Scale AI est une plateforme d’annotation de données conçue pour faciliter la création de jeux de données de haute qualité destinés à l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique. Elle s’adresse aux data scientists, ingénieurs en machine learning et équipes IA de secteurs variés, notamment la santé, l’analyse géospatiale et les systèmes autonomes. La plateforme prend en charge divers types de données : images, vidéos, texte, audio, documents et données géospatiales. Ses fonctionnalités principales incluent l’étiquetage assisté par IA, des workflows personnalisables et des outils de collaboration favorisant l’efficacité et la précision de l’annotation.

Quelles sont les fonctionnalités principales de Scale AI ?

Annotation assistée par IA

Scale AI utilise l’intelligence artificielle pour automatiser et accélérer le processus d’annotation. Grâce à l’étiquetage assisté par des modèles, la plateforme peut pré-étiqueter les données, laissant aux annotateurs humains le soin d’affiner et de corriger les annotations, ce qui améliore la productivité globale.

• Pré-étiquetage : Utilisation de modèles existants pour générer des étiquettes initiales.

• Étiquetage automatique : Application d’étiquettes basée sur le contenu, les métadonnées ou les embeddings textuels.

• Intégration de modèles : Utilisation de modèles de base ou spécialisés pour les tâches d’annotation.

Outils d’annotation personnalisables

La plateforme propose une suite d’outils d’annotation adaptables à différents types de données et besoins de projet. Ces outils peuvent être configurés selon des ontologies et schémas d’étiquetage spécifiques.

• Annotation d’images et de vidéos : Outils pour boîtes englobantes, polygones, points clés et segmentation.

• Annotation de texte : Prise en charge de la reconnaissance d’entités, classification et analyse de sentiment.

• Annotation audio : Fonctions pour la transcription, la classification et la segmentation.

• Annotation géospatiale : Outils pour l’étiquetage d’imagerie satellite et aérienne.

Mécanismes de contrôle qualité

Pour garantir la fiabilité des annotations, Scale AI intègre des fonctionnalités de contrôle qualité qui permettent de suivre et d’évaluer la cohérence et l’exactitude des données annotées.

• Score de consensus : Évaluation de l’accord entre plusieurs annotateurs pour estimer la fiabilité des étiquettes.

• Benchmarking : Comparaison des annotations avec un standard de référence (gold standard).

• Flux de relecture : Validation par étapes multiples pour assurer la qualité des annotations.

Gestion de projet collaborative

Scale AI favorise la collaboration entre membres d’une équipe via des outils de gestion de projet et de communication efficaces à chaque étape du cycle d’annotation.

• Accès basé sur les rôles : Attribution de permissions selon les responsabilités des utilisateurs.

• Attribution des tâches : Répartition systématique des tâches d’annotation.

• Suivi de progression : Visualisation en temps réel de l’état du projet et des performances des annotateurs.

Intégration et montée en charge

Scale AI s’intègre aux workflows de machine learning existants et peut évoluer pour répondre à des projets de toute taille.

• API et SDK : Intégration des fonctions Scale AI dans des applications ou pipelines personnalisés.

• Infrastructure cloud : Ressources évolutives pour la gestion de grands volumes de données.

• Exportation des données : Formats compatibles avec les modèles d’IA.

Pourquoi choisir Scale AI ?

• Efficacité : Outils assistés par IA et fonctions d’automatisation réduisant le temps et les coûts d’annotation.

• Flexibilité : Outils et workflows adaptables à divers types de données et projets.

• Qualité : Mécanismes intégrés garantissant des annotations précises et cohérentes.

• Collaboration : Fonctionnalités de gestion favorisant le travail d’équipe.

• Scalabilité : Adaptée à des projets de petite comme de très grande envergure.