Services d'annotation vidéo pour l'IA
Entraînez des modèles de Computer Vision plus fiables grâce à des annotations vidéo précises et cohérentes dans le temps. Innovatiana prend en charge le suivi d'objets, la reconnaissance d'actions, l'estimation de pose, la segmentation et la classification d'événements, avec contrôle qualité humain.
🎯 Annotation précise image par image
Nous annotons vos vidéos à l'échelle de l'image, de la keyframe ou de la séquence pour la détection d'objets, le suivi multi-objets, l'analyse de mouvement et la reconnaissance d'actions.
🛠️ Workflows assistés par l'IA, contrôle humain
Nous combinons outils adaptés (interpolation, interpolation linéaire, keyframes) et équipes entraînées pour garantir une annotation fluide et cohérente.
🔄 Cohérence des labels dans le temps
Nos équipes maintiennent des identifiants, classes et trajectoires cohérents entre les images, y compris lors des occlusions, mouvements de caméra et changements d'apparence des objets.
Nos services
d'annotation vidéo
Annotation vidéo par bounding boxes
Tracez des rectangles autour des objets dans des images sélectionnées ou sur l'ensemble d'une séquence afin d'indiquer leur classe, leur position et leur taille. L'annotation vidéo par bounding boxes prépare les données pour la détection, la localisation et le suivi d'objets.
Définition du plan d’annotation et des classes d’objets à repérer
Annotation manuelle ou semi-automatisée par bounding boxes (images, vidéos, vues satellite, etc.)
Validation croisée et contrôle qualité (cohérence des étiquettes, chevauchements, taux de couverture…)
Export des annotations aux formats standards (COCO, YOLO, Pascal VOC…)
Inspection industrielle – Détection de défauts sur des pièces en production
Conduite autonome – Repérage de véhicules, piétons, panneaux de signalisation
Imagerie satellite – Localisation de bâtiments, zones agricoles ou forestières
Annotation de polygones et segmentation vidéo
Délimitez précisément les contours d'objets dans des images sélectionnées à l'aide de polygones ou de masques. Cette méthode convient à la segmentation sémantique et d'instance lorsque les bounding boxes ne sont pas assez précises pour des formes irrégulières, superposées ou déformables.
Définition des catégories et des critères de segmentation
Annotation manuelle des objets par traçage de polygones point par point
Contrôle qualité et vérification croisée des contours et classes
Export dans des formats adaptés (COCO, Mask R-CNN, PNG masks…)
Compréhension de scènes routières - Segmenter voies, trottoirs, véhicules et usagers vulnérables
Inspection industrielle - Délimiter défauts, fissures, fuites ou zones irrégulières sur des objets en mouvement
Agriculture - Segmenter cultures, adventices, fruits et maladies végétales dans des vidéos terrain ou drone.
Suivi d'objets et tracking multi-objets
Suivez un ou plusieurs objets sur des images consécutives tout en conservant un identifiant stable pour chaque instance. Les annotations de suivi capturent les trajectoires, entrées, sorties, occlusions et réapparitions nécessaires aux modèles de suivi mono-objet et multi-objets.
Sélection des objets à suivre (voiture, personne, animal, produit, etc.)
Annotation manuelle ou semi-automatique de la position image par image (bounding box, polygone, …)
Association cohérente d’un identifiant unique pour chaque objet suivi
Ajustement et interpolation des frames manquantes si nécessaire
Conduite autonome - Suivre véhicules, piétons et cyclistes dans des scènes de circulation complexes.
Retail – Analyse du parcours client en magasin pour étudier les comportements d’achat
Sport – Tracking de joueurs pour la modélisation des performances ou la création de statistiques en temps réel
Annotation temporelle et classification d'événements
Marquez le début et la fin d'actions, d'événements ou d'états opérationnels sur la timeline d'une vidéo. L'annotation temporelle crée des segments labellisés pour la reconnaissance d'activités, la détection d'événements et l'analyse comportementale.
Définition des catégories temporelles à annoter (états, situations, niveaux d’activité, etc.)
Annotation des plages temporelles avec un label unique par segment
Relecture et vérification de la cohérence entre les transitions
Export des segments annotés avec début/fin + classe associée (formats : JSON, CSV, XML…)
Études comportementales – Repérage des phases : attention soutenue / distraction / fatigue
Circulation – Classification des séquences : fluide / dense / bloquée
Monitoring industriel - Labelliser les états actif, inactif, maintenance ou panne dans le temps.
Estimation de pose et suivi de points clés
Annotez des points anatomiques ou des points de repère sur chaque image afin de modéliser la posture, les articulations et le mouvement dans le temps. Les jeux de données peuvent inclure le squelette complet, les mains, les repères faciaux ou une structure de points clés personnalisée.
Définition du squelette de keypoints (ex. : 17 points – tête, épaules, coudes, genoux…)
Annotation des points clés sur chaque frame ou par keyframes avec interpolation
Relecture et correction manuelle en cas d’occlusion ou d’ambiguïté
Export dans des formats spécialisés (COCO keypoints, JSON structuré, CSV par frame)
Sport – Étude du geste technique (lancer, saut, frappe, …) dans l’entraînement vidéo
Surveillance – Détection d’attitudes suspectes ou d’anomalies motrices
Santé / Rééducation – Analyse de la posture et des amplitudes articulaires
Annotation par images clés et interpolation
Annotez des images clés puis utilisez l'interpolation pour propager les bounding boxes, polygones ou points clés sur les images intermédiaires. Les annotateurs vérifient ensuite les trajectoires, changements de forme, occlusions et changements d'identité afin de corriger les erreurs avant livraison.
Annotation manuelle d’objets ou points sur des frames clés (tous les X frames)
Activation de l’interpolation automatique dans l’outil d’annotation (CVAT, Label Studio, Encord, etc.)
Vérification des interpolations générées : trajectoires, formes, cohérence
Ajustement manuel des frames où l’interpolation est incorrecte
Robotique logistique – Animation fluide du déplacement d’objets entre deux positions
Vidéos embarquées – Suivi de véhicules ou piétons sans annoter chaque frame
Production multimédia – Annotation accélérée de séquences longues pour segmentation ou tracking
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 :
Pourquoi choisir
Innovatiana pour vos annotations vidéo ?
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
votre stack
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.
Alimentez vos modèles IA avec des données d'entraînement de haute qualité !
