Service annotation de données
Des données fiables pour entrainer votre modèle.
L'annotation de données pour les systèmes IA est notre crédo. Bénéficiez de services d'annotation de données éthiques, économiques et évolutifs grâce à des équipes externalisées d'annotateurs experts, salariés , triés sur le volet, spécialisés par secteurs et travaillant au sein de nos infrastructures Iso 27001 & 27701 à Madagascar, en Bulgarie, en Égypte ou aux Philippines.
Quelques références
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Annotation de données
Grâce à nos équipes internes dédiées d'annotateurs de données, nous garantissons des annotations précises et fiables pour vos données images, vidéos ou 3D en un temps record.
En tant que société d’externalisation disposant de 4 centres de production en Bulgarie, en Égypte à Madagascar et aux Philippines, Oworkers est en mesure de gérer des projets d’annotation de données à grande échelle en offrant des coûts, une fiabilité et une évolutivité (scalabilité) inégalés.
Les différents types
d'annotation de DONNÉES
pour computer vision
Attribuer des balises ou des étiquettes descriptives à des images entières afin de classer leur contenu (par exemple, « chat », « voiture », « scène d’intérieur »).
Dessiner des cadres rectangulaires autour des objets pour marquer leur emplacement et leurs limites.
Ceci est fondamental pour les tâches de détection d’objets.
Création de contours précis autour des objets à l’aide de polygones multipoints pour obtenir des limites d’objets plus précises que les cadres englobants.
Dessiner des boîtes tridimensionnelles autour des objets, particulièrement utile pour la perception de la profondeur dans la conduite autonome.
Attribuer une étiquette de classe spécifique à chaque pixel d’une image, regrouper les pixels de même classe sans distinguer les instances individuelles.
Segmentation d'instance
Semblable à la segmentation sémantique, mais distingue les objets individuels au sein d’une même classe (par exemple, en séparant chaque personne dans une foule).
Segmentation panoptique
Combine la segmentation sémantique et la segmentation d’instances pour segmenter à la fois les classes « choses » (objets dénombrables) et les classes « éléments » (régions amorphes).
Marquage de points spécifiques sur des objets afin d’identifier des caractéristiques (par exemple, repères faciaux, articulations de la posture humaine).
Annotation de ligne
et de spline
Annotation de profondeur
Étiquetage de la distance des objets par rapport à la caméra, essentiel pour la compréhension des scènes en 3D.
Pourquoi nous choisir pour l'annotation de données ?
LA PRÉCISION / FIABILITÉ
Grâce aux meilleurs outils d’annotation disponibles sur le marché fournis par nos partenaires et à une combinaison d’assurance qualité (AQ) et de contrôle qualité (CQ) assurés par nos équipes internes, nous obtenons d’excellents résultats avec une précision supérieure à 98 %.
L'ÉCONOMIE
Grâce à nos sites situés dans les pays les plus compétitifs au monde Bulgarie, Madagascar, Égypte & Philippines , vous pouvez économiser jusqu’à 80 % sur vos coûts.
LA SÉCURITÉ
ISO 27001 & 27701 conforme au RGPD.
Accord de confidentialité strict signé par nos employés. Modèle WFO uniquement (travail au bureau) dans des infrastructures surveillées 24X7X365 avec des protocoles de sécurité stricts et un système biométrique à l’entrée.
ÉTHIQUE
Nous sommes une entreprise à fort impact social qui génère des changements sociaux et économiques positifs grâce à la création d’emplois dans les communautés défavorisées.
Découvrez notre code éthique et notre code de conduite.
ÉVOLUTIVITÉ / SCALABILITE
Adaptez la capacité à la hausse ou à la baisse pour les très grands projets en moins de 48 heures.
EXPERIENCE
Oworkers possède plus de 12 ans d’expérience dans les services liés aux données, aidant les entreprises à annoter des images, des vidéos, des textes et des données 3D. Avec des centaines d’études de cas dans plus de 12 secteurs d’activité et un taux de rotation du personnel de seulement 1,7 % en 2024, nous garantissons fiabilité et expertise.
QU'EST-CE QU'UN TOP PRESTATAIRE en ANNOTATION DE DONNÉES ?
- Au minimum 5 ans d’expériences sur des dizaines de projets pour de grands comptes
- Dispose des meilleurs normes de sécurité des données (ISO 27001 et 27701)
- Offre des taux de productivité et de précision très élevés, garantis par des SLA et des KPI rigoureux,
- Offre une capacité de production très évolutive à la hausse comme a la baisse
- Offre des tarifs offshore très compétitifs
- Offre plusieurs langues
- Est éthique et le prouve via un code de conduite et une charte éthique
- Est capable de fournir à la fois des services standard impliquant l’intervention humaine, mais aussi des services très complexes comme par exemple du service de formation à l’IA générique
- à plusieurs plateaux de production dans le monde
INDUSTRIES ET SECTEURS
Retail & Ecommerce
Surveillance et identité numérique
Transport et expédition
Media
Adas + Autonomous Vehicle
Santé et technologies médicales
Logistique et robotique
Alimentation, agriculture et bétail
IT
Voyages et hôtellerie
Construction et architecture
Gaming
Nous outils de communications
Nous utilisons Slack, Meet ou Teams avec un seul point de contact
(votre chef de projet).
Annotation de données : Les faits & FAQ
Les fondements de l'apprentissage automatique : ensembles de données annotés de qualité
Les services d’externalisation de l’annotation des données constituent la pierre angulaire d’un développement efficace de l’intelligence artificielle. Fondamentalement, l’annotation des données consiste à enrichir des données « brutes » afin de créer des « données intelligentes » compréhensibles par les moteurs d’IA. Ce processus visant à rendre les données compréhensibles par l’ordinateur est appelé « étiquetage des données ». Grâce à l’étiquetage, les logiciels peuvent établir des associations et les transposer en actions.
Pour que les systèmes d’IA fonctionnent correctement, en particulier dans les applications de vision par ordinateur, ils doivent être entraînés à partir de vastes ensembles de données soigneusement étiquetés et classés par des humains. Ces ensembles de données annotés servent de terrain d’entraînement pour les algorithmes d’apprentissage automatique, leur permettant de reconnaître des modèles, d’identifier des objets et de prendre des décisions intelligentes. Sans services d’annotation de données de qualité, même les modèles d’IA les plus avancés ne pourraient pas fournir de résultats précis.
L'évolution des méthodologies d'annotation dans la vision par ordinateur
L’annotation de données pour la vision par ordinateur a considérablement évolué au fil des ans. Ce qui n’était au départ qu’un simple étiquetage d’images s’est développé pour inclure des techniques d’annotation sophistiquées telles que la segmentation sémantique, la segmentation d’instances et l’annotation de nuages de points 3D.
Les services d’externalisation de l’annotation de données proposés aujourd’hui offrent des solutions complètes répondant à divers besoins en matière d’annotation, allant de la classification d’images de base à l’annotation complexe de cuboïdes en 3D pour les applications de conduite autonome.
Les capacités d’annotation professionnelles couvrent l’ensemble des besoins en matière de vision par ordinateur, notamment l’annotation de cadres de sélection, l’annotation de polygones, l’annotation de points clés et la segmentation sémantique, autant d’éléments essentiels à l’entraînement de modèles d’IA robustes. À mesure que ce domaine évolue, les entreprises spécialisées dans l’annotation de données continuent de développer des méthodologies plus efficaces et plus précises afin de répondre aux nouvelles exigences.
Techniques d'externalisation de l'annotation des données
Étiquetage de précision pour les applications avancées de vision par ordinateur
Les entreprises modernes spécialisées dans l’externalisation de l’annotation de données doivent proposer des techniques d’étiquetage de précision qui répondent aux exigences spécifiques de chaque secteur.
Pour le développement de véhicules autonomes, cela peut inclure des annotations de marquage de voie et des annotations cubiques en 3D qui aident les systèmes d’IA à comprendre la profondeur et la distance. Dans le domaine des soins de santé, la segmentation précise des images médicales permet à l’IA de détecter les anomalies avec une plus grande fiabilité. Les services d’annotation de données de haute qualité maintiennent des taux de précision supérieurs à 98 %, grâce à une combinaison d’outils technologiques de pointe et de processus d’assurance qualité robustes.
Cette précision est essentielle pour les systèmes de vision par ordinateur où même de petites erreurs d’annotation peuvent entraîner des défaillances importantes dans les applications concrètes.
Évaluation des partenaires d'externalisation de l'annotation de données : éléments clés à prendre en compte
Capacités techniques et infrastructure de sécurité
Lors de l’évaluation des entreprises d’annotation de données, l’infrastructure technique et les protocoles de sécurité doivent être des critères prioritaires.
Recherchez des partenaires disposant de plateformes d’annotation robustes qui prennent en charge divers types de données et formats d’annotation, et assurez-vous qu’ils maintiennent leurs certifications ISO et leur conformité au RGPD afin de protéger les données sensibles.
Les services d’externalisation d’annotation de données de premier plan opèrent depuis des sites sécurisés certifiés ISO 27001 et 27701, et mettent en œuvre des protocoles de sécurité rigoureux pour l’ensemble des travaux d’annotation. Les mesures de sécurité essentielles comprennent des contrôles d’accès biométriques, des installations surveillées et des accords de confidentialité complets avec tous les membres du personnel travaillant sur des projets sensibles d’annotation par vision par ordinateur.
Normes éthiques applicables au personnel chargé des annotations
Le traitement éthique des annotateurs a un impact direct sur la qualité des services d’annotation de données. Les entreprises qui ont recours à des pratiques abusives ou à des travailleurs issus uniquement du crowdsourcing sont souvent confrontées à des problèmes de cohérence et de qualité. En revanche, les entreprises d’externalisation de l’annotation de données qui emploient des annotateurs à temps plein bénéficiant de bonnes conditions de travail obtiennent généralement de meilleurs résultats.
Les fournisseurs d’annotations éthiques en tant que coworkers emploient du personnel à temps plein plutôt que des freelancers ou des crowdworkers.
Leurs annotateurs bénéficient d’avantages sociaux complets, notamment des salaires compétitifs, une couverture santé, une couverture sociale et des possibilités de formation continue. Cette approche éthique permet de constituer une main-d’œuvre stable et qualifiée, avec un taux de rotation remarquablement faible. Dans le cas d’OWorkers, ce taux n’est que de 1,7 % par an, contre une moyenne de plus de 15 % dans le secteur.
Adaptabilité à long terme aux exigences évolutives de l'IA
Le domaine de l’IA évolue rapidement, ce qui nécessite des partenaires d’annotation de données capables de s’adapter à des méthodologies et des exigences en constante évolution.
Évaluez les partenaires potentiels en fonction de leurs antécédents en matière d’innovation et de leur capacité à adapter leurs activités à l’évolution de vos besoins.
Les services d’annotation de données expérimentés, présents dans le secteur depuis une dizaine d’années ou plus, font preuve d’adaptabilité grâce à des avancées technologiques continues et à des capacités d’évolutivité flexibles. Ils sont idéalement en mesure d’agrandir considérablement leurs équipes en quelques jours lorsque les projets nécessitent des ressources supplémentaires.
L'approche d'OWorkers pour l'excellence en matière d'externalisation de l'annotation de données
OWorkers s’est imposée comme une entreprise leader dans le domaine de l’annotation de données en se concentrant sur trois principes fondamentaux : la qualité, la sécurité et l’éthique. Nos équipes internes d’annotateurs experts travaillent depuis des centres de livraison dédiés répartis dans trois pays.
Leur approche repose sur le recrutement de collaborateurs à temps plein qui sont soumis à des processus de sélection rigoureux, comprenant notamment des contrôles de leurs compétences en matière d’annotation et une formation spécialisée. Cette méthodologie garantit une qualité constante pour tous les services d’annotation de données tout en ayant un impact social positif.
Grâce à une infrastructure axée sur la sécurité, notamment la conformité aux normes ISO 27001 et 27701, le respect du RGPD, des contrôles d’accès biométriques et des protocoles complets de protection des données, OWorkers propose des services d’annotation qui respectent à la fois les normes de qualité et de sécurité tout en offrant des avantages financiers significatifs.
FAQ
Comment la qualité des annotations influe-t-elle sur les performances du modèle ?
La qualité de l’annotation des données détermine directement la précision des modèles d’IA. Une annotation de mauvaise qualité crée un scénario de type « garbage in, garbage out » (si l’on entre des données erronées, on obtient des résultats erronés), dans lequel même les algorithmes les plus sophistiqués ne peuvent pallier les défauts fondamentaux des données.
Des services d’annotation de données de haute qualité garantissent que les modèles d’IA apprennent à partir de données correctement étiquetées, ce qui se traduit par des prévisions et des décisions plus précises dans les applications concrètes.
Quels protocoles de sécurité protègent les données visuelles sensibles pendant l'annotation ?
Les entreprises efficaces dans le domaine de l’annotation de données mettent en œuvre des mesures de sécurité à plusieurs niveaux, notamment des contrôles d’accès physiques, des environnements numériques sécurisés et des accords de confidentialité stricts.
Les prestataires leaders du secteur mettent en œuvre des protocoles de sécurité complets dans l’ensemble de leurs installations, notamment la conformité aux normes ISO 27001 et 27701 ainsi qu’au RGPD, des contrôles d’accès biométriques, des systèmes de gestion des mots de passe et des solutions centralisées de protection antivirus et anti-malware.
Quel niveau d'expertise dans le domaine les équipes d'annotation doivent-elles posséder ?
Les différentes applications de l’IA requièrent des niveaux variés de connaissances dans le domaine concerné. L’annotation d’images médicales exige une compréhension des structures anatomiques, tandis que les applications automobiles nécessitent une bonne connaissance des scénarios de circulation.
Les meilleures entreprises d’annotation de données emploient des spécialistes possédant une expertise dans le domaine ou dispensent des formations spécialisées afin de s’assurer que les annotateurs comprennent le contexte et les exigences de chaque projet.
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