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Natural Language Processing

L’IA ne se limite pas aux seuls modèles de vision par ordinateur. Une multitude d’informations précieuses peuvent être extraites de vos données textuelles grâce aux modèles de NLP : le champ des possibles est infini. Nous vous aidons à annoter vos textes pour tous vos cas d’usage liés à la reconnaissance d’entités nommées (NER), à la classification ou à l’étiquetage sémantique.

Reconnaissance d’entités nommées (NER)

Nous annotons vos factures, reçus, textes, articles de presse… afin de préparer les données nécessaires à l’entraînement de vos modèles de traitement du langage naturel (NLP). Nous travaillons en anglais et en français : nos annotateurs maîtrisent parfaitement les deux langues. Pour d’autres langues… nous disposons d’un réseau de partenaires — rien n’est impossible : n’hésitez pas à nous contacter !

Analyse de sentiments

Notre offre d’étiquetage de données pour l’analyse des sentiments permet d’extraire le ressenti ou l’émotion qui se dégage d’un texte, d’un commentaire en ligne… Car « bien, super » n’est pas forcément un avis positif !

Reconnaissance d’entités nommées (NER)

Nous annotons vos factures, reçus, textes, articles de presse… afin de préparer les données nécessaires à l’entraînement de vos modèles de traitement du langage naturel (NLP). Nous travaillons en anglais et en français : nos annotateurs maîtrisent parfaitement les deux langues. Pour d’autres langues… nous disposons d’un réseau de partenaires — rien n’est impossible : n’hésitez pas à nous contacter !

Analyse de sentiments

Notre offre d’étiquetage de données pour l’analyse des sentiments permet d’extraire le ressenti ou l’émotion qui se dégage d’un texte, d’un commentaire en ligne… Car « bien, super » n’est pas forcément un avis positif !

Reconnaissance d’entités nommées (NER)

Nous annotons vos factures, reçus, textes, articles de presse… afin de préparer les données nécessaires à l’entraînement de vos modèles de traitement du langage naturel (NLP). Nous travaillons en anglais et en français : nos annotateurs maîtrisent parfaitement les deux langues. Pour d’autres langues… nous disposons d’un réseau de partenaires — rien n’est impossible : n’hésitez pas à nous contacter !

Bounding Boxes

La Bounding Box (ou "boîte englobante" dans la langue de Molière) est le type d’annotation le plus simple, probablement le plus répandu. La complexité des tâches de labellisation de Bounding Boxes est souvent sous-estimée – un manque de précision pouvant rendre un apprentissage plus difficile ou long. Les Data Labelers d’Innovatiana sont formés aux meilleures techniques d’annotation – notre approche, qui inclut formation et revue qualité obligatoires, permet d’atteindre un niveau de qualité optimal.

Cuboids

Un format d’annotation proche de la Bounding Box… mais en trois dimensions ! Particulièrement utile pour vos produits IA si vous travaillez dans l’industrie automobile (mais pas seulement !).

Polygons

Pour faciliter l’apprentissage de vos modèles, vous pouvez choisir d’annoter les objets avec des polygones, en délimitant les objets de façon très précise pour éliminer le bruit. Cela vous évitera d’annoter des éléments non pertinents et qui pourraient rendre votre modèle confus. Cela prend bien sûr un peu plus de temps… mais bonne nouvelle, nos Data Labelers ont été formés aux meilleurs outils pour labelliser des polygones en un temps raisonnable.

Keypoints

Que dire de plus ? Ce sont des points – sur des images. Pourquoi faire ? Souvent pour entraîner des modèles de détection ou reconnaissance faciale. Pour détecter des émotions, des expressions, … C’est un travail de précision qui demande rigueur et résilience… des qualités qui caractérisent nos Data Labelers !

Lines & Polylines

Des lignes, pour délimiter des sections sur une image et entraîner votre modèle "Computer Vision" à reconnaître et à délimiter des routes, des rues, des trottoirs, … Parce que même si votre modèle de détection d’objets pour votre voiture autonome est très bien, personne ne souhaite que sa voiture confonde un trottoir et un arbre. Les Lines & Polylines, ça sert à ça.

Catégorisation

On nous demande régulièrement de catégoriser des séquences de vidéos pour entraîner des modèles ou des algorithmes. Nos Data Labelers ont l’habitude de le faire avec les outils les plus performants du marché pour ce type de cas d’usage, comme V7. Pour vous permettre de ne conserver que les séquences utiles, éliminer le bruit et structurer vos données vidéos.

Semantic Layer Classification

Vous avez des milliers d’images inexploitées ? Nous pouvons les classer et associer des attributs sémantiques à ces classes pour vous permettre de filtrer / rechercher dans vos images de façon fluide… ou d’entraîner un modèle pour qu’il le fasse à votre place ! Vous avez un cas simple qui demande de classer 1'000 images dans 3 catégories différentes ? Un cas complexe où il faut catégoriser 40'000 images selon 40 classes et 50 attributs ? Contactez-nous, nous l’avons déjà fait !

Segments

Des segments, pour générer des masques sur une multitude d’images, en gérant l’occlusion ou les overlays. Un travail qui demande patience, rigueur et l’utilisation d’outils performants. Si vous n’êtes pas outillés, nous vous recommandons d’utiliser CVAT… et de faire appel à nos Data Labelers qui maîtrisent très bien cet outil !

Annotation LiDAR ou 3D Point Cloud

L’annotation LiDAR (3D Point Cloud) est une tâche complexe, qui demande aux Data Labelers une formation adaptée et l’utilisation d’outils de Data Labeling performants. Pour ce type de cas d’usage, nous constituons des taskforces de Data Labelers expérimentés, pilotés par un Data Labeling Manager expert dans le domaine.

Bounding Boxes

La Bounding Box (ou "boîte englobante" dans la langue de Molière) est le type d’annotation le plus simple, probablement le plus répandu. La complexité des tâches de labellisation de Bounding Boxes est souvent sous-estimée – un manque de précision pouvant rendre un apprentissage plus difficile ou long. Les Data Labelers d’Innovatiana sont formés aux meilleures techniques d’annotation – notre approche, qui inclut formation et revue qualité obligatoires, permet d’atteindre un niveau de qualité optimal.

Cuboids

Un format d’annotation proche de la Bounding Box… mais en trois dimensions ! Particulièrement utile pour vos produits IA si vous travaillez dans l’industrie automobile (mais pas seulement !).

Polygons

Pour faciliter l’apprentissage de vos modèles, vous pouvez choisir d’annoter les objets avec des polygones, en délimitant les objets de façon très précise pour éliminer le bruit. Cela vous évitera d’annoter des éléments non pertinents et qui pourraient rendre votre modèle confus. Cela prend bien sûr un peu plus de temps… mais bonne nouvelle, nos Data Labelers ont été formés aux meilleurs outils pour labelliser des polygones en un temps raisonnable.

Keypoints

Que dire de plus ? Ce sont des points – sur des images. Pourquoi faire ? Souvent pour entraîner des modèles de détection ou reconnaissance faciale. Pour détecter des émotions, des expressions, … C’est un travail de précision qui demande rigueur et résilience… des qualités qui caractérisent nos Data Labelers !

Lines & Polylines

Des lignes, pour délimiter des sections sur une image et entraîner votre modèle "Computer Vision" à reconnaître et à délimiter des routes, des rues, des trottoirs, … Parce que même si votre modèle de détection d’objets pour votre voiture autonome est très bien, personne ne souhaite que sa voiture confonde un trottoir et un arbre. Les Lines & Polylines, ça sert à ça.

Catégorisation

On nous demande régulièrement de catégoriser des séquences de vidéos pour entraîner des modèles ou des algorithmes. Nos Data Labelers ont l’habitude de le faire avec les outils les plus performants du marché pour ce type de cas d’usage, comme V7. Pour vous permettre de ne conserver que les séquences utiles, éliminer le bruit et structurer vos données vidéos.

Semantic Layer Classification

Vous avez des milliers d’images inexploitées ? Nous pouvons les classer et associer des attributs sémantiques à ces classes pour vous permettre de filtrer / rechercher dans vos images de façon fluide… ou d’entraîner un modèle pour qu’il le fasse à votre place ! Vous avez un cas simple qui demande de classer 1'000 images dans 3 catégories différentes ? Un cas complexe où il faut catégoriser 40'000 images selon 40 classes et 50 attributs ? Contactez-nous, nous l’avons déjà fait !

Segments

Des segments, pour générer des masques sur une multitude d’images, en gérant l’occlusion ou les overlays. Un travail qui demande patience, rigueur et l’utilisation d’outils performants. Si vous n’êtes pas outillés, nous vous recommandons d’utiliser CVAT… et de faire appel à nos Data Labelers qui maîtrisent très bien cet outil !

Annotation LiDAR ou 3D Point Cloud

L’annotation LiDAR (3D Point Cloud) est une tâche complexe, qui demande aux Data Labelers une formation adaptée et l’utilisation d’outils de Data Labeling performants. Pour ce type de cas d’usage, nous constituons des taskforces de Data Labelers expérimentés, pilotés par un Data Labeling Manager expert dans le domaine.

Notre méthode

Une équipe de Data Labelers professionnels, pilotés par des professionnels, pour vous aider à créer et à maintenir des ensembles de données de qualité pour vos besoins d’outsourcing IA (annotation de données pour les modèles de Machine Learning, Deep Learning ou NLP)

Étape 1
icon meeting

Nous étudions votre besoin

Nous vous proposons un accompagnement sur mesure en tenant compte de vos contraintes et échéances. Nous proposons des conseils portant sur votre infrastructure de labellisation, le nombre de Data Labelers requis en fonction de votre besoin ou encore la nature des annotations à privilégier.

Étape 2
icon handshake

Nous trouvons un accord

Dans un délai de 48 heures, nous faisons un test (gratuit) afin de vous proposer un contrat adapté à vos enjeux. Nous ne verrouillons pas la prestation : pas d’abonnement mensuel, pas d’engagement. Nous facturons à la tâche !

Étape 3
icon laptop

Nos Data Labelers traitent vos données

Nous mobilisons une équipe de Data Labelers au sein de notre centre de services à Majunga (Madagascar). Cette équipe anglophone et francophone est pilotée par l'un de nos Managers : votre contact privilégié.

Étape 4
icon check

Nous réalisons une revue qualité

Dans le cadre de notre démarche de "Quality Assurance", nous revoyons les travaux de nos Data Labelers. Cette revue s’appuie sur des séries de contrôles manuels (tests sur échantillon) et automatisés afin de vous garantir un niveau de qualité maximal !

Étape 5
icon Upload

Nous vous livrons les données

Nous mettons à votre disposition les données préparées (datasets divers : images ou vidéos annotées, fichiers statiques revus et enrichis, etc.), selon des modalités convenues avec vous (transfert sécurisé ou données intégrées dans vos systèmes).

Vous parlez de nous !

Dans un secteur où les pratiques opaques et les conditions précaires sont trop souvent la norme, Innovatiana fait figure d'exception. Cette entreprise a su bâtir une approche éthique et humaine du data labeling, en valorisant les annotateurs comme des experts à part entière du cycle de développement de l’IA. Chez Innovatiana, les data labelers ne sont pas de simples exécutants invisibles ! Innovatiana propose une approche responsable et durable.

Karen Smiley
AI Ethicist

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 !

Henri Rion
Co-Founder, Renewind

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, …).

Tim Keynes
Chief Technology Officer, Fluximmo

Plusieurs Data Labelers de l’équipe Innovatiana sont intégrés à plein temps au sein de mon équipe de chirurgiens et de Data Scientists. J’apprécie la technicité de l’équipe Innovatiana, qui met à ma disposition une équipe d’étudiants en médecine pour m'aider à préparer des données de qualité, requises pour entraîner mes modèles IA.

Dan D.
Data Scientist et Neurochirurgien, Children’s National

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 !

Louise Block
Accelerator Program Coordinator, Singa

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 !

Sumit Singh
Product Manager, Labellerr

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.

Klein Blue Team
Klein Blue, plateforme pour les stratégies innovation et RSE

Travailler avec Innovatiana a été une excellente expérience. Leur équipe s’est montrée à la fois réactive, rigoureuse et très impliquée dans notre projet d’annotation et de catégorisation d’environnements industriels. La qualité des livrables était au rendez-vous, avec une vraie attention portée à la cohérence des labels et au respect de nos exigences métier.

Kasper Lauridsen
AI & Data Consultant, Solteq Utility Consulting

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.

Bill Heffelfinger
CVAT, CEO (2023–2024)
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Data Labeling Outsourcing éthique

Nous sommes les pros du Data Labeling éthique

De nombreuses sociétés fournissant des services de Data Labeling opèrent dans des pays à faible revenu sur une base contractuelle et souvent impersonnelle. Les Data Labelers ne sont pas toujours payés équitablement ou ne travaillent pas dans des conditions décentes. Contrairement à cette "tendance" du marché, nous voulons proposer une externalisation qui a du sens et de l’impact !

ethical Outsourcing icon

Une externalisation éthique

Nous refusons les pratiques dites de "crowdsourcing" : nous créons des emplois stables et valorisés pour vous proposer une externalisation qui a du sens et de l’impact ainsi qu’une transparence quant à l’origine des données utilisées pour l’IA.

Tarif compétitif icon

Des tarifs compétitifs

Nous proposons des conditions flexibles, pour un pricing adapté à vos enjeux et à vos moyens. Nous facturons à la tâche (exemple : "labelliser 50'000 images avec des bounding boxes") : pas d’abonnement, pas de frais de mise en service.

Un modèle inclusif

Nous recrutons notre propre équipe à Madagascar et nous la formons aux techniques de traitement de données et de labellisation pour l'IA. Nous leur offrons un salaire équitable, de bonnes conditions de travail et des possibilités d'évolution de carrière.

Avenir logo icon

Un avenir meilleur

Nous voulons contribuer au développement d’écosystèmes vertueux à Madagascar (formation, emploi, investissements locaux, …).

Sécurité et confidentialité icon

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.

Ia icon

Vers l’adoption de l’IA en Europe et en France

Nous voulons accélérer l’adoption des techniques d’Intelligence Artificielle en France et en Europe. Nous sommes partisans d’une IA construite de manière éthique et nous investissons dans nos équipes dévouées à la labellisation des données.

Schéma traitement des données Innovatiana

Alimentez vos modèles IA avec des données d'entraînement de haute qualité !​

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