Logistique et entrepôts
Automatisation des entrepôts, sécurité des opérateurs, suivi des palettes et visibilité logistique
IA et vision par ordinateur pour les entrepôts et la supply chain
Les opérations logistiques modernes s’appuient sur l’IA pour gagner en rapidité, en sécurité et en précision dans les entrepôts, centres de distribution et environnements de supply chain. Du suivi des chariots élévateurs et des opérateurs à la vérification des palettes et à l’inspection automatisée des stocks, des jeux de données annotés de haute qualité sont essentiels pour déployer des systèmes d’IA fiables à grande échelle.
DataVLab fournit des workflows d’annotation spécialisés pour les équipes d’automatisation d’entrepôts et les opérateurs logistiques. Nous traitons des séquences complexes d’images et de vidéos capturées par des caméras fixes, caméras embarquées sur véhicules, drones et systèmes robotiques.
Nos annotateurs produisent des boîtes de délimitation, masques de segmentation et identifiants de suivi cohérents pour les opérateurs, chariots élévateurs, palettes, colis, convoyeurs, rayonnages et autres éléments présents dans les opérations d’entrepôt. Ces données aident les entreprises logistiques à réduire les incidents, optimiser les flux et progresser vers une automatisation plus complète.
Que vous entraîniez des modèles d’IA pour la surveillance de la sécurité, l’optimisation des processus, le picking robotisé ou l’intelligence des stocks, nous garantissons précision, évolutivité et assurance qualité de niveau professionnel.
Détection des chariots élévateurs et prévention des collisions
Boîtes de délimitation et suivi multi-objets des chariots élévateurs dans les allées d’entrepôt pour renforcer la sécurité et les systèmes de navigation
Suivi des opérateurs pour la conformité sécurité
Annotation des mouvements des opérateurs, zones à risque, présence d’EPI et comportements pour entraîner des modèles de sécurité et de conformité en entrepôt
Reconnaissance des palettes et colis
Annotation des palettes, colis et unités de chargement pour le tri, l’acheminement, la lecture de codes-barres et le contrôle automatisé en sortie
Surveillance des stocks et rayonnages
Détection d’objets et segmentation du contenu des rayonnages, niveaux de stock et bacs de stockage pour soutenir le suivi automatique des SKU
Détection d’objets sur convoyeur
Annotation des colis et objets se déplaçant sur des convoyeurs pour entraîner les systèmes de tri et de détection de défauts
Robotique et navigation en entrepôt
Annotation pour AMR et AGV, incluant la détection d’obstacles, la segmentation des voies et la cartographie 3D pour la navigation autonome
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 des données logistiques
Annotation de haute précision pour les images et les vidéos logistiques, prenant en charge l'automatisation des entrepôts, le suivi des colis, la perception robotique et l'analyse de la chaîne d'approvisionnement.
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 la logistique et les entrepôts ?
Dans la logistique et les entrepôts, 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 d’entrepôts, vidéos, colis, palettes, robots, véhicules, rayonnages, documents transport ou données opérationnelles. 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 le suivi d’objets, l’optimisation d’entrepôt, la détection d’anomalies, la lecture documentaire et l’automatisation logistique. 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 confidentialité opérationnelle, sécurité des sites, traçabilité et qualité des labels. 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 environnements logistiques et aux objets opérationnels, selon le niveau d'expertise nécessaire.
We provide high-quality data annotation services and improve your AI's performances
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