Creamos conjuntos de datos personalizados para modelos de IA
Maximice el rendimiento de sus modelos de IA (aprendizaje automático, aprendizaje profundo, LLM, VLM, RAG, RLHF) con conjuntos de datos de alta calidad. Ahorre tiempo subcontratando la anotación de sus datos (imagen, audio, vídeo, texto, multimodal) con un socio fiable, ético y receptivo
¿Por qué elegir Innovatiana para sus tareas de etiquetado de datos?
Muchas empresas afirman proporcionar datos "equitativos"
Crear conjuntos de datos para la IA es mucho más que encadenar tareas repetitivas: es construir una verdad básica, con rigor, significado e impacto. En Innovatiana, valoramos a los anotadores, profesionalizamos el etiquetado de datos y defendemos subcontratación responsable — estructurados, exigentes pero justos y profundamente humanos, lejos de los enfoques de bajo costo que descuidan la calidad y las condiciones laborales
Modelo inclusivo
Reclutamos y capacitamos a nuestros propios equipos de etiquetadores de datos especializados y expertos en negocios de acuerdo con sus proyectos. Al valorar a las personas que están detrás de las anotaciones, garantizamos datos fiables y de alta calidad que se adapten a sus necesidades.
Subcontratación ética
Rechazamos el crowsourcing porque es impersonal. Nuestros equipos internos garantizan la trazabilidad completa de las anotaciones y participan en un enfoque responsable. Una subcontratación que tenga sentido y tenga impacto, para conjuntos de datos que cumplan con los requisitos éticos de la IA.
Gestión de proximidad dedicada
Cada proyecto es administrado por un gerente dedicado, responsable de estructurar el proceso de anotación e industrializar la producción. Coordina el equipo, adapta los métodos de acuerdo con sus objetivos y establece controles de calidad automáticos o semiautomáticos para garantizar datos confiables, de acuerdo con los plazos.
Precios claros y transparentes
Cobramos por tarea o por conjunto de datos entregado, según el volumen y la complejidad de su proyecto. Sin suscripciones, sin tarifas de instalación ni costos ocultos. Solo pagas por el trabajo realizado, con total visibilidad del presupuesto.
Seguridad e IA responsable
Protegemos sus datos a la vez que integramos los principios de la IA responsable. Estructurar rigurosamente, equilibrar los conjuntos de datos y reducir los sesgos: nos aseguramos de que los usos sean éticos. La confidencialidad, el cumplimiento (RGPD, ISO) y la gobernanza son la base de nuestro enfoque.
Calidad sin concesiones
Nuestras etiquetadoras de datos siguen una metodología rigurosa y controles de calidad sistemáticos. Cada proyecto se beneficia de un monitoreo preciso para ofrecer conjuntos de datos confiables que se pueden usar directamente para entrenar sus modelos de IA.
Estructuramos tus datos, tú entrenas tu IA
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Etiquetado datos x Visión por ordenador
Nuestros etiquetadores de datos están capacitados en las mejores prácticas de anotación de imágenes y videos para visión artificial. Participan en la creación de grandes conjuntos de datos supervisados (datos de entrenamiento) destinados a entrenar sus modelos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo. Trabajamos directamente en sus herramientas (a través de una plataforma en línea) o en nuestros propios entornos seguros (Label Studio, CVAT, V7, etc.). Al final del proyecto, recuperas tus datos anotados en el formato que elijas (JSON, XML, Pascal VOC,...) a través de un canal seguro.
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Etiquetado de datos x Gen-AI
Nuestro equipo reúne a expertos con perfiles variados (lingüistas, desarrolladores, abogados, especialistas en negocios) capaces de recopilar, estructurar y enriquecer datos adaptados al entrenamiento de modelos de IA generativa. Preparamos conjuntos de datos complejos (solicitudas/respuestas, diálogos, fragmentos de código, resúmenes, explicaciones, etc.) combinando la investigación manual de expertos con las comprobaciones automatizadas. Este enfoque garantiza conjuntos de datos ricos, contextualizados y directamente utilizables para perfeccionar la LLM en varios campos.
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Moderación de contenido y RLHF
Moderamos el contenido generado por sus modelos de IA para garantizar la calidad, la seguridad y la relevancia. Ya sea que se trate de identificar los excesos, evaluar situaciones fácticas, registrar las respuestas o intervenir en los bucles de RLHF, nuestro equipo combina la experiencia humana y herramientas especializadas para adaptar el análisis a los desafíos de su empresa. Este enfoque refuerza el rendimiento de sus modelos y, al mismo tiempo, garantiza un mejor control de los riesgos asociados al contenido confidencial o fuera de contexto.
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Procesamiento de documentos
Optimice el entrenamiento de sus modelos de análisis documental mediante una preparación de datos precisa y contextualizada. Estructuramos, anotamos y enriquecemos sus documentos sin procesar (textos, PDF, escaneos) para extraer el máximo valor, con un apoyo humano personalizado en cada etapa. Su IA gana en confiabilidad, comprensión empresarial y rendimiento multilingüe.
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Procesamiento del lenguaje natural
Lo apoyamos en la estructuración y el enriquecimiento de sus datos textuales para entrenar modelos de PNL sólidos, adaptados a los desafíos de su negocio. Nuestros equipos multilingües (francés, inglés y muchos otros idiomas) trabajan en tareas complejas como el reconocimiento de entidades nombradas (NER), la clasificación, la segmentación o incluso la anotación semántica. Gracias a una anotación rigurosa y contextualizada, usted mejora la precisión de sus modelos y acelera su producción.
Etiquetado datos x Visión por ordenador
Nuestros etiquetadores de datos están capacitados en las mejores prácticas de anotación de imágenes y videos para visión artificial. Participan en la creación de grandes conjuntos de datos supervisados (datos de entrenamiento) destinados a entrenar sus modelos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo. Trabajamos directamente en sus herramientas (a través de una plataforma en línea) o en nuestros propios entornos seguros (Label Studio, CVAT, V7, etc.). Al final del proyecto, recuperas tus datos anotados en el formato que elijas (JSON, XML, Pascal VOC,...) a través de un canal seguro.
Etiquetado de datos x Gen-AI
Nuestro equipo reúne a expertos con perfiles variados (lingüistas, desarrolladores, abogados, especialistas en negocios) capaces de recopilar, estructurar y enriquecer datos adaptados al entrenamiento de modelos de IA generativa. Preparamos conjuntos de datos complejos (solicitudas/respuestas, diálogos, fragmentos de código, resúmenes, explicaciones, etc.) combinando la investigación manual de expertos con las comprobaciones automatizadas. Este enfoque garantiza conjuntos de datos ricos, contextualizados y directamente utilizables para perfeccionar la LLM en varios campos.
Moderación de contenido y RLHF
Moderamos el contenido generado por sus modelos de IA para garantizar la calidad, la seguridad y la relevancia. Ya sea que se trate de identificar los excesos, evaluar situaciones fácticas, registrar las respuestas o intervenir en los bucles de RLHF, nuestro equipo combina la experiencia humana y herramientas especializadas para adaptar el análisis a los desafíos de su empresa. Este enfoque refuerza el rendimiento de sus modelos y, al mismo tiempo, garantiza un mejor control de los riesgos asociados al contenido confidencial o fuera de contexto.
Procesamiento de documentos
Optimice el entrenamiento de sus modelos de análisis documental mediante una preparación de datos precisa y contextualizada. Estructuramos, anotamos y enriquecemos sus documentos sin procesar (textos, PDF, escaneos) para extraer el máximo valor, con un apoyo humano personalizado en cada etapa. Su IA gana en confiabilidad, comprensión empresarial y rendimiento multilingüe.
Procesamiento del lenguaje natural
Lo apoyamos en la estructuración y el enriquecimiento de sus datos textuales para entrenar modelos de PNL sólidos, adaptados a los desafíos de su negocio. Nuestros equipos multilingües (francés, inglés y muchos otros idiomas) trabajan en tareas complejas como el reconocimiento de entidades nombradas (NER), la clasificación, la segmentación o incluso la anotación semántica. Gracias a una anotación rigurosa y contextualizada, usted mejora la precisión de sus modelos y acelera su producción.
Nuestro método
Un equipo de etiquetadores de datos profesionales y formadores de IA, dirigido por expertos, para crear y mantener conjuntos de datos de calidad para sus proyectos de IA (creación de conjuntos de datos personalizados para entrenar, probar y validar sus modelos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo o PNL... ¡o para ajustar los LLM!)
Estudiamos tus necesidades
Le ofrecemos un soporte personalizado teniendo en cuenta sus limitaciones y plazos. Le asesoramos sobre su proceso e infraestructura de certificación, sobre la cantidad de profesionales necesarios según sus necesidades o sobre la naturaleza de las anotaciones que prefiera.
Llegamos a un acuerdo
En un plazo de 48 horas, evaluamos sus necesidades y realizamos una prueba si es necesario, para ofrecerle un contrato adaptado a sus desafíos. No bloqueamos el servicio: sin suscripción mensual, sin compromiso. ¡Cobramos por proyecto!
Nuestras etiquetadoras de datos preparan sus datos
Movilizamos un equipo de etiquetadores de datos o formadores de IA, supervisados por un administrador de etiquetado de datos, su persona de contacto exclusiva. Trabajamos con nuestras propias herramientas, elegidas de acuerdo con su caso de uso, o integrándonos en su entorno de anotación existente.
Realizamos una revisión de calidad
Como parte de nuestro enfoque de control de calidad, las anotaciones se revisan mediante comprobaciones de muestreo manuales, medidas de acuerdo entre anotadores (IAA) y comprobaciones automatizadas. Este enfoque garantiza un alto nivel de calidad, en línea con los requisitos de sus modelos.
Te entregamos los datos
Le proporcionamos los datos preparados (varios conjuntos de datos: imágenes o vídeos con anotaciones, archivos estáticos revisados y enriquecidos, etc.), de acuerdo con los términos acordados con usted (transferencia segura o datos integrados en sus sistemas).
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Hicieron pruebas, testificaron
En un sector donde las prácticas opacas y las condiciones precarias son solo la norma, Innovatiana es una excepción. Esta empresa ha sido capaz de desarrollar una mentalidad ética y humana en lo que respecta a la etiqueta con los datos, valorándola como expertos legales en el ciclo de desarrollo de la IA. ¡En Innovatiana, los etiquetadores de datos no son simplemente implementadores invisibles! Innovatiana ofrece un enfoque responsable y sostenible.
Innovatiana nos ayuda a revisar nuestros conjuntos de datos para entrenar nuestros algoritmos de aprendizaje automático. El equipo es dedicado, confiable y siempre está buscando soluciones. También aprecio la dimensión local del modelo, que me permite comunicarme con personas que entienden mis necesidades y limitaciones. ¡Recomiendo encarecidamente Innovatiana!
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Innovatiana nos ayuda a realizar tareas de etiquetado de datos para nuestros modelos de clasificación y reconocimiento de texto, lo que requiere una revisión cuidadosa de miles de anuncios inmobiliarios en francés. El trabajo realizado es de alta calidad y el equipo es estable en el tiempo. Los plazos son claros, al igual que el nivel de comunicación. No dudaré en confiar a Innovatiana otras tareas similares (visión artificial, PNL,...).
Varias etiquetadoras de datos del equipo de Innovatiana están integradas a tiempo completo en mi equipo de cirujanos y científicos de datos. Agradezco el tecnicismo del equipo de Innovatiana, que me proporciona un equipo de estudiantes de medicina que me ayudan a preparar los datos de calidad necesarios para entrenar mis modelos de IA.
Innovatiana es parte de la cuarta promoción de nuestra aceleradora de impacto. Su modelo se basa en la subcontratación con un impacto positivo en un centro de servicio (o estudio de etiquetado) ubicado en Majunga, Madagascar. ¡Innovatiana se centra en la creación de empleos locales en áreas mal atendidas o mal atendidas y en la transparencia y la valorización de las condiciones laborales!
Innovatiana está profundamente comprometida con la IA ética. La empresa se asegura de que sus colaboradores trabajen en condiciones justas y respetuosas, en un entorno sano y afectuoso. Innovatiana aplica prácticas de laboratorio solo para etiquetadores de datos, ¡y eso se refleja en términos de calidad!
En un contexto en el que la ética de la IA se está convirtiendo en un tema central, Innovatiana demuestra que es posible combinar el rendimiento tecnológico y la responsabilidad humana. Su enfoque está totalmente en línea con una lógica basada en la ética desde el diseño, y en particular valoran a las personas que están detrás de la anotación.
Trabajar con Innovatiana ha sido una gran experiencia. Su equipo fue a la vez reactivo y riguroso, y estuvo muy involucrado en nuestro proyecto para anotar y clasificar los entornos industriales. La calidad de los productos entregables estaba ahí, y prestamos mucha atención a la coherencia de las etiquetas y al cumplimiento de nuestros requisitos empresariales.
Innovatiana encarna perfectamente los valores que queremos promover en el ecosistema de anotación de datos: un enfoque experto, riguroso y decididamente ético. Su capacidad para capacitar y supervisar a anotadores altamente calificados, al tiempo que garantizan condiciones de trabajo justas y transparentes, los convierte en un verdadero modelo en su campo.
¿Por qué subcontratar sus tareas de etiquetado de datos?
Hoy en día, los conjuntos de datos pequeños y bien etiquetados con datos básicos son suficientes para hacer avanzar sus modelos de IA. Gracias al SFT y a las anotaciones específicas, ahora la calidad prevalece sobre la cantidad para lograr una formación más eficiente, fiable y económica.
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Los modelos de inteligencia artificial requieren un gran volumen de datos etiquetados
La inteligencia artificial se basa en datos anotados para aprender, adaptarse y producir resultados confiables. Detrás de cada modelo, ya sea para la clasificación, la detección o la generación de contenido (GenAI), primero es necesario crear conjuntos de datos de calidad. Esta fase implica el etiquetado de datos: un proceso de selección, anotación y estructuración de datos (imágenes, vídeos, texto, datos multimodales, etc.). Esencial para la formación supervisada (aprendizaje automático, aprendizaje profundo), pero también para el ajuste (SFT) y la mejora continua de los modelos, el etiquetado de datos sigue siendo un paso clave, a menudo subestimado, en el rendimiento de la IA.
La evaluación humana es necesaria para construir modelos precisos e imparciales.
En la era de GenAI, el etiquetado de datos es más esencial que nunca para garantizar que los modelos sean confiables, precisos y libres de sesgos. Ya se trate de aplicaciones tradicionales (visión artificial, PNL, moderación) o de flujos de trabajo avanzados como la RLHF, la contribución de los expertos empresariales es esencial para garantizar la calidad y la representatividad de los conjuntos de datos. Los marcos regulatorios cada vez más estrictos requieren el uso de conjuntos de datos de alta calidad para»minimizar los riesgos y resultados discriminatorios» (Comisión Europea, FDA). Este contexto refuerza el papel clave de la evaluación humana en la preparación de los datos de entrenamiento.
El etiquetado de datos es un paso esencial para entrenar modelos de IA fiable y eficiente. Aunque a menudo se percibe como un trabajo manual y repetitivo, requiere rigor, experiencia y organización a gran escala. En Innovatiana, hemos industrializado este proceso : métodos estructurados, controles de calidad automatizados y el uso de expertos empresariales (sanitarios, legales, de desarrollo de software, etc.) de acuerdo con sus proyectos.
Este enfoque nos permite procese grandes volúmenes al tiempo que garantiza datos relevantes y de alta calidad. Le ayudamos a optimizar sus costos y recursos para que sus equipos puedan centrarse en lo que más importa: sus modelos, casos de uso y productos.
Pero más allá de la actuación, estamos llevando a cabo un proyecto de impacto : crear empleos estables y gratificantes en Madagascar, con condiciones de trabajo éticas y salarios justos. Creemos que el talento está en todas partes, pero que las oportunidades también deberían estar en todas partes. La subcontratación del etiquetado de datos es una responsabilidad: lo convertimos en una palanca de calidad, eficiencia e impacto positivo para sus proyectos de IA.
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Compatible con
tu stack
Usamos todos los plataformas de anotación de datos ¡del mercado para adaptarnos a sus necesidades y sus solicitudes más específicas!
Datos seguros
Prestamos especial atención a seguridad y confidencialidad de los datos. Evaluamos la importancia de los datos que desea confiarnos e implementamos las mejores prácticas de seguridad de la información para protegerlos.
¿Sin stack? No hay problema.
Independientemente de sus herramientas, sus limitaciones o su punto de partida: nuestra misión es ofrecer un conjunto de datos de calidad. Elegimos, integramos o adaptamos la mejor solución de software de anotación para satisfacer sus desafíos, sin sesgos tecnológicos.
Alimenta a tus modelos de IA ¡con datos de entrenamiento de alta calidad!
