Annotation de données texte pour NLP et LLM
Préparez des corpus fiables pour entraîner, évaluer et améliorer vos modèles NLP et LLM. Nos équipes réalisent l’annotation de données texte — entités nommées, classification, intentions, sentiments, relations et métadonnées — avec des consignes adaptées à votre domaine et un contrôle qualité documenté.
🧠 Structuration du langage
NER, classification, extraction de relations et analyse de sentiments : nous transformons vos textes bruts en données structurées pour entraîner et évaluer vos modèles NLP et LLM.
🧾 Maîtrise sectorielle
Santé, droit, finance, assurance, service client ou contenus techniques : nous sélectionnons des annotateurs formés à votre terminologie et à vos règles métier.
✍️ Annotation linguistique fiable
Guidelines détaillées, calibration des annotateurs, double contrôle et suivi de la cohérence : chaque corpus est vérifié avant livraison.
Nos services d'annotation de données texte
Reconnaissance d’entités nommées (NER) et annotation sémantique
Identifiez et classez les informations utiles dans vos textes : personnes, organisations, lieux, produits, dates, montants, références contractuelles ou données sensibles. Nous créons des schémas NER adaptés à votre domaine, annotons les entités et pouvons également relier les mentions à une taxonomie, une base de connaissances ou un identifiant métier.
Choix des catégories pertinentes (ex : PERSONNE, ORGANISATION, LIEU, DATE, PRODUIT, …) et des règles d’annotation associées
Nettoyage, découpage en phrases ou unités pertinentes, et éventuelle anonymisation du contenu
Sélection manuelle ou assistée des segments de texte correspondant aux entités, et attribution des étiquettes correspondantes
Relecture croisée pour vérifier la précision des annotations et l’uniformité des critères d’étiquetage dans tout le corpus
Moteurs de recherche intelligents – Meilleure compréhension du contenu et des intentions grâce à l’extraction d’entités clés
Documents juridiques et médicaux – Repérage automatique d’entités sensibles (personnes, pathologies, médicaments, …)
Veille et extraction d'information – Analyse automatique de textes pour détecter des tendances, alertes ou informations stratégiques
Classification de texte
Classez des documents, phrases ou messages selon une taxonomie simple, hiérarchique ou multi-étiquette. Nos annotateurs catégorisent e-mails, tickets, avis, documents et contenus en ligne afin d’entraîner des modèles de routage, de recherche, de modération ou d’analyse documentaire.
Élaboration d’un ensemble de classes pertinentes en fonction du cas d’usage (ex : positif/négatif/neutre, juridique/marketing/technique, etc.)
Nettoyage des données textuelles, suppression des doublons, normalisation linguistique (ponctuation, majuscules, caractères spéciaux, …)
Attribution des catégories à chaque document ou phrase par des annotateurs humains ou à l’aide d’outils préexistants, avec validation
Relecture et contrôle qualité pour s’assurer que les critères de classification sont appliqués de manière uniforme à l’ensemble du corpus
Modération de contenu – Filtrage automatique de messages inappropriés ou hors-sujet sur les forums, réseaux sociaux ou chats
Tri d’e-mails ou tickets – Routage automatisé des demandes entrantes vers les bons services ou équipes
Analyse de sentiments – Évaluation de l’opinion exprimée dans les avis clients, les sondages ou les commentaires en ligne
Analyse grammaticale et syntaxique
Enrichissez vos corpus avec la tokenisation, la lemmatisation, l’étiquetage morpho-syntaxique, les groupes syntaxiques et les relations de dépendance. Cette annotation linguistique aide les modèles à mieux comprendre la structure des phrases, y compris dans les domaines techniques et les langues à morphologie complexe.
Découpage du texte en unités de base (mots, phrases) pour faciliter l’analyse
Attribution à chaque mot de son étiquette grammaticale (ex : nom, verbe, préposition), en tenant compte du contexte
Détection des structures hiérarchiques : dépendances entre mots, groupes nominaux/verbaux, subordonnées, etc.
Relecture et validation pour corriger les erreurs de balisage et affiner l’analyse dans les cas ambigus ou complexes
Indexation et recherche intelligente – Meilleure compréhension des requêtes et documents grâce à une analyse fine de la structure des phrases
Génération automatique de texte – Structuration correcte des phrases produites par des modèles d’IA
Étiquetage morpho-syntaxique – Attribution à chaque token de sa catégorie grammaticale, en fonction du contexte local et global
Annotation des intentions, sentiments, émotions et tonalités
Annotez l’objectif d’un message, son sentiment, son émotion, sa tonalité ou son degré d’urgence. Nous construisons des jeux d’étiquettes adaptés à vos conversations, tickets, avis ou enquêtes, avec gestion du multi-étiquetage et des cas ambigus.
Création d’un jeu d’étiquettes adapté au cas d’usage
Nettoyage et formatage des textes (ou transcriptions), anonymisation si nécessaire, segmentation en unités annotables
Attribution d’étiquettes par des annotateurs selon les consignes définies, avec possibilité de multi-étiquetage (ex : demande d’aide + frustration)
Validation croisée pour assurer la cohérence des annotations, en particulier sur les émotions subtiles ou ambiguës
Assistants virtuels et chatbots – Compréhension de l’intention pour adapter les réponses et proposer des actions pertinentes
Surveillance de réputation – Détection de tendances émotionnelles autour d’une marque ou d’un produit
Personnalisation d’expérience utilisateur – Adaptation du ton ou du contenu en fonction de l’émotion perçue
Annotation multilingue
Déployez un même schéma d’annotation dans plusieurs langues tout en respectant les nuances culturelles, les variantes régionales, les systèmes d’écriture et le code-switching. Nos équipes linguistiques annotent, révisent et harmonisent les corpus afin de maintenir des critères cohérents d’une langue à l’autre.
Définition des langues cibles, du niveau de granularité attendu (morphologique, sémantique, syntaxique…) et des spécificités de chaque langue (sensibilité culturelle, écriture, variantes dialectales)
Nettoyage et harmonisation des données dans les différentes langues, segmentation cohérente et adaptation aux scripts spécifiques (latin, arabe, cyrillique, etc.)
Application des consignes d’annotation linguistique, sémantique ou contextuelle par des linguistes ou annotateurs maîtrisant la langue native
Vérification interlinguistique de la cohérence et de l’uniformité des annotations, avec gestion des cas de code-switching ou de doublons mal alignés
Systèmes de traduction automatique – Création de corpus alignés de qualité pour améliorer la précision des traductions
Chatbots internationaux – Développement d’assistants virtuels capables d’interagir avec des utilisateurs dans leur langue native
Analyse comparative entre langues – Études linguistiques, sociolinguistiques ou sentimentales sur des corpus multilingues
Annotation de textes pour l’entraînement et l’évaluation des LLM
Nous annotons et structurons les textes utilisés pour l’entraînement supervisé, l’évaluation et le benchmarking des LLM : catégories, entités, intentions, qualité, factualité, pertinence et métadonnées. Pour la création complète de datasets de fine-tuning, de RAG ou de préférence, renvoyez vers la page dédiée aux données d’entraînement pour modèles génératifs.
Identifier les compétences visées : compréhension de texte, génération fluide, raisonnement logique, dialogue, traduction, etc.
Rassembler des données provenant de sources variées (articles, forums, dialogues, bases juridiques, documents techniques, …), en veillant à leur qualité et à leur diversité linguistique et thématique
Suppression des doublons, correction des erreurs, filtrage des contenus sensibles ou non pertinents, mise en forme selon les exigences du modèle (JSON, txt, XML, etc.)
Ajout de métadonnées utiles (langue, style, registre, ton, intention, …), ou génération de paires question/réponse, résumés, chaînes de raisonnement, etc.
Pré-entraînement de LLM généralistes – Constitution de jeux de données massifs pour des modèles multilingues, multitâches ou ouverts
RAG (Retrieval-Augmented Generation) – Création de corpus indexables utilisés pour alimenter des modèles hybrides recherche + génération
Évaluation continue des modèles – Utilisation de jeux tests issus du jeu d’entraînement pour vérifier les performances après chaque itération
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 pour l'annotation de données texte ?
Notre valeur ajoutée
Expertise technique pointue dans l'annotation de données
Équipes spécialisées par secteur d'activité
Solutions personnalisées selon vos besoins
Processus qualité rigoureux et documenté
Technologies d'annotation de pointe
Résultats mesurables
Amélioration significative de la précision des modèles
Réduction des temps de traitement
Optimisation des coûts d'annotation
Performance accrue des systèmes IA
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
Compatible avec
votre stack
Nous utilisons toutes les plateformes d'annotation de données du marché pour nous adapter à vos besoins et à vos demandes les plus spécifiques !
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.
Transformez vos textes en datasets fiables pour vos modèles NLP et LLM !
