Annotation d'images
Transformez vos données visuelles en ressources stratégiques pour vos modèles d'IA.
Nos services d'annotation d'images combinent expertise technique et processus rigoureux pour garantir des datasets précis et adaptés à vos objectifs.
🔍 Annotation sur mesure
Des annotations pixel-perfect pour tous vos cas d’usage : classification, détection d’objets, segmentation sémantique ou instance. Nous structurons vos jeux d’images selon vos objectifs IA.
👁️ Expertise visuelle
Nos annotateurs maîtrisent les spécificités des données visuelles, dans des domaines aussi variés que le retail, la médecine, l’agriculture ou la sécurité.
🧠 Qualité pour le Machine Learning
De la définition des classes à la vérification qualité, nous accompagnons chaque étape pour créer des datasets robustes et exploitables par vos modèles.
Techniques
d'annotation proposées
Bounding Boxes
Dessiner des rectangles autour des objets d’intérêt dans une image afin de signaler leur présence, leur position et leur taille. C’est l’une des méthodes les plus utilisées pour entraîner des modèles de Computer Vision, notamment pour la détection d’objets, le suivi (tracking), ou encore la reconnaissance d’images dans des contextes variés (mode, santé, transport, …).
Définir les classes d’objets à annoter (ex. : voiture, piéton, panneau, cellule…)
Charger les images dans un outil d’annotation adapté (Label Studio, CVAT, V7, etc.)
Dessiner une boîte englobante (rectangle) autour de chaque objet ciblé
Exporter les données dans un format structuré pour entraînement (COCO, Pascal VOC, YOLO, …)
Véhicules autonomes – Annoter les objets routiers (voitures, feux, piétons) pour la détection embarquée
Imagerie médicale – Encadrer des anomalies visibles dans des radiographies ou scanners
Retail – Détecter et classifier les articles sur des étagères pour l’analyse en magasin
Polygones
Tracer des contours précis autour d’un objet en reliant plusieurs points manuellement. Contrairement aux Bounding Boxes, cette méthode épouse fidèlement les formes irrégulières ou complexes. Elle est indispensable dans les projets où une détection précise des contours ou surfaces est cruciale : segmentation d’objets, cartographie, détection d’anomalies ou analyse biomédicale.
Définir les classes ou types d’objets à segmenter (structures anatomiques, produits, zones d’intérêt…)
Charger les images dans un outil d’annotation supportant les polygones (CVAT, V7, LabelBox…)
Tracer manuellement les contours de chaque objet avec une série de points reliés
Exporter les annotations au format compatible (COCO segmentation, JSON, XML…)
Agriculture – Tracer des parcelles, feuilles ou fruits sur des images de terrain ou drone
Biologie – Segmenter des cellules ou tissus dans des images microscopiques
Mode et e-commerce – Annoter précisément les vêtements ou accessoires dans des photos produits
Keypoints
Placer des points précis sur des parties spécifiques d’un objet, comme des articulations, des repères anatomiques ou des éléments de structure. Cette méthode est utilisée pour entraîner des modèles capables de reconnaître des postures, détecter des mouvements ou mesurer des distances entre repères, dans des domaines comme la biomécanique, la mode ou la vision industrielle.
Définir les ensembles de points à annoter (ex. : 17 points pour un squelette humain, 5 repères faciaux…)
Placer manuellement chaque point sur la partie correspondante de l’objet
Relier les points entre eux si nécessaire (squelette, géométrie)
Exporter les données annotées au format adapté (COCO Keypoints, CSV, JSON…)
Analyse de posture – Identifier les articulations pour des modèles de suivi du mouvement
Biométrie – Annoter des points faciaux ou corporels pour la reconnaissance ou la validation d’identité
Robotique – Détecter les positions exactes de composants ou joints mécaniques
Lignes et flèches
Représenter des liens directionnels, des flux ou des structures linéaires dans les images. Elle est utilisée pour entraîner des modèles capables de comprendre des relations spatiales, des mouvements ou des connexions logiques, notamment dans les domaines de l'automobile ou de la robotique.
Définir les types de relations à représenter (direction, connexion, flux…)
Charger les images dans un outil compatible avec les annotations vectorielles (CVAT, VIA, Label Studio…)
Tracer manuellement les lignes ou flèches entre les éléments concernés
Exporter les annotations dans un format adapté (JSON, XML, GeoJSON…)
Cartographie – Tracer des routes, chemins ou rivières dans des images satellites
Robotique – Représenter les trajectoires prévues ou observées d’un robot
Imagerie médicale – Suivre les vaisseaux sanguins ou nerfs dans des coupes anatomiques
Polylignes
Relier une série de points pour former une ligne brisée, utilisée pour représenter des objets allongés ou des structures sinueuses dans une image. Pour des annotations où la précision du tracé est essentielle mais où la zone n’a pas besoin d’être remplie, comme une branche, une route ou des vaisseaux sanguins.
Charger les images dans un outil prenant en charge les polylignes (CVAT, Label Studio, VIA…)
Placer manuellement les points le long de la structure visuelle à suivre
Ajuster les points pour garantir un tracé fluide, régulier et fidèle
Exporter les tracés au format souhaité (JSON, COCO polyline, SVG…)
Biomédecine – Tracer des vaisseaux sanguins ou des nerfs dans des images médicales
Textile / mode – Suivre les coutures ou bordures dans des visuels produits
Cartographie – Représenter des réseaux routiers ou des chemins dans des images satellites
Cuboïdes
Tracer des boîtes tridimensionnelles autour d’objets visibles dans des images 2D ou des scènes 3D. Cette technique permet d’estimer la profondeur, l’orientation et les dimensions physiques d’un objet, et est utilisée dans les applications de perception 3D, comme la conduite autonome ou la robotique.
Identifier les objets nécessitant une annotation 3D (véhicules, piétons, meubles…)
Placer les points d’ancrage du cuboïde selon la perspective de l’image
Vérifier la cohérence des volumes par rapport à la scène (alignement au sol, taille relative)
Exporter dans un format compatible avec les moteurs 3D (KITTI, JSON, XML, PCD…)
Véhicules autonomes – Annoter les véhicules et piétons avec leur position et dimensions dans l’espace
Logistique – Identifier les colis ou palettes en 3D dans un entrepôt
Robotique – Localiser les obstacles en volume pour la navigation intelligente
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 :
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Notre valeur ajoutée
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Amélioration de la précision des modèles
Réduction des temps de traitement
Optimisation des coûts d'annotation
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ROI démontrable sur vos projets
Engagement client
Support dédié tout au long du projet
Communication transparente et régulière
Adaptation continue à vos besoins
Accompagnement stratégique personnalisé
Formation et support technique
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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.
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