Natural Language Processing
Optimisez vos modèles NLP en transformant vos documents en données exploitables. Grâce à un traitement rigoureux et une annotation sur mesure, nous structurons, extrayons et enrichissons vos contenus textuels pour révéler tout leur potentiel pour l’IA
Notre équipe transforme vos contenus textuels grâce à une annotation linguistique fine et des outils NLP avancés. Pour des données fiables et prêtes à entraîner vos modèles d’intelligence artificielle
Annotation de texte
Annotation audio
Traduction multilingue
Traitement linguistique complexe
Annotation de texte
Nous transformons vos données textuelles en ressources stratégiques grâce à une expertise humaine et technologique adaptée à chaque secteur.
Etiquetage sémantique et NER
L’étiquetage sémantique (Semantic Tagging) et la reconnaissance d’entités nommées (NER, Named Entity Recognition) permettent d’annoter automatiquement ou manuellement des éléments comme les noms de personnes, lieux, organisations, dates, quantités, produits, symptômes… dans des textes bruts.
Définir les types d’entités à extraire selon les objectifs métier ou IA
Charger les documents dans un outil d’annotation adapté (ex. : Prodigy, Doccano, Label Studio)
Annoter manuellement les entités avec précision et cohérence sémantique
Exporter les données pour entraînement, fine-tuning ou recherche d’information
Publications scientifiques – Extraire les noms de molécules, pathologies, chercheurs ou méthodes
Dossiers juridiques – Identifier les clauses, parties prenantes, dates et lieux dans des contrats
Immobilier – Identifier des informations sur des biens immobiliers dans des annonces publiées en ligne
Classification de texte
Attribuer à chaque document, paragraphe ou phrase une ou plusieurs étiquettes thématiques, fonctionnelles ou émotionnelles, afin de structurer un corpus ou d’entraîner un modèle de prédiction. Elle permet d’organiser des contenus non structurés à grande échelle pour des cas d’usage variés : filtrage automatique, modération, assistance client, veille sectorielle, etc.
Définir une taxonomie de classes (ex. : thématiques, intents, niveaux de priorité, tonalités…)
Annoter manuellement chaque élément avec une ou plusieurs classes
Structurer les données pour entraînement supervisé (format : CSV, JSON, TSV…)
Exporter un jeu de données équilibré et prêt à l’usage NLP
Modération de contenu – Détecter les textes à risque (spam, haine, hors charte) dans les plateformes sociales
Veille concurrentielle – Catégoriser des articles ou retours utilisateurs par sujet ou tonalité
Support client – Classer automatiquement les tickets selon leur nature (facturation, technique, demande d’info…)
Analyse grammaticale et syntaxique
Annoter des textes avec des informations sur la nature des mots (POS tagging), les relations entre les termes (dépendances syntaxiques), et parfois les structures de phrases plus complexes (noyaux verbaux, subordonnées, etc.). Ces annotations sont fondamentales pour le développement de modèles de traduction, de correction grammaticale ou d’analyse linguistique avancée.
Définir les conventions linguistiques à suivre (tagsets, types de dépendances, formats d’annotation)
Annoter chaque mot avec sa catégorie grammaticale (nom, verbe, adjectif…)
Valider l’exactitude des annotations via des relectures croisées
Exporter les données dans un format exploitable (CoNLL-U, JSON, XML)
Modèles de traduction automatique – Entraîner des systèmes capables de conserver la bonne structure syntaxique
Assistants d’écriture – Proposer des reformulations syntaxiques en fonction du niveau ou du registre souhaité
Correction grammaticale IA – Détecter les erreurs de style ou de construction de phrase
Annotation d’intentions et de sentiments
Identifier l’attitude, l’objectif ou l’émotion véhiculés par un texte (ou une phrase) afin d’entraîner des modèles de compréhension contextuelle, modération, réponse automatisée ou recommandation personnalisée. Elle permet de distinguer les contenus positifs, négatifs, neutres, mais aussi les intentions sous-jacentes (demande, plainte, remerciement, suggestion…).
Définir les catégories de sentiments (positif, négatif, neutre…) ou d’intentions (question, commande, plainte…)
Annoter manuellement chaque segment avec l’étiquette correspondante
Ajouter des métadonnées si besoin (ton, cible de l’émotion, degré d’intensité…)
Exporter les données prêtes à l’entraînement dans un format structuré
Chatbots – Annoter les intentions dans les messages pour adapter les réponses générées
Analyse de réseaux sociaux – Détecter les tendances d’opinion et les signaux faibles à grande échelle
Avis clients – Identifier les émotions dominantes dans les retours utilisateurs
Annotation multilingue
Appliquer des annotations sémantiques, syntaxiques ou émotionnelles à des contenus dans plusieurs langues, tout en respectant les spécificités linguistiques, culturelles et contextuelles de chacune. Elle est essentielle pour entraîner des modèles multilingues robustes, utilisés dans des applications telles que la traduction automatique, les assistants vocaux internationaux, ou les moteurs de recherche cross-langues.
Adapter les consignes d’annotation selon chaque langue (terminologie, règles grammaticales, typologie des entités)
Affecter les tâches à des annotateurs natifs ou spécialisés par langue
Valider la cohérence des annotations entre langues (alignement, couverture, cohérence interlinguistique)
Exporter les données dans un format compatible avec les modèles multilingues (JSON, CSV, XML, CoNLL)
Chatbots internationaux – Créer des datasets d’intentions multilingues pour assistants vocaux
Traduction automatique supervisée – Aligner des annotations sémantiques sur des paires de phrases traduites
Corpus multilingue pour LLM – Annoter des entités et sentiments en plusieurs langues pour fine-tuning
Jeux d'entraînement pour LLM
Produire des paires prompt / réponse assemblées en jeux de données afin de guider l’apprentissage ou le finetuning de modèles génératifs. Ces données jouent un rôle clé dans le comportement, la précision et la sécurité des LLM.
Rédiger ou collecter des prompts adaptés aux cas d’usage cibles
Produire manuellement ou valider des réponses cohérentes, pertinentes et non biaisées
Annoter des informations complémentaires si besoin (qualité, niveau, style, tonalité, contexte…)
Structurer le dataset dans un format d’entraînement compatible avec les frameworks LLM (JSONL, YAML, CSV…)
Instruction tuning – Fournir des exemples précis pour entraîner un modèle à suivre des consignes
Modèles multilingues – Construire des jeux d’instructions et réponses dans plusieurs langues pour le fine-tuning
Assistant IA personnalisé – Créer un corpus de dialogue métier pour adapter un LLM à un secteur spécifique
Annotation audio
Nous transformons vos données audio en ressources stratégiques grâce à une expertise humaine et technologique adaptée à chaque secteur.
Segmentation audio
Identifier et délimiter les portions pertinentes d’un enregistrement audio, telles que les phrases, les tours de parole, ou les silences. Pour faciliter la transcription, l’alignement audio-texte, l’analyse vocale ou l’entraînement de modèles de reconnaissance vocale (ASR).
Charger les fichiers audio dans un outil de segmentation adapté
Créer manuellement ou automatiquement les segments en définissant les timestamps précis (début / fin)
Annoter les segments si besoin (type de contenu, locuteur, qualité, …)
Exporter les segments ou métadonnées dans un format compatible (e.g., TextGrid, JSON, CSV)
Préparation à la transcription – Faciliter la répartition du travail par blocs cohérents
Indexation audio – Délimiter les prises de parole pour les moteurs de recherche audio ou vidéo
Reconnaissance vocale – Produire des unités audio propres et alignées pour l’entraînement ASR
Transcription multilingue
Ecouter des enregistrements dans différentes langues (ou dialectes) et à les transcrire avec précision en texte, en respectant les spécificités linguistiques et culturelles de chaque langue. Pour constituer des corpus audio-texte fiables, utiles pour l’entraînement ou l’évaluation de modèles de reconnaissance vocale multilingue (ASR) ou de traitement du langage naturel.
Segmenter l’audio (silences, changements de locuteur, découpage thématique…)
Transcrire mot à mot, avec attention à la ponctuation, aux hésitations, et aux mots étrangers éventuels
Appliquer les conventions linguistiques adaptées (normes orthographiques, dialectes, transcription phonétique si requis)
Exporter les transcriptions dans un format standardisé (TXT, CSV, JSON, XML…)
Corpus multilingues pour ASR – Créer des jeux audio-texte dans plusieurs langues pour l'entraînement de modèles
Analyse conversationnelle – Transcrire des appels multilingues dans le cadre de services client internationaux
Traduction automatique vocale – Produire des transcriptions de qualité avant traduction IA
Annotation de la parole
Ajouter des informations structurées à un enregistrement audio, telles que les changements de locuteur, émotions, intentions, pauses, chevauchements ou accentuations. Elle permet de contextualiser le contenu vocal pour l’analyse ou l’entraînement de modèles IA en reconnaissance vocale, NLP ou détection d'émotions.
Segmenter l’audio en tours de parole ou unités thématiques
Identifier les locuteurs (anonymes ou nommés) et les marquer
Structurer les annotations avec des timestamps précis et des catégories normalisées
Exporter dans des formats standards d’annotation vocale (TextGrid, ELAN XML, JSON)
Systèmes multilocuteurs – Créer des datasets de reconnaissance vocale par intervenant
Assistants vocaux – Annoter les émotions ou intentions pour affiner les réponses générées
Études sociolinguistiques – Identifier les caractéristiques de la prise de parole (intonation, pauses)
Classification audio
Attribuer une ou plusieurs catégories à des fichiers audio en fonction de leur contenu, qu’il s’agisse de genres musicaux, d’émotions exprimées, de types de bruit ou d’autres critères spécifiques. Elle permet d’organiser et d’exploiter des grandes quantités de données audio, en vue de l'entraînement de modèles de reconnaissance ou de filtrage.
Définir les classes ou catégories pertinentes (émotions, genres, événements, bruit de fond…)
Analyser manuellement chaque fichier pour attribuer la ou les catégories appropriées
Structurer les données sous forme de fichiers étiquetés (JSON, CSV, XML)
Exporter les résultats dans un format compatible pour l’entraînement IA ou l’analyse
Analyse d’appels clients – Détecter la tonalité des échanges pour analyser la satisfaction
Surveillance sonore – Identifier les types de bruit dans des environnements industriels ou urbains
Systèmes de recommandation musicale – Classer les morceaux selon le genre ou l’ambiance pour des suggestions personnalisées
Préparation des données ASR
La préparation des données ASR (Automatic Speech Recognition) consiste à mettre en forme des enregistrements audio et leurs transcriptions alignées pour qu’ils soient directement exploitables par des modèles de reconnaissance vocale. Elle garantit que les données sont propres, cohérentes, alignées temporellement et adaptées au format attendu par les moteurs d’ASR.
Segmenter l’audio en unités courtes et cohérentes (phrases, tours de parole)
Nettoyer et uniformiser les transcriptions associées (ponctuation, orthographe, normalisation des entités)
Étiqueter les métadonnées utiles (langue, qualité audio, type de locuteur…)
Exporter les données dans un format standard pour ASR (ex. : JSONL, TSV, WAV + TXT, Kaldi, Whisper)
Adaptation à un domaine spécifique – Préparer des données audio/texte spécialisées (santé, finance…)
Évaluation d’un moteur ASR – Fournir un jeu de test structuré avec vérité terrain pour calcul de performance
Entraînement de modèles de reconnaissance vocale – Créer des corpus propres et complets pour l'entraînement IA
Corpus vocaux sur mesure
Collecter, structurer et annoter des enregistrements audio personnalisés, selon les besoins spécifiques d’un projet d’intelligence artificielle : langue cible, accent, contexte métier, tonalité, bruit de fond, etc. Ces jeux de données sont conçus pour entraîner ou tester des modèles de reconnaissance vocale, de transcription ou de compréhension orale, avec un contrôle total sur leur qualité et diversité.
Définir les spécifications du corpus (langues, dialectes, domaines, scénarios, formats…)
Organiser ou superviser la collecte audio (studio, téléphone, enregistrement terrain…)
Annoter les métadonnées associées (locuteur, qualité, contexte, bruit…)
Livrer un corpus prêt à l’entraînement dans un format structuré et documenté
Conduite autonome : Détection et suivi des véhicules, piétons et cyclistes
E-commerce : Localisation des produits pour l'automatisation des inventaires
Surveillance : Suivi des mouvements dans les environnements publics
Traduction multilingue
Nous transformons vos données linguistiques en ressources stratégiques grâce à une expertise humaine et technologique adaptée à chaque secteur.
Annotation multilingue
Enrichir des textes traduits ou natifs dans plusieurs langues avec des balises linguistiques, sémantiques ou fonctionnelles, tout en respectant les spécificités culturelles et grammaticales de chaque langue. Pour entraîner des modèles de traduction, de génération multilingue ou de compréhension interlingue.
Définir les types d’annotation requis (entités, émotions, intentions, structure grammaticale…)
Annoter les segments de texte selon des consignes linguistiques spécifiques à chaque langue
Contrôler la cohérence interlangue, l’alignement et la qualité des annotations
Exporter les jeux de données annotés dans un format structuré (JSON, XML, CoNLL…)
Systèmes de dialogue internationaux – Préparer des dialogues annotés multilingues pour des assistants vocaux
Corpus multilingues pour LLM – Enrichir les textes avec des entités nommées ou des catégories thématiques dans plusieurs langues
Traduction automatique supervisée – Annoter les segments pour améliorer l’apprentissage aligné
Validation des traductions IA
Relire, corriger et évaluer des textes traduits automatiquement (par moteur IA) afin de garantir leur cohérence, fidélité au sens original, fluidité et conformité terminologique. Pour constituer des corpus multilingues de qualité, spécialiser des modèles de traduction, ou contrôler des pipelines de génération automatique.
Comparer les textes source et cible produits par l’IA (phrase à phrase ou segment à segment)
Identifier les erreurs de sens, de style, de grammaire ou de contexte
Marquer les cas limites ou ambigus pour itérations futures
Exporter les traductions validées ou corrigées pour mise en production ou réentraînement
Corpus de test pour NMT – Créer une vérité terrain de haute qualité pour évaluer un moteur de traduction
Traductions réglementaires ou techniques – Vérifier la conformité terminologique dans des domaines sensibles
Services multilingues IA – Contrôler les réponses générées automatiquement dans différents contextes linguistiques
Nettoyage et normalisation
Filtrer, corriger et harmoniser les contenus traduits ou alignés afin de garantir leur qualité, compatibilité et régularité linguistique. Pour éviter les biais, doublons, erreurs de format ou incohérences qui peuvent nuire à la performance des modèles de traduction automatique ou de génération multilingue.
Détecter et supprimer les doublons, lignes vides ou segments corrompus
Corriger les erreurs typographiques ou de format dans les textes source et cible
Uniformiser la ponctuation, les majuscules, les abréviations et la segmentation
Exporter les corpus nettoyés dans un format prêt pour l’entraînement (e.g. : TMX, JSONL, TSV)
Préparation de jeux de test multilingues – Garantir la clarté et la cohérence des données d’évaluation
Standardisation de contenus multilingues – Uniformiser les traductions issues de sources multiples
Entraînement de moteurs de traduction automatique – Nettoyer et structurer les corpus parallèles
Traduction spécialisée
Traduire des documents en mobilisant une expertise métier ou sectorielle, afin de garantir la justesse terminologique, la conformité réglementaire et la cohérence stylistique. Pour constituer des corpus de qualité dans des domaines complexes, destinés à l’entraînement ou à la validation de modèles IA dans des contextes professionnels exigeants.
Identifier le domaine concerné (juridique, médical, technique, financier…) et la terminologie associée
Sélectionner des traducteurs ou annotateurs formés au secteur concerné
Annoter ou taguer les termes techniques, mentions légales ou sections critiques si besoin
Exporter les contenus traduits dans un format structuré prêt à l’usage IA (e.g. JSON, XML, TMX)
Traduction réglementaire – Adapter des contrats, politiques ou documents légaux à différents cadres juridiques
Systèmes de support technique – Traduire des FAQ ou guides spécialisés pour assistants virtuels
Corpus pour IA médicale – Traduire et structurer des comptes-rendus ou études cliniques multilingues
Annotation erreurs de traduction IA
Relire les traductions générées automatiquement et à marquer les erreurs selon des catégories prédéfinies (erreur de sens, de grammaire, d’omission, de ton, etc.). Pour constituer des jeux de données d’évaluation ou de fine-tuning, et fournir des retours ciblés pour améliorer les modèles de traduction neuronale (NMT).
Définir un schéma d’annotation des erreurs (types, gravité, position…)
Marquer les erreurs rencontrées et les classer selon leur nature
Ajouter des commentaires ou suggestions pour les cas critiques
Exporter les résultats dans un format structuré pour analyse ou réentraînement (JSON, CSV, XML)
Amélioration de moteurs NMT – Identifier les faiblesses récurrentes d’un modèle de traduction IA
Corpus de test annotés – Créer des datasets d’évaluation pour benchmark de systèmes multilingues
Entraînement supervisé – Fournir des paires fautives/corrigées pour corriger des comportements IA
Annotation multilingue complexe
L’annotation multilingue complexe va au-delà du simple étiquetage, en intégrant des liens entre langues, niveaux de sens, variations stylistiques ou alignements phrase à phrase, pour des applications de traduction automatique neuronale, génération multilingue et alignement sémantique. Elle nécessite des annotateurs spécialisés capables de travailler avec plusieurs langues simultanément, tout en respectant la cohérence linguistique et contextuelle.
Définir les objectifs d’annotation (alignement, reformulation, enrichissement sémantique…)
Préparer les paires multilingues à annoter, avec ou sans texte source de référence
Ajouter des métadonnées (type de variation, tonalité, registre, fidélité au message)
Exporter les annotations dans un format interopérable (JSONL, TMX enrichi, TSV aligné)
Entraînement de LLM multilingues – Fournir des exemples complexes de traduction avec nuances et variantes
Corpus pour systèmes de génération multilingue – Annoter les choix de style, d’ordre ou de ton dans les traductions
Alignement de paraphrases interlangues – Relier différentes formulations et expressions idiomatiques dans plusieurs langues
Traitement linguistique complexe
Nous transformons vos données linguistiques en ressources stratégiques grâce à une expertise humaine et technologique adaptée à chaque secteur.
Analyse de sentiments & émotions
Annoter ou extraire les attitudes, jugements ou états émotionnels exprimés dans un texte, un audio ou une vidéo. Cette tâche va au-delà du simple positif/négatif, et peut inclure des nuances émotionnelles (joie, colère, frustration, ironie, sarcasme, ...)
Définir les catégories de sentiment (positif, négatif, neutre…) et d’émotions (colère, peur, joie, surprise…)
Annoter manuellement ou valider les sentiments et émotions exprimés
Ajouter des niveaux d’intensité ou de certitude si nécessaire
Exporter dans un format compatible (JSON, CSV, XML) pour entraînement ou test
Modèles conversationnels – Permettre à des assistants vocaux de réagir à la tonalité émotionnelle d’un utilisateur
Veille sur les réseaux sociaux – Suivre les dynamiques émotionnelles liées à un sujet ou une marque
Analyse d’avis clients – Détecter les émotions dominantes dans les retours produits ou services
Modèles conversationnels
Structurer, annoter et enrichir des dialogues humains, afin d’entraîner des agents conversationnels, assistants virtuels ou LLM à mieux comprendre les contextes, enchaînements et intentions. Cela inclut des annotations spécifiques à la dynamique d’échange : rôle du locuteur, type d’intention, rupture de contexte, reformulation, etc.
Collecter ou segmenter les dialogues en tours de parole ou interactions
Annoter chaque message avec l’intention exprimée (demande, affirmation, question, refus…)
Identifier les rôles (utilisateur, agent, interlocuteur spécifique)
Exporter les données structurées pour entraînement de modèles conversationnels (JSON, YAML, CSV)
Entraînement de chatbots – Annoter des scénarios de dialogue pour assister des utilisateurs dans des cas concrets
Modèles de réponse IA – Apprendre à gérer le contexte d’un échange long ou multi-intervenants
Analyse des échanges clients – Comprendre les motifs d’insatisfaction ou les intentions récurrentes
Annotation multimodale
Annoter des liens entre plusieurs modalités de données – texte, audio, image ou vidéo – afin d’entraîner des modèles capables de comprendre et générer du langage dans un contexte enrichi. Pour relier des transcriptions à des éléments visuels, marquer des objets référencés dans un texte, ou contextualiser des phrases selon un ton vocal ou une image affichée.
Aligner les différentes modalités (texte + image, texte + audio, texte + vidéo, …)
Annoter les entités ou éléments sémantiques dans chaque modalité
Vérifier l’alignement temporel ou sémantique entre modalités
Exporter les données dans un format structuré et intermodal (JSON, XML, VQA, AVA…)
IA vision-langage – Relier des objets détectés à des phrases descriptives pour des modèles VLM
Analyse de conversations filmées – Lier les paroles à l’expression faciale ou au ton de voix
Annotation de scènes complexes – Enrichir des scripts ou dialogues par les éléments visuels ou audio contextuels
Extraction d'informations
Repérer et structurer les éléments importants contenus dans des textes : entités nommées, dates, lieux, relations, événements, chiffres, etc. Pour transformer du texte libre en base de données exploitable par des systèmes d’IA, pour la recherche, l’analyse ou la prise de décision.
Définir les types d’informations à extraire
Segmenter les textes et repérer les expressions pertinentes (pattern matching ou modèles)
Relier les éléments extraits entre eux (relations sujet / action / objet, attributs, temporalité)
Structurer les résultats dans un format utilisable pour l'entraînement IA
Analyse financière automatisée – Extraire les entreprises, montants, dates clés à partir de rapports ou contrats
Enrichissement de bases de données – Alimenter automatiquement un CRM ou une base d’entités à partir de sources textuelles
Extraction d’événements – Identifier les faits marquants dans des articles de presse ou documents juridiques
Classification contextuelle avancée
Attribuer des catégories à des textes en fonction de leur contexte global (position dans un dialogue, intention sous-jacente, registre, tonalité…), et non simplement selon leur contenu brut. Pour entraîner des modèles plus fins et sensibles au contexte, particulièrement utiles pour les assistants conversationnels, les systèmes de recommandation, ou les modérateurs automatiques.
Définir des catégories complexes prenant en compte l’intention, le registre ou la fonction du texte
Annoter chaque segment en lien avec son contexte (ex. : demande implicite, ironie, digression)
Marquer les ambivalences ou cas limites pour affiner la taxonomie
Exporter les annotations avec contexte intégré
Modération de forums ou réseaux sociaux – Utiliser l'IA pour détecter les messages problématiques selon leur ton ou contexte
Chatbots intelligents – Classer les intentions dans une conversation avec mémoire de contexte
Analyse de documents longs – Utiliser l'IA pour catégoriser des paragraphes selon leur rôle dans l’argumentation ou la narration
Annotation pour recherche sémantique
Préparer des corpus textuels en identifiant les concepts, intentions, reformulations et relations sémantiques, afin de permettre à des moteurs de recherche ou d’IA générative de comprendre la signification réelle d’une requête.
Sélectionner des corpus représentatifs (FAQ, documents métier, dialogue utilisateur…)
Annoter les concepts clés, intentions et cibles sémantiques dans les textes
Relier les contenus entre eux par des liens sémantiques (ex. : question ↔ réponse, thème ↔ variation)
Exporter le corpus structuré pour l'entraînement ou l'évaluation de modèles de recherche sémantique (RAG, dense retrievers, etc.)
RAG (Retrieval-Augmented Generation) – Annoter des paires document/questions pour améliorer la pertinence des résultats
Moteurs de recherche IA – Alimenter des modèles capables de comprendre les intentions de recherche complexes
Support client automatisé – Associer les requêtes variées d’un utilisateur à une base de réponses sémantiques
Cas d’usage
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