Solutions d'annotation GenAI pour l'entraînement et l'évaluation des modèles LLM
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Solutions d'évaluation pour les LLM
Conçu pour les équipes qui développent des modèles génératifs texte, image ou multimodaux. Vous bénéficiez de consignes d’annotation stables, de données évaluées par l’humain et d’une assurance qualité auditable, sans ralentir votre feuille de route. Les solutions d’annotation GenAI sont fournies avec des flux de travail sécurisés et des rapports cohérents, du projet pilote à la production.
Données précises, étiquetées ou évaluées par l’humain, adaptées à l’entraînement de modèles génératifs.
Prise en charge de cas d’usage GenAI complexes, textuels, visuels et multimodaux.
Développement de jeux de données pour questions-réponses, synthèse, évaluation et alignement.
Les solutions d'annotation GenAI de DataVLab prennent en charge l'ensemble du cycle de vie du développement de modèles génératifs, des premières expériences au déploiement en production. Nous travaillons avec des équipes de recherche sur l'IA, des startups et des entreprises qui élaborent des systèmes génératifs textuels, visuels et multimodaux qui nécessitent des données étiquetées par l'homme soigneusement structurées.
Notre approche commence par une compréhension approfondie de l’architecture de votre modèle, de vos objectifs d’entraînement et du contexte de déploiement. Sur la base de ces exigences, nous concevons des consignes d’annotation, des structures de prompts et des cadres d’évaluation adaptés aux cas d’usage de l’IA générative. Les tâches d’annotation sont exécutées par des annotateurs qualifiés et des experts du domaine, avec un contrôle qualité multicouche pour garantir la cohérence et réduire les biais.
En combinant des processus d’annotation rigoureux avec une capacité de mise à l’échelle, nous aidons les équipes à améliorer l’alignement des modèles, à réduire les hallucinations et à obtenir des résultats génératifs plus prévisibles.
Cas d’usage d’annotation GenAI pris en charge
Nos solutions d'annotation GenAI s'adaptent à un large éventail d'architectures d'IA génératives et d'objectifs de formation.
Fine-tuning d’instructions et entraînement supervisé
Apprendre aux modèles à suivre des instructions humaines
Création et validation de paires prompt-réponse utilisées pour entraîner des modèles génératifs à suivre les instructions de manière précise et cohérente.
Données de préférence humaine et alignement
Améliorer le comportement des modèles et la qualité des résultats
Annotation des réponses classées, des jugements de préférence et des commentaires qualitatifs utilisés pour aligner les modèles génératifs sur les attentes humaines.
Évaluation et benchmark de LLM
Mesurer les performances des modèles génératifs
Ensembles de données d'évaluation humaine conçus pour évaluer l'exactitude, la cohérence, la sécurité et l'utilité des résultats de l'IA générative.
Annotation GenAI multimodale
Génération texte-image et génération intermodale
Annotation d'ensembles de données combinant du texte, des images et d'autres modalités pour soutenir le langage visuel et les modèles génératifs multimodaux.
Données d'IA génératives spécifiques à un domaine
Des données étiquetées par des experts pour des cas d'utilisation spécialisés
Ensembles de données GenAI personnalisés pour des domaines réglementés ou techniques tels que les applications médicales, financières, juridiques et industrielles.
Les étapes clés de votre projet
Définition du projet
Échantillonnage et étalonnage
Annotation
Contrôles qualité
Livraison
Déouvrez les différents secteurs d'application
Nous proposons des solutions à différents secteurs d'activité, garantissant des annotations de haute qualité adaptées à vos besoins spécifiques.
Nos équipes vous accompagnent dans la création de données annotées fiables, prêtes à entraîner, évaluer et améliorer vos modèles IA.
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.
Services d'étiquetage des données LLM et d'annotation RLHF
Étiquetage des données humaines dans la boucle pour le classement des préférences, l'annotation de sécurité, la notation des réponses et le réglage fin de grands modèles linguistiques.
Services d'annotation de données NLP
Annotation de données NLP de haute qualité pour la détection d'intentions, l'extraction d'entités, la classification, l'analyse des sentiments et l'entraînement d'IA conversationnelles.
Services d'annotation de données textuelles
Annotation de texte fiable à grande échelle pour la classification de documents, le balisage de sujets, l'extraction de métadonnées et l'étiquetage de contenu spécifique à un domaine.
Annotation audio
Annotation audio de bout en bout pour la parole, les sons environnementaux, les centres d'appels et les systèmes d'écoute automatique.
Annotation des données vocales
Annotation vocale pour l’ASR, la diarisation des locuteurs, l’IA vocale et l’entraînement de modèles linguistiques.
FAQs
Voici quelques questions fréquemment posées
En quoi consiste l’annotation pour l’IA générative ?
L’annotation pour l’IA générative consiste à préparer, annoter ou évaluer des données afin d'entraîner, tester ou améliorer des modèles d'IA. DataVLab aide à définir la taxonomie, les consignes d'annotation, le workflow de production et les contrôles qualité adaptés à votre cas d'usage.
Quels types de données ou de tâches pouvez-vous prendre en charge ?
Nous pouvons travailler sur des prompts, réponses de modèles, images générées, conversations, préférences humaines et données multimodales. Les projets couvrent notamment l’évaluation de qualité, RLHF/DPO, red teaming, comparaison de modèles, scoring de réponses et alignement de systèmes génératifs, avec un niveau de granularité adapté à vos objectifs de modèle, à vos contraintes métier et à vos formats de sortie.
Comment garantissez-vous la qualité du projet ?
Nous commençons généralement par un échantillon pilote afin de valider les consignes, les classes et les exemples ambigus. Ensuite, nous mettons en place des contrôles qualité portant sur cohérence des labels, couverture des cas limites et traçabilité des décisions, avec des retours structurés aux annotateurs et, si nécessaire, une couche de revue experte.
Quels formats de livraison proposez-vous ?
Selon votre pipeline, nous pouvons livrer les annotations dans des formats standards ou personnalisés, notamment JSONL, CSV, datasets de préférences, rapports qualité, grilles d’évaluation et formats personnalisés. L'objectif est de vous fournir des données directement exploitables pour l'entraînement, l'évaluation ou l'intégration dans vos outils internes.
Quelle expertise mobilisez-vous ?
L'équipe est constituée en fonction de la complexité du projet : des reviewers humains, linguistes, experts métier et évaluateurs formés aux critères GenAI. Pour les projets sensibles ou spécialisés, DataVLab peut ajouter une phase de calibration, une revue senior et une documentation détaillée des choix d'annotation.
Comment démarrer un projet avec DataVLab ?
Vous pouvez nous envoyer un échantillon de données, quelques exemples d'annotations attendues, la liste des classes ou critères à appliquer, le format de sortie souhaité et vos contraintes de délai. Nous pouvons ensuite proposer un pilote, estimer l'effort nécessaire et structurer le workflow complet.
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
Blog et ressources
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