human data.Nous joindre

L’expertise humaine pour
une IA plus fiable.

Nous créons des données d’entraînement, évaluons les sorties des modèles et donnons à votre équipe la rétroaction d’experts pour les améliorer.

Explorer notre approche

Les modèles puissants ont besoin du jugement d’experts.

Les modèles sont puissants, mais en faire des systèmes fiables est le vrai défi.

  • Étiquettes d’objets
  • Trajectoires
  • Limites de zones
Chariot élévateur, piles de matériaux et zone de circulation annotés dans une cour industrielle
  • Révision par des spécialistes
  • Corrections
  • Données d’entraînement

Nous aidons à transformer les modèles en systèmes fiables.

Données d’entraînement par des spécialistes. Évaluation rigoureuse. Rétroaction claire pour votre équipe d’IA.

Notre processus d’entraînement et d’évaluation

Notre processus d’entraînement et d’évaluation

Données d’entraînement par des spécialistes

Nous transformons les connaissances professionnelles en exemples que les équipes d’IA peuvent utiliser pour entraîner et améliorer leurs modèles. Nos spécialistes rédigent des tâches réalistes, produisent des réponses de référence et corrigent les réponses des modèles.

  • Tâches propres au domaine et réponses de référence
  • Annotations et classifications de données
  • Comparaisons de réponses et notes de préférence
  • Corrections accompagnées d’explications

Chaque jeu de données est révisé pour son exactitude, sa cohérence et sa pertinence par rapport à l’usage prévu.

Évaluation de modèles d’IA

Nos spécialistes testent les réponses des modèles pour leur exactitude, leur raisonnement et leur conformité aux normes professionnelles. Nous repérons les erreurs, expliquons leur importance et fournissons une rétroaction que votre équipe peut utiliser pour améliorer le système.

  • Critères de notation pour votre cas d’utilisation
  • Notes d’experts appuyées par des preuves
  • Analyse des erreurs et réponses corrigées
  • Rapports d’évaluation pour la comparaison et le développement de modèles

L’évaluation peut appuyer le choix d’un modèle, les tests avant déploiement et le suivi continu de la performance.

Sélection des spécialistes et révision de la qualité

Trouver la bonne expertise

Examiner l’expérience professionnelle et évaluer les connaissances spécialisées que le projet exige.

Préparer les réviseurs

Tester les consignes sur un échantillon commun et résoudre les différences d’interprétation avant la production.

Réviser le travail

Vérifier les annotations et les évaluations par rapport aux critères de notation. Faire appel à une révision d’expert supplémentaire pour trancher les désaccords importants.

Livrer les résultats

Fournir des données structurées, les constats de la révision et les limites documentées dans les formats dont votre équipe a besoin.

Spécialistes canadiens et livraison de projets

Notre réseau est bâti autour de professionnels qui travaillent au Canada. Les projets peuvent se faire à distance ou dans un environnement contrôlé, selon la tâche et les exigences du client.

Avant le début des travaux, nous confirmons l’accès aux données, les outils permis, le stockage, la conservation et la propriété des résultats. La résidence des données et les autres exigences de souveraineté sont établies pour chaque projet.

Environnements RL au Canada

Des données d’entraînement qui se notent elles-mêmes

Au-delà des exemples statiques, nous construisons des environnements RL où un modèle tente une tâche canadienne et où une récompense rédigée par des spécialistes note la tentative. Les mêmes environnements évaluent le modèle que vous utilisez déjà.

Explorer les environnements RL
  • Tâches et récompenses rédigées par les mêmes professionnels qui produisent nos données d’entraînement
  • Vérifications déterministes lorsque la réponse est exacte; grilles calibrées lorsque le jugement est requis
  • L’évaluation s’exécute dans notre harnais; l’entraînement dans le vôtre

Discutez de votre projet de données d’IA

Dites-nous ce que votre modèle doit accomplir et où l’apport de spécialistes est nécessaire.

Demandes de projet