Content Moderation & RLHF
Our data moderation specialists analyze your structured and unstructured data in order to refine the capabilities of your AI (including LLMs), especially in reinforcement learning systems with human feedback (RLHF), where manual intervention improves the learning process of the AI agent through human expertise. We provide you with experts available 24 hours a day to meet your most specific needs.
RLHF: validation of data generated by models via human feedback
Reinforcement learning with human feedback (RLHF) integrates human intelligence and judgment into the learning process of your AIs. Our experts, with in-depth expertise in RLHF, intervene to refine and validate the decisions of your models by providing a level of discernment and nuance that only human intelligence can offer. Synthetically generated images or data are analyzed to ensure that they correspond to real scenarios. Logical errors are identified and re-annotated in order to create new training data sets for fine-tuning generative models.
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Moderation of unstructured content and constitution of training data sets for the fine-tuning of LLM models
By analyzing your unstructured data (for example: data from social networks or collected on the Internet), we develop quick and complete answers taking into account various dimensions such as tone, presentation format, justification, and much more. We identify the optimal distribution of data to be created in order to build a basic training data set or to refine an existing language model.
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RLHF: validation of data generated by models via human feedback
Reinforcement learning with human feedback (RLHF) integrates human intelligence and judgment into the learning process of your AIs. Our experts, with in-depth expertise in RLHF, intervene to refine and validate the decisions of your models by providing a level of discernment and nuance that only human intelligence can offer. Synthetically generated images or data are analyzed to ensure that they correspond to real scenarios. Logical errors are identified and re-annotated in order to create new training data sets for fine-tuning generative models.
Moderation of unstructured content and constitution of training data sets for the fine-tuning of LLM models
By analyzing your unstructured data (for example: data from social networks or collected on the Internet), we develop quick and complete answers taking into account various dimensions such as tone, presentation format, justification, and much more. We identify the optimal distribution of data to be created in order to build a basic training data set or to refine an existing language model.
RLHF: validation of data generated by models via human feedback
Reinforcement learning with human feedback (RLHF) integrates human intelligence and judgment into the learning process of your AIs. Our experts, with in-depth expertise in RLHF, intervene to refine and validate the decisions of your models by providing a level of discernment and nuance that only human intelligence can offer. Synthetically generated images or data are analyzed to ensure that they correspond to real scenarios. Logical errors are identified and re-annotated in order to create new training data sets for fine-tuning generative models.
Notre méthode
Une équipe de Data Labelers professionnels, pilotés par des professionnels, pour vous aider à créer et à maintenir des ensembles de données de qualité pour vos besoins d’outsourcing IA (annotation de données pour les modèles de Machine Learning, Deep Learning ou NLP)
Nous étudions votre besoin
Nous vous proposons un accompagnement sur mesure en tenant compte de vos contraintes et échéances. Nous proposons des conseils portant sur votre infrastructure de labellisation, le nombre de Data Labelers requis en fonction de votre besoin ou encore la nature des annotations à privilégier.
Nous trouvons un accord
Dans un délai de 48 heures, nous faisons un test (gratuit) afin de vous proposer un contrat adapté à vos enjeux. Nous ne verrouillons pas la prestation : pas d’abonnement mensuel, pas d’engagement. Nous facturons à la tâche !
Nos Data Labelers traitent vos données
Nous mobilisons une équipe de Data Labelers au sein de notre centre de services à Majunga (Madagascar). Cette équipe anglophone et francophone est pilotée par l'un de nos Managers : votre contact privilégié.
Nous réalisons une revue qualité
Dans le cadre de notre démarche de "Quality Assurance", nous revoyons les travaux de nos Data Labelers. Cette revue s’appuie sur des séries de contrôles manuels (tests sur échantillon) et automatisés afin de vous garantir un niveau de qualité maximal !
Nous vous livrons les données
Nous mettons à votre disposition les données préparées (datasets divers : images ou vidéos annotées, fichiers statiques revus et enrichis, etc.), selon des modalités convenues avec vous (transfert sécurisé ou données intégrées dans vos systèmes).
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Vous parlez de nous !
In a sector where opaque practices and precarious conditions are too often the norm, Innovatiana is an exception. This company has been able to build an ethical and human approach to data labeling, by valuing annotators as fully-fledged experts in the AI development cycle. At Innovatiana, data labelers are not simple invisible implementers! Innovatiana offers a responsible and sustainable approach.
Innovatiana helps us a lot in reviewing our data sets in order to train our machine learning algorithms. The team is dedicated, reliable and always looking for solutions. I also appreciate the local dimension of the model, which allows me to communicate with people who understand my needs and my constraints. I highly recommend Innovatiana!
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Innovatiana helps us to carry out data labeling tasks for our classification and text recognition models, which requires a careful review of thousands of real estate ads in French. The work provided is of high quality and the team is stable over time. The deadlines are clear as is the level of communication. I will not hesitate to entrust Innovatiana with other similar tasks (Computer Vision, NLP,...).
Several Data Labelers from the Innovatiana team are integrated full time into my team of surgeons and Data Scientists. I appreciate the technicality of the Innovatiana team, which provides me with a team of medical students to help me prepare quality data, required to train my AI models.
Innovatiana is part of the 4th promotion of our impact accelerator. Its model is based on outsourcing with a positive impact with a service center (or Labeling Studio) located in Majunga, Madagascar. Innovatiana focuses on the creation of local jobs in areas that are poorly served or poorly served and on transparency/valorization of working conditions!
Innovatiana is deeply committed to ethical AI. The company ensures that its annotators work in fair and respectful conditions, in a healthy and caring environment. Innovatiana applies fair working practices for Data Labelers, and this is reflected in terms of quality!
In a context where the ethics of AI is becoming a central issue, Innovatiana shows that it is possible to combine technological performance and human responsibility. Their approach is fully in line with a logic of ethics by design, with in particular a valuation of the people behind the annotation.
Working with Innovatiana has been a great experience. Their team was both reactive, rigorous and very involved in our project to annotate and categorize industrial environments. The quality of the deliverables was there, with real attention paid to the consistency of the labels and to compliance with our business requirements.
Innovatiana embodies exactly what we want to promote in the data annotation ecosystem: an expert, rigorous and resolutely ethical approach. Their ability to train and supervise highly qualified annotators, while ensuring fair and transparent working conditions, makes them a model of their kind.
Data Labeling Outsourcing éthique
Nous sommes les pros du Data Labeling éthique
De nombreuses sociétés fournissant des services de Data Labeling opèrent dans des pays à faible revenu sur une base contractuelle et souvent impersonnelle. Les Data Labelers ne sont pas toujours payés équitablement ou ne travaillent pas dans des conditions décentes. Contrairement à cette "tendance" du marché, nous voulons proposer une externalisation qui a du sens et de l’impact !
Une externalisation éthique
Nous refusons les pratiques dites de "crowdsourcing" : nous créons des emplois stables et valorisés pour vous proposer une externalisation qui a du sens et de l’impact ainsi qu’une transparence quant à l’origine des données utilisées pour l’IA.
Des tarifs compétitifs
Nous proposons des conditions flexibles, pour un pricing adapté à vos enjeux et à vos moyens. Nous facturons à la tâche (exemple : "labelliser 50'000 images avec des bounding boxes") : pas d’abonnement, pas de frais de mise en service.
Un modèle inclusif
Nous recrutons notre propre équipe à Madagascar et nous la formons aux techniques de traitement de données et de labellisation pour l'IA. Nous leur offrons un salaire équitable, de bonnes conditions de travail et des possibilités d'évolution de carrière.
Un avenir meilleur
Nous voulons contribuer au développement d’écosystèmes vertueux à Madagascar (formation, emploi, investissements locaux, …).
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.
Vers l’adoption de l’IA en Europe et en France
Nous voulons accélérer l’adoption des techniques d’Intelligence Artificielle en France et en Europe. Nous sommes partisans d’une IA construite de manière éthique et nous investissons dans nos équipes dévouées à la labellisation des données.
Feed your AI models with high-quality training data!
