AI Training pour les modèles génératifs
Alimentez vos modèles génératifs avec des données d’entraînement conçues pour performer. Nous créons des datasets sur mesure pour le fine-tuning de vos LLM, pour améliorer la qualité des réponses générées et renforcer la pertinence de vos systèmes basés sur l’IA
Nos AI Trainers sélectionnent, génèrent et structurent vos données, puis les annotent précisément afin d’optimiser leur qualité pour le fine-tuning de vos modèles génératifs
Datasets & annotation
Fine-tuning & optimisation
Création de contenu
Classement & priorisation
Datasets et annotation
Nous transformons vos données linguistiques en ressources stratégiques pour les modèles génératifs, grâce à une expertise humaine et technologique adaptée à chaque domaine.
Création de datasets
Collecter et structurer des données optimisées pour entraîner efficacement vos modèles génératifs. Ces jeux de données sur mesure permettent par exemple d’affiner des modèles open source comme Mistral, LLaMA, ou Gemma.
Définition des objectifs métier et des cas d’usage
Sélection ou génération de données pertinentes (textes, images, vidéos, etc.)
Structuration au format compatible avec les frameworks IA
Validation humaine et évaluation des performances sur des jeux de test
Santé - Constitution de corpus médicaux pour diagnostic automatisé
Développement logiciel - Préparation de corpus techniques pour assistant de programmation (LLM)
Assistance client - Entraînement de chatbots multilingues spécialisés par secteur d’activité.
Augmentation des données
Générer de nouvelles variantes de vos données existantes afin d’élargir, diversifier et renforcer les jeux d’entraînement pour vos modèles génératifs.Cette approche permet d'améliorer la robustesse, la généralisation et la performance des modèles, même avec un volume initial de données limité.
Analyse des données d’origine et identification des lacunes
Sélection des techniques d’augmentation adaptées (paraphrases, permutations, synthèse, mix multimodal…)
Validation manuelle ou semi-automatique pour garantir la qualité et la cohérence
Intégration dans le dataset global pour le fine-tuning
Santé – Génération de variantes de dialogues médecin-patient pour entraîner des LLM de diagnostic conversationnel
Détection d'objets – Transformation d’images (angles, contextes, bruit) pour affiner des VLM dans des environnements complexes
Éducation – Création de variantes d’exercices ou de contenus pédagogiques pour modèles génératifs de soutien scolaire
Données synthétiques
Générer artificiellement des données réalistes (textes, images, dialogues, documents...) afin d’enrichir un dataset, combler des lacunes ou simuler des cas rares, tout en maîtrisant parfaitement la qualité et la diversité du contenu produit.
Identification des besoins spécifiques ou des zones de rareté dans les données réelles
Génération contrôlée de données synthétiques via LLM, VLM ou modèles génératifs spécifiques
Revue humaine et ajustement des contenus pour éviter les biais, incohérences ou hallucinations
Intégration au dataset global avec annotation et validation qualité
Développement logiciel – Création de tickets, logs ou extraits de code pour simuler des cas d’usage rares dans l’assistance à la programmation
Finance – Production de scénarios transactionnels synthétiques pour entraîner un modèle de détection d’anomalies
Assistance client – Création de dialogues réalistes dans différents contextes métier pour renforcer les performances des chatbots IA
Annotation textuelle
Pour enrichir les données brutes avec des métadonnées (catégories, entités, relations, intentions...) pour rendre les jeux d’entraînement exploitables par des modèles d’IA générative.
Sélection des outils adaptés : Prodigy, UbiAI, Label Studio, etc.
Annotation manuelle ou assistée par IA des données textuelles
Relecture, validation croisée et harmonisation
Export dans des formats compatibles (JSON, CSV, XML, etc.) pour intégration dans le pipeline d’entraînement
Immobilier – Annotation des caractéristiques clés dans les annonces pour améliorer la recherche en langage naturel ou générer des résumés automatiques.
Call Center – Annotation des intentions et sentiments dans les transcriptions d’appels pour entraîner des LLMs de support client ou de synthèse conversationnelle.
E-commerce – Annotation des attributs produits dans des fiches descriptives pour améliorer la recherche assistée par IA ou la génération automatique de contenu
Annotation visuelle
Identifier, encadrer ou segmenter des éléments présents dans des images ou vidéos afin de rendre les données exploitables pour l’entraînement de modèles de vision par ordinateur ou multimodaux.
Définition du schéma d’annotation en lien avec les objectifs IA (bounding boxes, segmentation, keypoints, classification, ...)
Prise en main des outils et calibrage des consignes entre annotateurs
Annotation manuelle ou assistée, avec vérification croisée
Contrôle qualité, harmonisation, export des données prêtes à l’emploi (COCO, YOLO, Pascal VOC...)
Mobilité urbaine – Annotation de piétons, véhicules et panneaux dans des vidéos embarquées pour modèles de conduite autonome
Agriculture – Détection de maladies ou stades de croissance sur des images de cultures pour le suivi automatisé
Santé – Annotation de structures anatomiques sur des IRM ou radiographies pour entraînement de modèles d’aide au diagnostic
Annotation audio & transcription
Transformer des données audio en texte structuré, tout en identifiant les locuteurs, les intentions ou les entités mentionnées.
Transcription manuelle ou assistée par IA des fichiers audio (voix humaine, appels, dialogues…)
Annotation des entités, émotions, intentions ou interruptions (selon les objectifs IA)
Relecture humaine pour garantir la fidélité à l’audio original et la conformité au format attendu
Structuration et export des données pour entraînement ou évaluation de modèles
Service client – Annotation d’intentions et de tonalité dans les conversations téléphoniques pour améliorer les assistants vocaux ou chatbots
Médias – Transcription multilingue d’interviews ou podcasts pour génération automatique de résumés ou traduction
Éducation – Création de datasets audio-textes pour l'entraînement de modèles de sous-titrage ou d’analyse de la parole
Datasets pour le fine-tuning des LLM
Nous transformons vos données linguistiques en ressources stratégiques pour les modèles génératifs, grâce à une expertise humaine et technologique adaptée à chaque domaine.
Dataset pour LLM
Collecter, structurer et enrichir de grandes quantités de données textuelles afin d’entraîner ou d’ajuster des modèles de langage. Ces jeux de données doivent être représentatifs des usages ciblés, propres, diversifiés et contextualisés, avec un contrôle rigoureux de la qualité et des biais.
Définition des objectifs IA (tâche, domaine, langues, ton, etc.)
Recherche ou production de données textuelles pertinentes (documents, dialogues, corpus techniques, etc.)
Nettoyage, normalisation et structuration des données en instruction/réponse, documents, chaînes ou formats tokenisables
Annotation sémantique ou enrichissement avec des métadonnées (intention, entités, style, etc.)
Développement logiciel – Entraînement d’assistants de programmation sur des bases techniques documentées
Éducation – Génération de datasets pédagogiques structurés pour tutoriels, quiz, résumés, etc.
Santé – Corpus de dialogues médecin-patient pour LLM spécialisés
Dataset pour RAG
Structurer des bases documentaires exploitables par un moteur de recherche IA, combiné à un LLM. Ces jeux de données doivent être fiables, bien segmentés, enrichis de métadonnées et conçus pour favoriser des réponses précises, traçables et contextualisées.
Collecte et sélection de documents sources (PDF, bases internes, FAQ, rapports, manuels…)
Segmentation logique en passages (chunking), selon le contexte et la granularité souhaitée
Nettoyage et structuration des contenus textuels pour éviter les doublons ou le bruit sémantique
Ajout de métadonnées clés (titre, source, catégorie, langue, date, etc.) pour faciliter le scoring en recherche
Assistance interne – Indexation de documents RH, IT, finance pour assistants IA d’entreprise
Juridique – Structuration de jurisprudence ou textes de loi pour un moteur de recherche intelligent
Support technique – Constitution de bases articles + logs pour agents conversationnels techniques
Prompt Engineering
Créer des datasets structurés de type "prompt / réponse" pour entraîner, ajuster ou évaluer des modèles de langage (LLM). Ces jeux de données permettent de simuler des interactions précises, de transmettre des connaissances métier ou d’améliorer la cohérence et la qualité des réponses de l'IA.
Rédaction manuelle ou assistée de prompts réalistes, représentatifs du domaine cible
Génération ou rédaction humaine des réponses, selon les standards qualité (longueur, structure, ton, exactitude)
Relecture, validation sémantique et détection des biais ou incohérences
Structuration et export au format JSONL ou autre format compatible avec le fine-tuning ou l’évaluation
Test & évaluation – Génération de prompts "pièges" pour valider la robustesse ou détecter les hallucinations
Multilingue / tonalité – Jeux de données avec variations de style, registre ou langue pour rendre le modèle plus adaptable
Apprentissage supervisé – Datasets de prompts annotés pour évaluer ou guider le comportement d’un modèle
Contrôle qualité
Pour garantir que les données utilisées pour l’entraînement ou l’évaluation d’un LLM soient précises, cohérentes, diversifiées et sans biais majeur.
Définition de critères de qualité (exactitude, clarté, ton, format, conformité aux consignes)
Relecture humaine des paires prompt / réponse pour détecter les erreurs, incohérences ou duplications
Vérification de la diversité lexicale, stylistique et sémantique des prompts
Détection et suppression de biais sensibles, contenus inappropriés ou informations obsolètes
Fine-tuning LLM – Fiabiliser les données d’instruction tuning pour éviter les effets indésirables
Évaluation modèle – Garantir la neutralité et la robustesse des jeux de tests pour benchmark
Conformité métier – Vérifier que les réponses générées respectent des contraintes sectorielles (juridique, santé, RH…)
Evaluation des biais
Identifier et documenter les biais linguistiques, culturels, sociaux ou cognitifs présents dans les jeux de données utilisés pour entraîner un LLM. Cette étape permet de limiter les dérives, d’améliorer l’équité du modèle et de garantir une meilleure conformité éthique et réglementaire.
Définition des types de biais à surveiller (genre, origine, opinion, représentation, registre, etc.)
Identification de déséquilibres thématiques ou de formulations discriminantes
Annotation ou signalement des occurrences sensibles par des réviseurs humains formés
Génération de rapports de biais et recommandations pour ajuster ou rééquilibrer les données
Éthique IA – Détection de biais systémiques avant fine-tuning ou mise en production
Dialogue IA – Prévention de réponses stéréotypées ou inappropriées dans des assistants vocaux ou chatbots
Diversité linguistique – Évaluation des biais culturels ou linguistiques dans des datasets multilingues
Fact-checking IA
Vérifier la véracité et la fiabilité des réponses générées par un LLM, en les comparant à des sources de référence. Pour détecter les hallucinations dans le développement des modèles, ou ajouter une couche de supervision humaine pour modérer les données générées.
Vérification manuelle ou assistée (LLM, outil externe) de la factualité des contenus générés
Croisement avec des sources fiables (bases métiers, documents internes, encyclopédies, articles à jour…)
Annotation du niveau de vérité (exact, partiellement exact, faux, inventé…)
Structuration des résultats pour enrichir les jeux de données ou alimenter des jeux de test robustes
Réseaux & Médias – Détection d’hallucinations ou de contenus erronés dans les cas sensibles
Datasets d’évaluation – Constitution de jeux testés et notés pour le benchmark de modèles génératifs
Fine-tuning – Amélioration des réponses générées via des jeux de vérité supervisés
Création de contenu
Nous transformons vos données linguistiques en ressources stratégiques pour les modèles génératifs, grâce à une expertise humaine et technologique adaptée à chaque domaine.
Rédaction multilingue
Produire des données d'entraînement ou de test en plusieurs langues pour améliorer les capacités polyglottes des modèles de langage. Datasets pour entraîner ou évaluer un LLM dans des cas d’usage internationaux ou multi-régionaux, tout en garantissant la cohérence sémantique et stylistique entre les langues.
Définition des langues cibles et des contextes d’usage (formel, technique, conversationnel…)
Rédaction ou traduction manuelle de prompts et réponses par des annotateurs natifs ou spécialisés
Contrôle de qualité linguistique (grammaire, ton, adaptation culturelle, terminologie)
Export au format multilingue structuré (JSONL, TSV, CSV avec colonnes par langue…)
Chatbots multilingues – Entraînement de modèles capables de comprendre et répondre dans plusieurs langues
Documentation produit – Création de bases d’instructions ou de support client multilingues
Analyse sémantique cross-langue – Tests de robustesse sur le maintien du sens à travers plusieurs langues
Contenus spécialisés
Créer des datasets alignés avec un secteur spécifique (santé, droit, finance, énergie, etc.) pour entraîner ou ajuster des modèles de langage sur des vocabulaire, structures et contextes métiers précis. L’objectif est de garantir des réponses pertinentes, crédibles et adaptées à des cas d’usage concrets.
Identification du domaine métier et des cas d’usage cibles (Q/R, génération, résumé, etc.)
Rédaction de prompts et réponses par des experts ou rédacteurs formés à la terminologie métier
Intégration de documents de référence (rapports, notes, documentation, guides internes…)
Annotation ou enrichissement des contenus (entités, thématiques, intentions, etc.)
Juridique – Génération ou reformulation de clauses, réponses à des cas juridiques simulés
Finance – Entraînement à la génération de synthèses d’analyses, réponses réglementaires
Santé – Création de dialogues médecin-patient, synthèse de rapports médicaux
Contenus techniques
Pour entraîner ou ajuster un LLM sur des sujets complexes à forte densité informationnelle (informatique, ingénierie, cybersécurité, cloud, etc.). Ces datasets sont structurés pour refléter les standards rédactionnels et le vocabulaire métier utilisés dans les environnements techniques réels.
Définition du périmètre technique
Rédaction de prompts et réponses basées sur de la documentation technique
Structuration du contenu
Vérification de l’exactitude technique par des réviseurs qualifiés ou experts du domaine
Assistants de développement – Constitution de prompts / réponses pour aider au code, debug, explication
Cybersécurité – Datasets d’analyse de vulnérabilités ou de bonnes pratiques en sécurité informatique
Modélisation & ingénierie – Génération de contenus liés à des systèmes techniques ou industriels
Instructions & prompts
Rédaction d'instructions claires, structurées et contextualisées pour entraîner ou évaluer des modèles de langage (LLM, agents conversationnels, assistants IA).
👉Utile pour les datasets d'instruction tuning
Définition des types d’instructions (ex : explicatif, tâche à réaliser, question directe…)
Rédaction manuelle de prompts variés (domaines, styles, niveaux de complexité)
Génération ou rédaction humaine des réponses attendues (informative, synthétique, guidée…)
Structuration des données au format instruction + output (ex. : JSONL, TSV) pour instruction tuning
Entraînement supervisé – Constitution de paires pour fine-tuning ou RLHF
Spécialisation métier – Formulation d’instructions alignées avec des tâches spécifiques (RH, IT, juridique…)
Base de prompts – Constitution d’une bibliothèque de prompts typés et réutilisables
Dialogue simulé
Pour entraîner des modèles à interagir naturellement dans des conversations multi-tours. Chaque échange est structuré pour refléter un scénario réaliste (client, patient, utilisateur…), avec des rôles bien définis et des réponses cohérentes sur la durée.
👉Idéal pour chatbot, assistants vocaux ou agents IA
Définition des scénarios de dialogue (assistance, simulation, conseil, support…)
Rédaction de conversations multi-tours entre deux ou plusieurs rôles (utilisateur / IA, expert / client, etc.)
Vérification des transitions, de la clarté des réponses et de l’intention des requêtes
Export structuré sous format messages (ex. : JSONL, format OpenAI chat, Markdown...)
Chatbots métiers – Entraînement de dialogues adaptés à des secteurs spécifiques (santé, assurance, tech...)
Tests comportementaux – Création de jeux d’évaluation pour vérifier le maintien du contexte dans le temps
Transcription & reformulation – Reconstitution de dialogues inspirés d’appels ou de tickets
Paraphrases & reformulations
Génération de variantes de contenu pour enrichir la diversité linguistique et améliorer la robustesse des modèles
👉 Utile pour la classification, la détection d'intention, ou la génération contrôlée
Sélection ou création de phrases/sources à reformuler (questions, réponses, consignes, textes…)
Rédaction manuelle ou assistée d’alternatives (paraphrases proches, reformulations stylistiques ou structurelles)
Classification par type de reformulation (simple, enrichie, condensée, ton/formalité, etc.)
Structuration des données au format input / reformulation (JSONL, CSV, paires alignées…)
Recherche sémantique – Augmentation des requêtes utilisateurs avec formulations variées
Génération variée – Enrichissement de la sortie d’un modèle avec plusieurs formulations
Éducation & langues – Paraphraser pour l’apprentissage du vocabulaire ou la reformulation académique
Classement et priorisation
Nous transformons vos données linguistiques en ressources stratégiques pour les modèles génératifs, grâce à une expertise humaine et technologique adaptée à chaque domaine.
Ranking des outputs IA
Comparer plusieurs réponses générées par un modèle (ou plusieurs modèles) à partir d’un même prompt, afin de déterminer celle qui est la plus pertinente, claire, utile ou alignée avec les attentes. Pour le fine-tuning supervisé (SFT), le classement préférentiel ou l’évaluation intermodèle.
Définition des critères de classement (pertinence, exactitude, ton, concision…)
Annotation humaine des préférences (pairwise ou classement complet)
Calcul de métriques pour identifier le meilleur comportement
Structuration des résultats pour alimenter un dataset de ranking supervisé (ex. : pour RLHF)
Fine-tuning préférentiel – Entraîner un modèle à privilégier certaines réponses dans un contexte donné
Comparaison de modèles – Identifier la version la plus performante sur des cas d’usage réels
RLHF – Création de données pour l'entraînement par renforcement via feedback humain
Préférences utilisateurs
Pour guider les modèles IA vers des réponses perçues comme plus utiles, appropriées ou engageantes par les utilisateurs finaux. Cela permet d’adapter un modèle à un contexte spécifique, un style de réponse ou une attente métier, en allant au-delà de la simple factualité.
Définition de profils ou scénarios utilisateurs (niveau d’expertise, ton préféré, format attendu…)
Recueil ou simulation de retours utilisateurs sur des réponses générées (notations, commentaires, classements)
Annotation des préférences en lien avec des attributs (forme, clarté, convivialité, nuance…)
Exploitation pour entraînement ou réajustement des modèles selon les attentes ciblées
Domaines métiers – Alignement des réponses avec les pratiques ou normes d’un secteur
Personnalisation conversationnelle – Adapter le ton ou la structure selon les profils utilisateurs
Éducation / tutorat IA – Générer des explications adaptées au niveau de l’apprenant
Priorisation contextuelle
Pour entraîner ou ajuster un LLM pour qu’il hiérarchise les informations générées selon le contexte d’usage, l’intention de l’utilisateur ou la criticité des éléments. L’objectif est d’éviter des réponses génériques et de garantir que le modèle met en avant ce qui compte le plus dans chaque situation.
Définition de cas d’usage avec règles implicites de priorité (ex. : sécurité, urgence, clarté, synthèse, ...)
Création de prompts contextualisés et d’outputs à classer ou annoter selon leur pertinence prioritaire
Annotation des éléments clés à mettre en avant dans la réponse (balises, labels, segments)
Structuration des données en prompts + réponses hiérarchisées ou annotées pour priorisation
Agents métiers – Modèles capables de s’adapter à l’objectif utilisateur en temps réel
Contexte juridique – Priorisation des clauses clés ou des conditions restrictives
Support client – Réponses orientées action rapide ou résolution directe de problème
Validation des données générées
Pour s’assurer que les réponses ou contenus produits par un LLM sont cohérents, conformes, complets et exploitables selon les objectifs définis.
Relecture humaine ou assistée (IA secondaire) pour évaluer chaque output généré
Annotation des erreurs, incohérences, formulations ambiguës ou biaisées
Classification des outputs : valides / à corriger / à rejeter
Création d’un dataset validé ou enrichi de statuts et commentaires exploitables pour l'entraînement
Génération de contenu – Valider des textes IA avant publication ou utilisation client
Réduction des hallucinations – Détecter et filtrer les contenus erronés ou inventés
Qualité métier – S’assurer que les sorties IA respectent les standards d’un domaine spécifique
Optimisation manuelle des résultats
Reformuler, corriger ou enrichir les réponses générées par l’IA pour qu’elles atteignent un niveau de qualité, de clarté ou de pertinence supérieur. Pour constituer des datasets d'exemples premium, affiner un modèle et améliorer l’expérience utilisateur finale.
Sélection des réponses générées à optimiser (issues d’un modèle ou d’un pipeline IA)
Révision humaine pour améliorer la structure, la précision, le ton ou la complétude
Application de consignes spécifiques (raccourcir, clarifier, structurer, reformuler…)
Enregistrement des paires avant/après pour entraînement supervisé ou base d’exemples
Corpus pédagogiques – Réécriture manuelle pour constituer des jeux d’instruction d’excellence
Entraînement comparatif – Utilisation des versions corrigées pour améliorer la robustesse du modèle
Amélioration qualitative ciblée – Rattraper manuellement les limites d’un LLM sur certains cas
Optimisation continue
Pour améliorer les performances d’un modèle de langage sur la durée, en exploitant les retours utilisateurs, les erreurs observées et les cas non couverts. Cette démarche agile permet de maintenir un haut niveau de pertinence et d’adapter le modèle aux évolutions du contexte métier ou des données.
Collecte régulière des feedbacks (utilisateurs, évaluation humaine, métriques de performance)
Enrichissement progressif du dataset avec de nouveaux exemples, contre-exemples, reformulations, etc.
Production de jeux de données ciblées pour le réentraînement
Suivi qualité
Montée en spécialisation – Renforcement progressif des capacités d’un modèle sur un domaine donné
Apprentissage supervisé continu – Ajout récurrent d’exemples annotés à forte valeur ajoutée
Boucle d’entraînement agile – Intégration continue de nouvelles données dans le pipeline IA
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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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, …).
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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.
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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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