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Annotation multimodale

Optimisez vos données pour les modèles multimodaux alliant texte, image, audio et vidéo. Nos services d’annotation multimodale assurent une structuration précise et cohérente, garantissant des datasets de haute qualité pour entraîner et perfectionner vos modèles d'IA avancés.

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Image of an AI wave
Background illustrative image of multimodal annotation - artist view

🧠 Données multimodales

Optimisez vos modèles d’IA avec des jeux de données annotés sur plusieurs modalités - images, textes, vidéos, audio, données capteurs, etc. Nous structurons vos données complexes selon vos cas d’usage spécifiques et vos formats.

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🧩 Expertise croisée

Nos annotateurs maîtrisent l’interaction entre sources multiples — texte, image, vidéo, capteurs — pour assurer une annotation cohérente, précise et parfaitement synchronisée.

Externaliser l’annotation de mes données complexes

🌍 Pour tous secteurs

Transport, santé, retail, industrie, éducation, etc. Nous adaptons nos workflows aux besoins spécifiques de votre domaine et à la diversité de vos données pour fournir des datasets riches, alignés et prêts à l'entraînement.

Faire annoter mes données, dans mon contexte métier

Techniques
d'annotation proposées

2d user interface with an image mapped to a text, to illustrate aligning text and data in AI

Alignement texte-image

Associer des éléments textuels (légendes, descriptions, dialogues) à des zones précises dans une image. Cette annotation croisée permet d'entraîner des modèles à relier visuellement le contenu d’une image à des expressions naturelles ou informatives.

⚙️ Étapes du processus :

Identifier les éléments visuels pertinents dans l’image (objets, scènes, actions)

Délimiter les zones (bounding box, segment, etc.)

Associer chaque zone à un segment de texte ou une balise descriptive

Valider la cohérence sémantique et visuelle des liens

🧪 Applications pratiques :

Recherche visuelle – Permettre la recherche d’images par légendes textuelles

E-commerce – Associer des textes produits aux objets visuellement identifiés

Génération d’images légendées – Entraîner des modèles de description automatique

Illustration of text, video, and image data in the context of multimodal annotation

Transcription audio-vidéo

Annotation textuelle d’un contenu audio ou vidéo, généralement synchronisée avec des marqueurs temporels. Elle est utilisée dans le sous-titrage, l’indexation ou l’analyse vocale automatisée.

⚙️ Étapes du processus :

Segmenter le contenu audio ou vidéo en unités logiques (phrases, scènes…)

Transcrire les paroles ou sons de manière fidèle

Ajouter des timecodes précis pour chaque segment

Vérifier la fluidité et la synchronisation

🧪 Applications pratiques :

Sous-titrage automatique – Créer des sous-titres synchronisés pour films ou vidéos

Indexation de contenus – Permettre la recherche dans des vidéos longues

Analyse conversationnelle – Étudier le ton et le vocabulaire dans les appels clients

2d image of a video with a person being tracked, with captions, to illustration visual and audio alignment

Détection d'événements visuo-auditifs

Annoter les événements qui produisent à la fois un signal visuel et un signal audio. Cela permet aux modèles de reconnaître des stimuli synchronisés multisensoriels.

⚙️ Étapes du processus :

Visionner les extraits audio-visuels

Identifier les événements déclencheurs visibles et audibles

Annoter les objets ou zones concernés

Lier les événements aux segments sonores correspondants

🧪 Applications pratiques :

Surveillance intelligente – Détecter les bruits suspects combinés à des mouvements

Analyse de scène audiovisuelle – Comprendre les interactions dans les vidéos complexes

Robotique – Localiser les obstacles en volume pour la navigation intelligente

Illustration of a text linked to an image to symbolize cross modal grounding

Référencement croisé (cross-modal grounding)

Lier les entités ou concepts exprimés dans un texte à leurs représentations visuelles dans une image ou une vidéo. Cela améliore la compréhension intermodale par les modèles.

⚙️ Étapes du processus :

Identifier les entités nommées ou expressions référentielles dans le texte

Annoter leur correspondance dans l’image (objet, personne, lieu…)

Établir des liens explicites (ancrages, IDs croisés)

Valider la précision du mappage sémantique

🧪 Applications pratiques :

Visual Question Answering (VQA) – Relier le texte des questions aux objets visuels

Accessibilité – Générer des descriptions visuelles pour les personnes malvoyantes

Traduction enrichie – Améliorer la traduction contextuelle avec support visuel

Illustration of a person speaking with audio and text data and annotation of emotion on both

Annotation d’émotions multimodales

Capturer et annoter les émotions exprimées à travers plusieurs canaux : la voix, les expressions faciales et le contenu verbal. Cette annotation permet d'entraîner des IA sensibles aux signaux affectifs.

⚙️ Étapes du processus :

Identifier les séquences multimodales émotionnellement chargées

Annoter les expressions vocales (intonation, rythme), visuelles (expressions) et verbales (choix de mots)

Classifier selon une taxonomie d’émotions (joie, colère, stress…)

Marquer les zones temporelles ou visuelles concernées

🧪 Applications pratiques :

Call centers – Détecter la frustration ou la satisfaction dans les échanges clients

Études UX – Analyser les réactions émotionnelles face à un produit ou une interface

Assistants vocaux et robots – Permettre des interactions empathiques en temps réel

Illustration of an image and audio with visual question answering for this multimodal data

Question-réponse multimodale

Créer ou annoter des paires question-réponse sur du contenu visuel ou audiovisuel. L’objectif est de permettre à une IA de répondre à des questions sur des images ou vidéos.

⚙️ Étapes du processus :

Présenter un média (image, vidéo, scène audio-visuelle)

Générer ou collecter une question pertinente liée au contenu

Fournir une réponse correcte et claire

Annoter le type de question (ouverte, booléenne, choix multiple, …)

🧪 Applications pratiques :

Systèmes éducatifs visuels – Poser des questions sur des contenus illustrés

Chatbots enrichis – Intégrer la compréhension d’images ou de vidéos dans les interactions

Assistants IA – Répondre à des questions en analysant ce qui est vu

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 :

1/3

⚕️ Appels médicaux avec transcription enrichie

Fichiers audio et leurs transcriptions annotés conjointement pour relier des entités mentionnées à leur moment d’énonciation (symptômes, traitements, identités).

📦 Dataset : Audios + transcriptions textuelles, annotations croisées avec système de relations entre texte et audio, labels médicaux normés.

2/3

🏛️ Documents numérisés avec contenu lu à haute voix

Annotation simultanée d’un document texte (PDF OCRisé) et de son enregistrement audio correspondant pour repérer les écarts, hésitations ou erreurs de lecture.

📦 Dataset : Fichiers PDF + audios associés, alignement audio-texte mot à mot, annotations des erreurs ou hésitations, segmentation par paragraphe.

3/3

🛒 Analyse de vidéos produits avec descriptions marketing

Vidéos annotées image par image avec des informations croisées entre ce qui est visible (produit, geste, décor) et ce qui est dit (bénéfices, usage, marque).

📦 Dataset : Vidéos + scripts, annotations synchronisées sur texte et image, avec relations entre éléments visuels et verbaux.

2d annotation interface with audio and text data, and labels on both audio and text

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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
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Nous utilisons toutes les plateformes d'annotation de données du marché pour nous adapter à vos besoins et à vos demandes les plus spécifiques !

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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.

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