Services d'annotation multimodale pour les modèles vision-langage et l'IA multicapteur
Services d'annotation multimodaux
Conçu pour les équipes qui développent des modèles multimodaux et qui ont besoin de données annotées fiables sur plusieurs types d'entrées. Vous bénéficiez d'annotations alignées entre image, texte, audio, vidéo, LiDAR et métadonnées, de consignes stables et d'un contrôle qualité auditable, sans ralentir votre feuille de route. Les services d'annotation multimodale sont fournis avec des flux de travail sécurisés et des rapports cohérents, du pilote à la production.
Étiquetage aligné sur les images, le texte, l'audio, la vidéo et les modalités des capteurs pour les flux de travail d'IA complexes.
Schémas personnalisés pour l'apprentissage du langage visuel, le raisonnement multimodal et les modèles basés sur l'instruction.
Annotation évolutive avec assurance qualité à plusieurs niveaux pour garantir un alignement cohérent entre les jeux de données.
Les systèmes d'IA multimodaux combinent informations visuelles, textuelles, audio et sensorielles pour comprendre des scénarios complexes du monde réel. Ces modèles nécessitent des jeux de données soigneusement structurés, où chaque modalité est alignée, synchronisée et annotée de manière cohérente. DataVLab aide les entreprises à créer des jeux de données pour des modèles vision-langage, des systèmes de recommandation, des solutions de perception robotique et des systèmes autonomes. Nos équipes travaillent sur des images, vidéos, transcriptions, clips audio, scans LiDAR, données de feedback humain et métadonnées.
Nous concevons des flux de travail qui garantissent que chaque modalité est annotée avec des étiquettes compatibles et reliée aux images, horodatages ou segments appropriés. Nos services couvrent notamment l'interprétation de requêtes associées à des images, l'étiquetage de séquences vidéo et textuelles pour le suivi d'instructions, la liaison de signaux audio à des événements et l'alignement de données structurées avec des observations visuelles.
Toutes les annotations sont traitées par le biais d'un contrôle qualité en plusieurs étapes afin de garantir la cohérence de chaque modalité.
Comment DataVLab soutient le développement de modèles multimodaux et de langage visuel
Nos flux de travail sont conçus pour aider les équipes à former des modèles qui s'appuient sur de multiples entrées, telles que des images associées à du texte, du son aligné sur une vidéo ou des flux de capteurs combinés à des métadonnées.
Annotation de paires d'images et de textes
Étiquetage des paires d'entrées pour les modèles de langage visuel
Nous annotons les images avec des légendes, des instructions, des réponses ou des classifications pour faciliter l'apprentissage des systèmes de raisonnement multimodaux.
Alignement des vidéos et des transcriptions
Synchronisation du contenu parlé ou écrit
Nous alignons les transcriptions avec les images vidéo, annotons les changements de locuteur et marquons les segments pertinents.
Étiquetage des événements audio
Lier les signaux sonores au contexte
Nous annotons les segments audio et les connectons aux moments correspondants dans la vidéo ou les métadonnées.
Co-annotation LiDAR et image
Flux de travail d'étiquetage multicapteurs
Nous annotons les nuages de points LiDAR et les associons aux images caméra pour la robotique, les systèmes autonomes ou la navigation.
Préparation de jeux de données instructions-réponses
Création de jeux de données multimodaux basés sur des prompts
Nous associons instructions, images et réponses attendues afin de soutenir l'entraînement de modèles multimodaux capables de suivre des consignes.
Métadonnées et alignement visuel
Structuration des étiquettes sur des entrées hétérogènes
Nous associons les données structurées aux éléments d'image, de vidéo ou de texte correspondants pour prendre en charge les classificateurs et les systèmes de récupération avancés.
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.
Annotation d'images pour l'IA
Services d'annotation d'images pour l'entraînement des systèmes de vision par ordinateur et d'IA, avec des flux de travail évolutifs, une assurance qualité experte et une gestion sécurisée des données.
Annotation vidéo pour l'IA
Annotation vidéo de qualité pour les modèles d'IA qui nécessitent le suivi, l'étiquetage temporel, la détection d'événements et la compréhension de scènes dans des environnements dynamiques.
Services d’annotation pour la fusion de capteurs
Annotation précise de flux LiDAR, caméra, radar et multimodaux pour renforcer la perception fusionnée et la compréhension globale des scènes.
Solutions d'évaluation pour les LLM
Solutions d’annotation spécialisées pour l’IA générative et les grands modèles de langage, couvrant le fine-tuning, l’alignement, l’évaluation et les jeux de données multimodaux.
FAQs
Voici quelques questions fréquemment posées
En quoi consiste l’annotation multimodale ?
L’annotation multimodale 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 combinaisons d’images, textes, vidéos, audio, documents, capteurs et métadonnées. Les projets couvrent notamment l’entraînement et l’évaluation de modèles multimodaux, la création de datasets riches et l’alignement entre plusieurs sources d’information, 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 JSON, JSONL, CSV, annotations alignées, exports multimodaux et formats adaptés à vos modèles. 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 équipes capables de travailler sur plusieurs modalités et de maintenir une cohérence entre texte, image, vidéo ou audio. 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
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