Des modèles plus précis
Des jeux de données annotés avec précision aident les modèles à reconnaître des schémas de manière fiable, par exemple en reconnaissance d’images, en analyse du sentiment ou en transcription de la parole.
Annotation de données · Données d’entraînement pour l’IA
Services d’annotation de données IA pour des données d’entraînement fiables
Un modèle n’est jamais plus précis que les données dont il apprend. Nous annotons images, vidéos, textes, fichiers audio et nuages de points 3D selon les spécifications de votre modèle, en combinant des outils assistés par l’IA, une revue humaine et un contrôle qualité. Les jeux de données livrés s’intègrent directement à votre pipeline de machine learning.
- Données image, texte, audio et 3D annotées avec précision
- Étiquetage assisté par l’IA et revue humaine
- Une annotation conçue autour de votre modèle
- 57 % de notre équipe est titulaire d’un doctorat
- Entreprise allemande, conforme au RGPD
Parlons de votre projet
5,0 18 avis sur Clutch Lauréat des Go Global Awards
Ils nous font confiance : grandes entreprises, scale-ups et organisations à but non lucratif
Ce que vous y gagnez
Pourquoi la qualité de l’annotation fait celle du modèle
Des étiquettes imprécises produisent des résultats inexacts. Nous considérons l’annotation comme une étape du développement du modèle, pas comme une corvée à part.
Une cohérence à grande échelle
Outils assistés par l’IA, expertise humaine et contrôle qualité garantissent des étiquettes précises et cohérentes, même sur de très grands jeux de données.
Des étiquettes adaptées à votre cas d’usage
De la classification d’images à la reconnaissance d’entités nommées en passant par l’annotation image par image des vidéos, le schéma d’étiquetage suit les exigences de votre modèle.
Ce que nous livrons
Nos compétences en annotation de données
L’annotation de tous les grands types de données, avec le contrôle qualité qui va avec.
- 01
Annotation d’images pour la vision par ordinateur
Boîtes englobantes, polygones, points clés et segmentation sémantique au pixel près pour la détection d’objets et la reconnaissance d’images.
- 02
Annotation vidéo pour le suivi d’objets
Une annotation image par image qui apprend aux modèles à suivre des objets, des actions et des comportements.
- 03
Annotation de texte pour le NLP
Reconnaissance d’entités nommées, analyse du sentiment, classification des intentions et catégorisation de textes pour la recherche, les chatbots et l’analyse.
- 04
Annotation audio et vocale
Transcription phonétique et propre à chaque langue, identification des locuteurs, détection des émotions et classification des bruits pour la reconnaissance vocale.
- 05
Étiquetage de nuages de points 3D et LiDAR
Annotation structurée des données LiDAR et des capteurs 3D pour les systèmes autonomes, les drones et les modèles géospatiaux.
- 06
Annotation multiclasse et multi-étiquette
Des schémas d’étiquetage complexes pour les modèles qui exigent plusieurs catégories par élément.
- 07
Contrôle qualité et vérification des données
Des contrôles à plusieurs niveaux : validation par l’IA, revue humaine et vérifications automatisées de cohérence.
- 08
Pipelines d’annotation sur mesure
Des processus et des consignes d’annotation conçus autour de votre modèle, de votre secteur et de votre pipeline de développement.
- 09
Annotation attentive aux biais
Des processus d’annotation conçus pour réduire les biais et favoriser un entraînement équitable des modèles.
- 10
Infrastructure d’annotation évolutive
Des plateformes d’annotation cloud et des outils d’automatisation pour les projets d’entraînement à fort volume.
Les technologies que nous utilisons
- PyTorch
- TensorFlow
- PySpark
- Hadoop
Vous ne savez pas de quoi vous avez besoin ? Décrivez-nous le problème, nous vous recommanderons l’approche adaptée.
Parlons de votre projetÉtudes de cas
Toutes les études de casLes résultats obtenus pour nos clients
Santé · Vision par ordinateur, Deep learning, Détection d’objets
Détection et comptage de comprimés pour un fournisseur de technologies de santé
99,9 %de précision, de rappel et de score F1 sur l’ensemble des prédictions
Un système de vision par ordinateur qui identifie, classe et compte les comprimés par National Drug Code (NDC) à partir de photos, en remplacement d’un comptage manuel sujet aux erreurs.
Lire l’étude de cas
Détection de déchets par drone et planification de la collecte
25x plus rapide pour détecter les déchets, avec des coûts globaux divisés par deux
Un système de vision par ordinateur qui détecte les déchets sur des images de drone couvrant environ mille kilomètres carrés de littoral, avec une application SIG pour planifier et suivre la collecte.
Détection et cartographie des graffitis en temps réel pour une municipalité
Temps réel détection des graffitis avec localisation GPS
Un système de deep learning qui détecte et localise les graffitis dans toute la ville en temps réel, pour que les équipes de nettoyage les repèrent, les priorisent et les effacent plus vite.
Estimation du volume graisseux et musculaire de l’œil sur IRM
Automatisé segmentation de la graisse et du muscle sur chaque coupe IRM
Un modèle de deep learning pour un centre d’ophtalmologie, qui segmente les tissus graisseux et musculaires sur des IRM de l’orbite, estime leur volume et permet des comparaisons avant-après.
Extraction automatisée des informations de factures
25x plus rapide pour traiter les factures
Un service web qui extrait les données de différents types de factures. Il automatise la saisie pour un distributeur d’équipements multinational et lui fait gagner 850 heures de travail par mois.
Pourquoi AI Superior
Une IA de niveau recherche, livrée avec la rigueur d’un éditeur de logiciels
Beaucoup de prestataires savent construire une démo. Faire fonctionner l’IA de manière fiable sur des données réelles, au cœur de vrais processus métier, exige une tout autre équipe. C’est ce que vous trouvez chez nous.
01
Des scientifiques, pas des généralistes
AI Superior a été fondée en 2019 par des chercheurs en IA, auteurs de publications et de brevets. Cette expertise irrigue toute l’équipe.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Conçu pour aller en production
Chaque projet est sécurisé par étapes, avec une décision go/no-go à chaque jalon : le budget ne va qu’aux solutions validées sur vos données.
4× notre taux de réussite en proof of concept, comparé à la moyenne du marché
03
Une équipe complète dès le premier jour
Stratégie, modèles et logiciel sont conçus ensemble, sans passage de relais entre prestataires distincts.
- Produit Product owner IA, business analyst, chef de projet
- Data Data scientists, ingénieurs ML, analyste BI
- Développement Ingénieurs logiciel, QA, DevOps
04
Vos données restent sous contrôle
Lorsque vos données ne doivent pas quitter votre organisation, nous nous appuyons sur des modèles privés auto-hébergés plutôt que sur des services d’IA tiers.
- RGPD, entreprise allemande
- LLM auto-hébergés
- Méthodes transparentes
Notre équipe
Les experts derrière votre projet
Votre projet est piloté par des data scientists et des ingénieurs seniors issus de la recherche, épaulés par nos équipes produit et développement.
-
Dr. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist Doctorat en machine learning, data scientist depuis 2013. Publications, brevets et plus de 30 cas d’usage d’IA mis en œuvre ; plusieurs distinctions de l’IEEE.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer Doctorat en informatique. Distingué par l’IEEE GRSS Society, lauréat du Global AI Hackathon 2017, classé dans le TOP500 des data scientists sur Kaggle (2014).
-
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Master en IA, reconnaissance de formes et imagerie numérique ; plus de 7 ans d’expérience en traitement d’images et en vision par ordinateur, avec publications.
-
Enrique Fernández, M.Sc. Expert ML senior Master en robotique et mécatronique ; conçoit et déploie des solutions d’IA complexes, notamment en vision par ordinateur et en NLP.
-
Peter Luck, M.Sc. Consultant IA Master en Business Engineering et informatique ; chef de produit et chef de projet pour des produits de machine learning.
Avis clients
5,0 Noté 5,0 par ceux pour qui nous développons
18 avis vérifiés sur Clutch
“Ils ont mené à bien chaque volet du projet et ont dépassé nos attentes.”
Développement d’un modèle d’IA qui analyse les toitures de bâtiments résidentiels et commerciaux, collecte et annotation des données comprises. Tous les livrables clés ont été remis dans les délais.
“AI Superior a répondu avec beaucoup d’attention à tous nos besoins et les a pris en compte dans le projet.”
Développement de modèles d’IA et d’un tableau de bord pour un programme pilote de détection de déchets sur des images de drones.
“AI Superior a fait preuve d’un réel engagement pour nous livrer des solutions de grande qualité.”
Amélioration et maintenance de l’infrastructure de données d’une société de solutions de crédit : pipelines de données, modèles de ML et rapports sur mesure.
Notre méthode
Un cycle de vie de projet IA éprouvé
Chaque étape se conclut par un résultat vérifiable. Vous ne vous engagez jamais dans l’étape suivante avant d’avoir vu la précédente fonctionner : périmètre, budget et risques restent sous votre contrôle.
- Une estimation avant tout engagementVous connaissez le périmètre et les résultats attendus avant le début du développement.
- Go/no-go après chaque étapeChaque étape se termine par un résultat vérifiable et une décision sur la suite.
- Des risques communiqués ouvertementNous partageons risques et opportunités dès que l’analyse les fait apparaître.
- Décision go / no-go
Cadrage
Nous analysons le problème métier avec vos équipes et définissons l’orientation de la solution.
Vous obtenez : Périmètre, approche et estimation globale de l’effort et des résultats attendus
- Décision go / no-go
Données et faisabilité
Nous découvrons votre équipe et vos données, et vérifions si l’IA est le bon outil pour ce problème.
Vous obtenez : Une évaluation des données et un verdict clair sur la faisabilité, avant tout développement
- Décision go / no-go
Proof of concept / MVP
Nous commençons petit, avec les données déjà disponibles, pour tester la solution en conditions réelles.
Vous obtenez : Des résultats mesurés sur vos propres données et une base solide pour la décision d’investissement
- Décision go / no-go
Intégration et passage à l’échelle
Nous intégrons la solution à vos systèmes existants, affinons les modèles et les ajustons si nécessaire.
Vous obtenez : Une solution opérationnelle au sein de vos processus, compatible avec vos données et vos systèmes
-
Évaluation
Ensemble, nous évaluons les résultats de la mise en œuvre et veillons à ce qu’ils soient correctement interprétés.
Vous obtenez : Une vision claire de la valeur créée et des prochains axes d’amélioration
Cas d’usage par secteur
L’annotation de données dans tous les secteurs
Exemples de jeux de données annotés que nous préparons pour les modèles de chaque secteur.
Assurance
Des données annotées pour la détection de fraude, l’automatisation des sinistres et l’évaluation des risques.
- Documents annotés pour la gestion des sinistres
- Jeux de données sur la fraude et les risques
- Classification des documents contractuels et reconnaissance d’entités
Finance
Une annotation précise pour la détection de fraude, l’analyse des investissements et le profilage des clients.
- Données de transactions annotées pour la détection d’anomalies
- États financiers annotés
- Traitement des documents de conformité
Pharmaceutique
Des jeux de données médicales annotés pour la découverte de médicaments et le suivi des patients.
- Dossiers médicaux annotés
- Données d’essais cliniques annotées
- Jeux de données d’entraînement pour le diagnostic
Construction
Des données annotées pour la sécurité des chantiers, la maintenance prédictive et la planification.
- Images de drones annotées pour le suivi de chantier
- Documents de sécurité et de conformité annotés
- Données de risque pour la maintenance prédictive
Immobilier
Des données annotées pour l’estimation, la recherche et le traitement des documents.
- Annonces annotées pour les modèles de prix
- Documents juridiques annotés pour l’analyse des contrats
- Étiquetage d’images pour les caractéristiques des biens
Pétrole et gaz
Des données géospatiales et de capteurs annotées pour l’exploration et l’exploitation.
- Images sismiques annotées
- Journaux de maintenance annotés
- Annotation des rapports de sécurité
Médias
Une annotation pour la modération de contenus, l’analyse du sentiment et les recommandations.
- Vidéos et images annotées pour la modération
- Données de sentiment pour le suivi des tendances
- Données d’entraînement pour la recommandation
Secteur public
Des données annotées pour l’automatisation documentaire et les services aux citoyens.
- Registres publics annotés
- Jeux de données pour la recherche sur les politiques et l’analyse du sentiment
- Données de demandes citoyennes pour les chatbots
Start-up tech
Des données d’entraînement pour l’automatisation du support, l’analyse et la personnalisation.
- Jeux de données d’entraînement pour chatbots
- Données de comportement client annotées
- Données de catégorisation de contenus
Spatial
Une annotation pour l’imagerie satellitaire et la détection d’anomalies.
- Images satellitaires annotées pour l’analyse géospatiale
- Jeux de données pour la détection d’anomalies
ONG et associations
Des données annotées pour l’évaluation d’impact et l’engagement des donateurs.
- Données d’enquêtes annotées pour la mesure d’impact
- Historiques de dons annotés
Prix et distinctions
Classée parmi les meilleures entreprises d’IA
Distinguée par des prix internationaux et par des plateformes B2B indépendantes qui classent les entreprises selon des avis clients vérifiés.
-
Lauréat des Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Meilleur prestataire de services en data science et IA, Europe 2021 · German Business Awards -
Top entreprise d’intelligence artificielle 2023 · Clutch -
Top entreprise de machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Automne 2023 · Clutch -
Clutch Global Automne 2023 · Clutch -
Top entreprise BI et big data Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprise de services informatiques Allemagne 2023 · Clutch -
Top entreprises d’intelligence artificielle 2023 · TrueFirms -
Top entreprises de machine learning 2021 · Techreviewer -
Entreprises de services informatiques les plus évaluées Allemagne · The Manifest
Pourquoi la qualité de l’annotation est-elle si importante ?
Les modèles apprennent à partir d’exemples annotés. Des étiquettes inexactes ou incohérentes produisent des résultats inexacts, ce qui réduit l’efficacité et augmente les risques une fois le modèle en service.
Quels types de données pouvez-vous annoter ?
Images, vidéos, textes, fichiers audio et nuages de points 3D, y compris LiDAR. Les tâches courantes sont la détection d’objets, la segmentation, la reconnaissance d’entités, l’analyse du sentiment, la transcription et l’identification des locuteurs.
Comment fonctionne l’annotation assistée par l’IA ?
Des outils d’IA pré-étiquettent les données, puis des annotateurs humains affinent et valident les étiquettes. L’étiquetage est plus rapide tout en restant très précis.
Comment garantissez-vous la précision de l’annotation ?
Par un contrôle qualité à plusieurs niveaux : validation par l’IA, revue humaine et vérifications automatisées de cohérence. Nous annotons aussi d’abord un échantillon pour valider la qualité et affiner le processus avant de passer à l’échelle.
L’annotation peut-elle être adaptée à notre modèle ?
Oui. Nous définissons les objectifs et les consignes d’annotation à partir des exigences de votre modèle, afin que les données annotées correspondent à ses objectifs d’apprentissage et s’intègrent à votre pipeline de machine learning.
Pouvez-vous traiter de grands jeux de données ?
Oui. Nous utilisons des plateformes d’annotation cloud et des outils d’automatisation pour traiter de gros volumes de données avec une qualité constante.
Devons-nous collecter et préparer les données nous-mêmes ?
Non. Nous pouvons vous aider à rassembler et organiser les données brutes, à en corriger les erreurs et incohérences, et à les prétraiter avant l’annotation et le développement du modèle.
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Dites-nous ce que l’IA doit accomplir pour votre entreprise
Partagez quelques informations et notre équipe IA s’occupe du reste. Voici la suite :
- Nous étudions votre demande et vous répondons par e-mail.
- Un appel avec un expert IA pour comprendre votre problème, vos données et vos objectifs.
- Une recommandation claire : l’approche proposée et une première estimation.
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