Automobile et mobilité
ADAS, conduite autonome, surveillance conducteur et perception automobile
IA et vision par ordinateur pour l’automobile et les nouvelles mobilités
Les constructeurs automobiles et acteurs de la mobilité font évoluer rapidement les systèmes d’aide à la conduite, la perception pour véhicules autonomes, les services de mobilité et la surveillance embarquée. Ces applications d’IA reposent sur de grands volumes de données annotées avec précision, capables de représenter les conditions réelles : environnements routiers variés, changements de luminosité, météo, types de capteurs et scénarios de circulation complexes.
DataVLab fournit des annotations de haute précision pour les jeux de données automobiles et mobilité : détection d’objets, segmentation des voies et surfaces routières, alignement multi-capteurs, annotation LiDAR et nuages de points, classification des panneaux de signalisation et surveillance conducteur. Nos équipes accompagnent les flottes, OEM, développeurs ADAS, opérateurs de robotaxis et plateformes de mobilité qui ont besoin de workflows cohérents et évolutifs.
Nous prenons en charge les sources de données 2D et 3D, avec des protocoles structurés pour garantir la cohérence des annotations sur séquences longues et configurations multi-caméras. Nos processus de contrôle qualité aident les équipes IA automobile à réduire la dérive des modèles, améliorer la fiabilité de la perception et accélérer le déploiement.
Détection de véhicules et de piétons
Boîtes de délimitation et suivi pour les voitures, camions, bus, piétons et cyclistes dans des conditions de circulation variées
Segmentation des voies et surfaces routières
Segmentation au pixel des voies, bordures, accotements, passages piétons, bords de route et marquages au sol
Annotation des panneaux et feux de signalisation
Classification et boîtes de délimitation pour les panneaux réglementaires, panneaux de danger, limitations de vitesse et feux de signalisation
Annotation LiDAR et nuages de points
Cuboïdes, segmentation et annotation d’instances pour la perception 3D et la navigation autonome
Surveillance conducteur et analyse habitacle
Annotation de la posture du conducteur, de la direction du regard, de la position des mains et des comportements pour les systèmes DMS et de sécurité
Suivi sur séquences longues et alignement multi-caméras
Identifiants d’objets cohérents sur des séquences étendues et plusieurs angles de caméra pour soutenir des pipelines de perception avancés
Annotation de données appliquée à votre secteur
Exploitez tout le potentiel de vos applications IA grâce à des données annotées fiables, adaptées à vos cas d’usage métier et prêtes à intégrer vos pipelines de machine learning.
Améliorez la vision par ordinateur
avec étiquetage précis des images
Étiquetage précis pour les modèles de vision par ordinateur, y compris les cadres de délimitation, les polygones et la segmentation.
Libérer le potentiel
de Dynamic Data
Suivi image par image et reconnaissance d'objets pour les applications d'IA dynamiques.
Bâtir le prochain
Dimension de l'IA
Annotation avancée par nuages de points et LiDAR pour les systèmes autonomes et l'IA spatiale.
Solutions sur mesure pour des défis uniques
Des flux de travail d'annotation sur mesure pour relever les défis uniques de l'IA dans tous les secteurs.
PNL et annotation de texte
Étiquetez vos données en un temps record.
Solutions GenAI et LLM
Notre équipe est là pour vous aider à tout moment.
Services d'annotation d'images automobiles
Annotation de haute qualité pour les ensembles de données de caméras automobiles, notamment la détection d'objets, l'étiquetage des voies, la segmentation des éléments de circulation et la compréhension des scènes de conduite.
Services d'annotation des systèmes ADAS et de conduite autonome
Annotation de haute précision pour la conduite autonome, les modèles de perception ADAS, les systèmes de sécurité des véhicules et les jeux de données de capteurs multimodaux.
Nos équipes vous accompagnent dans la création de données annotées fiables, prêtes à entraîner, évaluer et améliorer vos modèles IA.
Une approche flexible, experte et orientée qualité
Jusqu’à 10× plus rapide
Accélérez la production de vos données annotées grâce à des workflows structurés, assistés par IA et adaptés à vos volumes.
Workflows assistés par IA
Combinez automatisation ciblée et revue humaine pour améliorer la cohérence, réduire les délais et sécuriser la qualité des annotations.
Contrôle qualité avancé
Mettez en place des protocoles QA adaptés à votre projet : double annotation, revue experte, arbitrage, calibration et suivi des erreurs.
Annotateurs spécialisés
Travaillez avec des équipes formées à vos consignes, à vos données et aux exigences de votre domaine.
Externalisation éthique
DataVLab privilégie des conditions de travail équitables, des processus transparents et une annotation de données fiable sur le long terme.
Expertise éprouvée
Depuis 2019, DataVLab accompagne des projets d’annotation complexes dans des secteurs exigeants comme la santé, l’industrie, l’agriculture, la géospatiale et la mobilité.
Des solutions évolutives
Commencez par un pilote, puis passez progressivement à des volumes plus importants avec des équipes dédiées et des processus stabilisés.
Une équipe internationale
Mobilisez un réseau d’annotateurs, de reviewers et de spécialistes IA adapté à vos contraintes de langue, de domaine et de conformité.
Améliorez vos modèles IA dès aujourd’hui
FAQs
Here are some common questions we receive from our clients to assist you.
Comment l'annotation de données aide-t-elle les projets IA dans l’automobile et la mobilité ?
Dans l’automobile et la mobilité, l'annotation de données permet de transformer des images, vidéos, documents ou signaux bruts en jeux de données exploitables par des modèles d'IA. Elle aide les équipes à entraîner, évaluer et améliorer des systèmes capables de détecter, classer, segmenter ou interpréter des situations métier spécifiques.
Quels types de données peuvent être annotés ?
Les données concernées peuvent inclure des images embarquées, vidéos routières, LiDAR, scènes urbaines, véhicules, piétons, panneaux, voies ou défauts véhicules. Le périmètre dépend du cas d'usage, du niveau de précision attendu et des contraintes opérationnelles du projet.
Quels cas d'usage sont les plus fréquents ?
Les cas d'usage fréquents incluent la perception ADAS, la conduite autonome, l’inspection visuelle, la classification de dommages et la validation de modèles de mobilité. DataVLab peut adapter la taxonomie, les consignes et les contrôles qualité selon que le projet vise l'entraînement d'un modèle, la constitution d'un benchmark ou la validation d'un système existant.
Quels sont les principaux enjeux de qualité ?
Les principaux enjeux sont la cohérence entre annotateurs, la définition claire des classes, le traitement des cas ambigus, la couverture des situations rares et la traçabilité des décisions. Un petit pilote permet souvent d'identifier ces difficultés avant de passer à l'échelle.
Quelles précautions de sécurité ou de conformité faut-il prévoir ?
Les précautions dépendent du type de données, mais elles couvrent généralement sécurité des données, qualité des labels, couverture des cas rares et documentation des consignes. Pour les projets européens, DataVLab peut proposer des workflows compatibles avec le RGPD et des options d'hébergement ou de traitement en Europe.
Comment DataVLab accompagne-t-il ce type de projet ?
DataVLab accompagne les équipes depuis la définition des consignes jusqu'à la livraison finale : cadrage du besoin, préparation des données, annotation, contrôle qualité, exports et documentation. L'équipe mobilisée peut inclure des annotateurs formés aux scènes routières, aux classes automobiles et aux formats 2D/3D, selon le niveau d'expertise nécessaire.
We provide high-quality data annotation services and improve your AI's performances
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