusion ou la désinformation
Santé – Validation humaine des réponses IA dans des chatbots médicaux ou assistants cliniques
Filtrage de contenu
Identifier, isoler ou supprimer les contenus (données d’entraînement ou outputs générés) qui sont inappropriés, hors-sujet, sensibles, illégaux ou nuisibles à la qualité ou à la conformité d’un projet IA. Il peut s’agir de données textuelles, audio, visuelles ou multimodales. Le filtrage peut être automatisé, manuel, ou hybride.
Définition des règles de filtrage : thématiques interdites, propos sensibles, niveau de langage, bruit, doublons, etc.
Intervention humaine pour validation
Étiquetage des contenus rejetés
Mise à jour des règles et seuils selon les évolutions réglementaires ou métier
Préparation de datasets d’entraînement – Élimination des exemples toxiques, flous, redondants ou hors-sujet
Ciblage de corpus sectoriels – Suppression des données non pertinentes pour l’entraînement d’un modèle spécialisé (santé, finance, etc.)
Blocage de contenus NSFW ou sensibles – Exclusion de contenus non conformes à l’usage final du modèle
Workflows métiers
Contextualiser les interventions humaines dans les flux de production de contenu ou de décision, afin de garantir pertinence métier, qualité des données et conformité des systèmes IA intégrés.
Définition des rôles humains dans la boucle : validation, filtrage, enrichissement, reformulation, ...
Création de workflows sur mesure avec escalades, arbitrages ou seuils de confiance
Intégration dans les outils internes
Suivi des performances et adaptation continue du rôle humain dans le processus IA-augmenté
Legaltech – Workflow de double validation sur les clauses ou recommandations juridiques proposées par IA
Traitement documentaire – Inclusion de réviseurs dans le pipeline d’OCR + extraction de données pour audit ou contrat
E-commerce & marketing – Enrichissement ou adaptation manuelle des descriptions IA selon les gammes ou marques
Relecture humaine de conversations IA
Examiner manuellement les dialogues générés par des assistants virtuels, chatbots ou modèles LLM afin de corriger les erreurs, repérer les incohérences ou détecter les risques de dérapage.
Analyse de la logique conversationnelle, de la pertinence des réponses et du respect des consignes
Annotation des erreurs identifiées : hallucination, ton inadéquat, confusion, rupture de fil…
Correction ou suggestion de reformulation (si post-traitement ou supervision active)
Rétroaction vers les équipes IA ou intégration des corrections dans des jeux d’apprentissage
Support client – Relecture de dialogues IA avec des utilisateurs pour garantir clarté, politesse et efficacité
Éducation et e-learning – Relecture des échanges IA pour s’assurer de la justesse pédagogique et du niveau de langage
Déploiement de nouveaux agents IA – Phases de QA humaine systématique avant mise en production
Qualification de contenu
Attribuer des métadonnées, des étiquettes ou des évaluations à des contenus collectés ou générés (textes, images, extraits audio, vidéos) afin de les rendre exploitables dans un pipeline IA : entraînement, filtrage, priorisation ou modération.
Définition des critères de qualification (pertinence, thématique, niveau de langage, qualité sonore, etc.)
Revue humaine des contenus bruts ou générés (visuels, textuels, audio...)
Attribution de métadonnées ou de labels (ex. : niveau de confiance, thème, ton, intention, qualité technique)
Signalement des contenus inutilisables ou problématiques (ex. : bruit, contenu vide, hors sujet, sensible)
Préparation de datasets pour le fine-tuning LLMs – Qualification des paires prompt/réponse selon leur clarté ou valeur d’entraînement
Analyse conversationnelle – Attribution de labels à des dialogues IA : objectif atteint, réponse ambiguë, style conforme…
Curation de données collectées sur le web ou en entreprise – Tri humain pour ne conserver que les données exploitables
Annotation de contenu pour Red Teaming IA
identifier, classer et documenter des failles potentielles ou comportements indésirables des modèles d'IA, en structurant des cas critiques pour évaluer et renforcer leur robustesse et leur sécurité
Définition de scénarios de test critiques (prompts malveillants, ambiguïtés, contournements, adversarial prompts)
Génération de contenus par le modèle IA dans ces scénarios ciblés
Relecture humaine et annotation des comportements à risque (hallucinations, réponses illégales, biais explicites ou implicites, contournements de consignes, etc.)
Qualification de la gravité et du type de faille détectée (toxicité, sécurité, réputation, conformité)
Évaluation de la robustesse d’un modèle avant mise en production – Tests offensifs simulés par des annotateurs spécialisés
Benchmark éthique – Mesure de la sensibilité d’un modèle à certains types de prompts ou contextes sensibles
Constitution de jeux de test Red Team – Création de corpus d’évaluation robustes à partir d’outputs annotés
Cas d’usage
Notre expertise couvre une large gamme de cas d’usage IA, quel que soit le domaine ou la complexité des données. Voici quelques exemples :
Pourquoi choisir
Innovatiana ?
Une équipe d’experts dédiés à la modération de contenu et à l’optimisation des modèles d’IA grâce à l’apprentissage par renforcement basé sur les commentaires humains (RLHF). Pour vos projets de modération de contenu : filtrage de données, évaluation de la qualité des réponses ou alignement avec les valeurs humaines
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Innovatiana nous aide beaucoup dans la révision de nos ensembles de données afin d'entraîner nos algorithmes d'apprentissage automatique. L'équipe est dévouée, fiable et toujours à la recherche de solutions. J'apprécie également la dimension locale du modèle, qui me permet d'échanger avec des interlocuteurs qui comprennent mes besoins et mes contraintes. Je recommande vivement Innovatiana !
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Innovatiana nous aide à réaliser des tâches de labellisation de données pour nos modèles de classification et de reconnaissance de texte, ce qui demande une revue minutieuse de milliers d'annonces immobilières en français. Le travail fourni est de qualité et l’équipe est stable dans le temps. Les échéances sont claires ainsi que le niveau de communication. Je n’hésiterai pas à confier à Innovatiana d’autres tâches similaires (Computer Vision, NLP, …).
Plusieurs Data Labelers de l’équipe Innovatiana sont intégrés à plein temps au sein de mon équipe de chirurgiens et de Data Scientists. J’apprécie la technicité de l’équipe Innovatiana, qui met à ma disposition une équipe d’étudiants en médecine pour m'aider à préparer des données de qualité, requises pour entraîner mes modèles IA.
Innovatiana fait partie de la 4ème promotion de notre accélérateur à impact. Son modèle s’appuie sur un outsourcing à impact positif avec un centre de services (ou Labeling Studio) situé à Majunga, Madagascar. Innovatiana mise sur la création d’emplois locaux dans des bassins peu ou mal desservis et une transparence/valorisation des conditions de travail !
Innovatiana est profondément engagée en faveur d’une IA éthique. L’entreprise veille à ce que ses annotateurs travaillent dans des conditions justes et respectueuses, au sein d’un environnement sain et bienveillant. Innovatiana applique des pratiques de travail équitables pour les Data Labelers, et cela se ressent au niveau de la qualité !
Dans un contexte où l’éthique de l’IA devient un enjeu central, Innovatiana montre qu’il est possible d’allier performance technologique et responsabilité humaine. Leur approche s’inscrit pleinement dans une logique d’éthique by design, avec notamment une valorisation des personnes derrière l’annotation.
Travailler avec Innovatiana a été une excellente expérience. Leur équipe s’est montrée à la fois réactive, rigoureuse et très impliquée dans notre projet d’annotation et de catégorisation d’environnements industriels. La qualité des livrables était au rendez-vous, avec une vraie attention portée à la cohérence des labels et au respect de nos exigences métier.
Innovatiana incarne parfaitement les valeurs que nous souhaitons promouvoir dans l’écosystème de l’annotation de données : une approche experte, rigoureuse et résolument éthique. Leur capacité à former et encadrer des annotateurs hautement qualifiés, tout en garantissant des conditions de travail justes et transparentes, en fait un véritable modèle dans leur domaine.
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