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BLevier transverse

Fondation data & IA Human-in-the-Loop

Construire la fondation data nécessaire à des systèmes IA fiables.

Les systèmes IA ne valent que ce que valent les données, les exemples et les boucles de feedback qui les soutiennent. Nous aidons à structurer, annoter, valider et améliorer les datasets utilisés en entraînement, évaluation, fine-tuning et contrôle qualité, et nous concevons les workflows human-in-the-loop qui maintiennent la précision, la traçabilité et la confiance dans le temps.

Profils
Spécialistes annotation · Ingénieurs qualité data · Experts métier · ML engineers · Spécialistes outillage d'annotation
Modèles d'engagement
Programmes d'annotation · Conception de datasets de référence · Intégration de workflows HITL · Évaluation continue
Adapté à

Organisations qui construisent des assistants IA, des systèmes vision, du document AI, des plateformes RAG ou des datasets spécialisés nécessitant une revue experte.

Les questions que les équipes nous posentavant de choisir cet engagement
  1. ENTRY 001

    La précision de notre modèle plafonne, problème de data ou de modèle ?

  2. ENTRY 002

    Comment construire des datasets d'évaluation qui reflètent la production réelle ?

  3. ENTRY 003

    Où placer la revue humaine dans notre workflow IA sans ralentir l'ensemble ?

  4. ENTRY 004

    Comment faire de l'annotation une capacité long terme, pas un projet ponctuel ?

Ce que nous faisons
  • 01

    Stratégie d'annotation, guidelines et mise en place d'outils

  • 02

    Conception de datasets de référence pour évaluation et benchmark

  • 03

    Programmes d'assurance qualité et d'accord inter-annotateurs

  • 04

    Conception de workflows human-in-the-loop pour les sorties à fort enjeu

  • 05

    Harnais d'évaluation continue branchés sur les pipelines de release

  • 06

    Programmes de revue experts métier pour les contenus sensibles ou régulés

Ce que vous repartez aveclivrables tangibles de cet engagement
  • Des datasets annotés propres, structurés et exploitables

  • Des règles d'annotation et standards qualité clairs

  • Des datasets d'évaluation pour tester la performance des modèles

  • Un processus de revue humaine pour les sorties sensibles

  • Une meilleure visibilité sur les erreurs modèle et les axes d'amélioration

  • Une fondation solide pour une livraison IA fiable

Résultat

Données et boucles de feedback de haute qualité, qui améliorent précision, fiabilité et confiance dans le temps.

prochaine étape

30 minutes suffisent pour savoir si nous sommes le bon partenaire.

Nous arrivons préparés, posons les questions difficiles et vous disons honnêtement si vous devriez parler à quelqu'un d'autre.

Réserver 30 min de cadrage