Annotation de texte
Optimisez vos données textuelles pour le NLP et les LLM. Nos services d’annotation de texte assurent une structuration précise et pertinente, garantissant des datasets de haute qualité pour entraîner et perfectionner vos modèles de langage avancés.
🧠 Structuration du langage
NER, classification, extraction de relations, sentiment analysis : nous donnons du sens à vos textes pour entraîner vos modèles NLP ou LLMs.
🧾 Maîtrise sectorielle
Santé, juridique, finance, service client : nos annotateurs comprennent les spécificités métiers et adaptent leur travail à votre domaine.
✍️ Annotation linguistique fiable
Consistance terminologique, segmentation sémantique, revue humaine : nous assurons une annotation textuelle de qualité, prête pour l’IA.
Techniques
d'annotation proposées
Etiquetage sémantique et NER
L’étiquetage sémantique, dont la reconnaissance d’entités nommées (NER) est un cas particulier, consiste à identifier et classer des segments de texte selon leur signification (personnes, lieux, dates, organisations, quantités, etc.). C’est une étape clé dans le traitement automatique du langage naturel.
Choix des catégories pertinentes (ex : PERSONNE, ORGANISATION, LIEU, DATE, PRODUIT, …) et des règles d’annotation associées
Nettoyage, découpage en phrases ou unités pertinentes, et éventuelle anonymisation du contenu
Sélection manuelle ou assistée des segments de texte correspondant aux entités, et attribution des étiquettes correspondantes
Relecture croisée pour vérifier la précision des annotations et l’uniformité des critères d’étiquetage dans tout le corpus
Moteurs de recherche intelligents – Meilleure compréhension du contenu et des intentions grâce à l’extraction d’entités clés
Documents juridiques et médicaux – Repérage automatique d’entités sensibles (personnes, pathologies, médicaments, …)
Veille et extraction d'information – Analyse automatique de textes pour détecter des tendances, alertes ou informations stratégiques
Classification de texte
Attribuer automatiquement une ou plusieurs catégories à un contenu textuel. Cette tâche est essentielle pour organiser, filtrer ou analyser des volumes importants de données textuelles, qu’il s’agisse d’e-mails, d’avis, de documents ou de publications en ligne.
Élaboration d’un ensemble de classes pertinentes en fonction du cas d’usage (ex : positif/négatif/neutre, juridique/marketing/technique, etc.)
Nettoyage des données textuelles, suppression des doublons, normalisation linguistique (ponctuation, majuscules, caractères spéciaux, …)
Attribution des catégories à chaque document ou phrase par des annotateurs humains ou à l’aide d’outils préexistants, avec validation
Relecture et contrôle qualité pour s’assurer que les critères de classification sont appliqués de manière uniforme à l’ensemble du corpus
Modération de contenu – Filtrage automatique de messages inappropriés ou hors-sujet sur les forums, réseaux sociaux ou chats
Tri d’e-mails ou tickets – Routage automatisé des demandes entrantes vers les bons services ou équipes
Analyse de sentiments – Évaluation de l’opinion exprimée dans les avis clients, les sondages ou les commentaires en ligne
Analyse grammaticale et syntaxique
Identifier la structure linguistique d’un texte, en attribuant à chaque mot sa catégorie grammaticale (nom, verbe, adjectif, etc.) et en révélant les relations entre les éléments de la phrase (sujets, compléments, propositions, …).
Découpage du texte en unités de base (mots, phrases) pour faciliter l’analyse
Attribution à chaque mot de son étiquette grammaticale (ex : nom, verbe, préposition), en tenant compte du contexte
Détection des structures hiérarchiques : dépendances entre mots, groupes nominaux/verbaux, subordonnées, etc.
Relecture et validation pour corriger les erreurs de balisage et affiner l’analyse dans les cas ambigus ou complexes
Indexation et recherche intelligente – Meilleure compréhension des requêtes et documents grâce à une analyse fine de la structure des phrases
Génération automatique de texte – Structuration correcte des phrases produites par des modèles d’IA
Étiquetage morpho-syntaxique – Attribution à chaque token de sa catégorie grammaticale, en fonction du contexte local et global
Annotation d'intentions et de sentiments
Enrichir des données textuelles (ou vocales) en identifiant l’émotion, le ton ou l’objectif exprimé par l’utilisateur. Elle est essentielle pour entraîner des IA capables de comprendre le contexte émotionnel ou fonctionnel d’un message.
Création d’un jeu d’étiquettes adapté au cas d’usage
Nettoyage et formatage des textes (ou transcriptions), anonymisation si nécessaire, segmentation en unités annotables
Attribution d’étiquettes par des annotateurs selon les consignes définies, avec possibilité de multi-étiquetage (ex : demande d’aide + frustration)
Validation croisée pour assurer la cohérence des annotations, en particulier sur les émotions subtiles ou ambiguës
Assistants virtuels et chatbots – Compréhension de l’intention pour adapter les réponses et proposer des actions pertinentes
Surveillance de réputation – Détection de tendances émotionnelles autour d’une marque ou d’un produit
Personnalisation d’expérience utilisateur – Adaptation du ton ou du contenu en fonction de l’émotion perçue
Annotation multilingue
Etiqueter des contenus textuels ou audio dans plusieurs langues, en tenant compte des spécificités linguistiques, culturelles et syntaxiques propres à chaque langue. Elle est indispensable pour le développement de modèles d’IA capables de comprendre et traiter des données dans un contexte international ou multiculturel.
Définition des langues cibles, du niveau de granularité attendu (morphologique, sémantique, syntaxique…) et des spécificités de chaque langue (sensibilité culturelle, écriture, variantes dialectales)
Nettoyage et harmonisation des données dans les différentes langues, segmentation cohérente et adaptation aux scripts spécifiques (latin, arabe, cyrillique, etc.)
Application des consignes d’annotation linguistique, sémantique ou contextuelle par des linguistes ou annotateurs maîtrisant la langue native
Vérification interlinguistique de la cohérence et de l’uniformité des annotations, avec gestion des cas de code-switching ou de doublons mal alignés
Systèmes de traduction automatique – Création de corpus alignés de qualité pour améliorer la précision des traductions
Chatbots internationaux – Développement d’assistants virtuels capables d’interagir avec des utilisateurs dans leur langue native
Analyse comparative entre langues – Études linguistiques, sociolinguistiques ou sentimentales sur des corpus multilingues
Jeux d'entraînement pour LLM
Concevoir et structurer de grandes quantités de données textuelles, enrichies et diversifiées, permettant d’entraîner des modèles de langage à grande échelle. Ces jeux de données doivent être cohérents, représentatifs et adaptés aux objectifs du modèle (génération, compréhension, dialogue, …).
Identifier les compétences visées : compréhension de texte, génération fluide, raisonnement logique, dialogue, traduction, etc.
Rassembler des données provenant de sources variées (articles, forums, dialogues, bases juridiques, documents techniques, …), en veillant à leur qualité et à leur diversité linguistique et thématique
Suppression des doublons, correction des erreurs, filtrage des contenus sensibles ou non pertinents, mise en forme selon les exigences du modèle (JSON, txt, XML, etc.)
Ajout de métadonnées utiles (langue, style, registre, ton, intention, …), ou génération de paires question/réponse, résumés, chaînes de raisonnement, etc.
Pré-entraînement de LLM généralistes – Constitution de jeux de données massifs pour des modèles multilingues, multitâches ou ouverts
RAG (Retrieval-Augmented Generation) – Création de corpus indexables utilisés pour alimenter des modèles hybrides recherche + génération
Évaluation continue des modèles – Utilisation de jeux tests issus du jeu d’entraînement pour vérifier les performances après chaque itération
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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Amélioration significative de la précision des modèles
Réduction des temps de traitement
Optimisation des coûts d'annotation
Performance accrue des systèmes IA
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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 !
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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