Mamorona daty mahazatra ho an'ny modely AI anao izahay
Maximisez les performances de vos modèles IA (Machine Learning, Deep Learning, LLM, VLM, RAG, RLHF) avec des datasets de haute qualité. Gagnez du temps en externalisant l’annotation de vos données (image, audio, vidéo, texte, multimodal), avec un partenaire fiable, éthique et réactif
Inona no tokony isafidianana an’i Innovatiana?
Orinasa maro
Milaza fa manome data
"Ara-drariny"
Créer des datasets pour l’IA, c’est bien plus qu’enchaîner des tâches répétitives : c’est construire une vérité terrain, avec rigueur, sens et impact. Chez Innovatiana, nous valorisons les annotateurs, professionnalisons le Data Labeling et défendons une externalisation responsable — structurée, exigeante mais juste et profondément humaine — loin des approches low-cost qui négligent la qualité comme les conditions de travail
Modèle inclusif
Nous recrutons et formons nos propres équipes de Data Labelers spécialisés et des experts métiers selon vos projets. En valorisant les personnes derrière les annotations, nous garantissons des données de haute qualité, fiables et adaptées à vos besoins.
Externalisation éthique
Nous refusons le crowdsourcing impersonnel. Nos équipes internes assurent une traçabilité complète des annotations et participent à une démarche responsable. Une externalisation qui a du sens et de l’impact, pour des datasets conformes aux exigences éthiques de l’IA.
Management de proximité dédié
Chaque projet est piloté par un Manager dédié, chargé de structurer le processus d’annotation et d’industrialiser la production. Il coordonne l’équipe, adapte les méthodes selon vos objectifs et met en place des contrôles qualité automatiques ou semi-automatiques pour garantir des données fiables, dans le respect des délais.
Tarification claire & transparente
Nous facturons à la tâche ou au dataset livré, selon le volume et la complexité de votre projet. Pas d’abonnement, pas de frais de mise en service, ni de coûts cachés. Vous ne payez que pour le travail réalisé, avec une visibilité totale sur le budget.
Sécurité & IA responsable
Nous protégeons vos données tout en intégrant les principes d’IA responsable. Structuration rigoureuse, équilibre des datasets, réduction des biais : nous veillons à des usages éthiques. Confidentialité, conformité (RGPD, ISO) et gouvernance sont au cœur de notre démarche.
Qualité sans compromis
Nos Data Labelers suivent une méthodologie rigoureuse et des contrôles qualité systématiques. Chaque projet bénéficie d’un suivi précis pour vous livrer des datasets fiables, directement exploitables pour l'entraînement de vos modèles IA.
On structure vos données, vous entraînez vos IA
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Data Mari-tsoratra x Computer Vision
Nos Data Labelers sont formés aux meilleures pratiques d’annotation d’images et de vidéos pour la vision par ordinateur. Ils participent à la création de larges ensembles de données supervisées (Training Data) destinés à entraîner vos modèles de Machine Learning ou de Deep Learning. Nous travaillons directement sur vos outils (via une plateforme en ligne) ou sur nos propres environnements sécurisés (Label Studio, CVAT, V7, etc.). À la fin du projet, vous récupérez vos données annotées dans le format de votre choix (JSON, XML, Pascal VOC,...) via un canal sécurisé.
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Data Labeling x Gen-AI
Notre équipe réunit des experts aux profils variés (linguistes, développeurs, juristes, spécialistes métiers) capables de collecter, structurer et enrichir des données adaptées à l'entraînement de modèles d’IA générative. Nous préparons des jeux de données complexes (prompts/réponses, dialogues, extraits de code, résumés, explications, etc.) en combinant une recherche manuelle experte avec des vérifications automatisées. Cette approche garantit des jeux de données riches, contextualisés et directement exploitables pour le fine-tuning de LLM dans divers domaines.
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Content Moderation & RLHF
Nous modérons les contenus générés par vos modèles d’IA afin d’en garantir la qualité, la sécurité et la pertinence. Qu’il s’agisse d’identifier des dérives, d’évaluer des situations factuelles, d’enregistrer des réponses ou d’intervenir dans des boucles RLHF, notre équipe allie expertise humaine et outils spécialisés pour adapter l’analyse à vos enjeux métier. Cette approche renforce les performances de vos modèles tout en assurant un meilleur contrôle des risques liés aux contenus sensibles ou hors contexte.
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Documents Processing
Amboary ny fanofanana ny maodely famakafakana antontan-taratasy noho ny fanomanana angona marina sy mifanaraka amin'ny teny manodidina. Mandrafitra, manisy fanamarihana ary manatsara ny antontan-taratasy manta (lahatsoratra, PDF, scans) izahay mba hanesorana ny sanda ambony indrindra amin'izy ireo, miaraka amin'ny fanohanan'ny olombelona namboarina isaky ny dingana. Ny AI-nao dia mahazo fahatokisana, fahatakarana raharaham-barotra ary fampisehoana amin'ny fiteny maro.
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Natural Language Processing
Nous vous accompagnons dans la structuration et l’enrichissement de vos données textuelles afin d’entraîner des modèles de NLP robustes, adaptés aux enjeux de votre activité. Nos équipes multilingues (français, anglais et bien d’autres langues) interviennent sur des tâches complexes telles que la reconnaissance d’entités nommées (NER), la classification, la segmentation ou encore l’annotation sémantique. Grâce à une annotation rigoureuse et contextualisée, vous améliorez la précision de vos modèles tout en accélérant leur mise en production.
Data Mari-tsoratra x Computer Vision
Nos Data Labelers sont formés aux meilleures pratiques d’annotation d’images et de vidéos pour la vision par ordinateur. Ils participent à la création de larges ensembles de données supervisées (Training Data) destinés à entraîner vos modèles de Machine Learning ou de Deep Learning. Nous travaillons directement sur vos outils (via une plateforme en ligne) ou sur nos propres environnements sécurisés (Label Studio, CVAT, V7, etc.). À la fin du projet, vous récupérez vos données annotées dans le format de votre choix (JSON, XML, Pascal VOC,...) via un canal sécurisé.
Data Labeling x Gen-AI
Notre équipe réunit des experts aux profils variés (linguistes, développeurs, juristes, spécialistes métiers) capables de collecter, structurer et enrichir des données adaptées à l'entraînement de modèles d’IA générative. Nous préparons des jeux de données complexes (prompts/réponses, dialogues, extraits de code, résumés, explications, etc.) en combinant une recherche manuelle experte avec des vérifications automatisées. Cette approche garantit des jeux de données riches, contextualisés et directement exploitables pour le fine-tuning de LLM dans divers domaines.
Content Moderation & RLHF
Nous modérons les contenus générés par vos modèles d’IA afin d’en garantir la qualité, la sécurité et la pertinence. Qu’il s’agisse d’identifier des dérives, d’évaluer des situations factuelles, d’enregistrer des réponses ou d’intervenir dans des boucles RLHF, notre équipe allie expertise humaine et outils spécialisés pour adapter l’analyse à vos enjeux métier. Cette approche renforce les performances de vos modèles tout en assurant un meilleur contrôle des risques liés aux contenus sensibles ou hors contexte.
Documents Processing
Amboary ny fanofanana ny maodely famakafakana antontan-taratasy noho ny fanomanana angona marina sy mifanaraka amin'ny teny manodidina. Mandrafitra, manisy fanamarihana ary manatsara ny antontan-taratasy manta (lahatsoratra, PDF, scans) izahay mba hanesorana ny sanda ambony indrindra amin'izy ireo, miaraka amin'ny fanohanan'ny olombelona namboarina isaky ny dingana. Ny AI-nao dia mahazo fahatokisana, fahatakarana raharaham-barotra ary fampisehoana amin'ny fiteny maro.
Natural Language Processing
Nous vous accompagnons dans la structuration et l’enrichissement de vos données textuelles afin d’entraîner des modèles de NLP robustes, adaptés aux enjeux de votre activité. Nos équipes multilingues (français, anglais et bien d’autres langues) interviennent sur des tâches complexes telles que la reconnaissance d’entités nommées (NER), la classification, la segmentation ou encore l’annotation sémantique. Grâce à une annotation rigoureuse et contextualisée, vous améliorez la précision de vos modèles tout en accélérant leur mise en production.
Ny fomba fiasanay
Une équipe de Data Labelers & AI Trainers professionnels, pilotée par des experts, pour créer et maintenir des ensembles de données de qualité pour vos projets IA (création de datasets sur mesure pour entraîner, tester et valider vos modèles de Machine Learning, Deep Learning ou NLP... ou pour le fine-tuning des LLMs !)
Mandalina ny zavatra ilainao izahay.
Manolotra fanohanana natao ho anao izahay, amin'ny fiheverana ny teritery sy ny fe-potoanao. Manolotra torohevitra momba ny fizotry ny fametahana marika sy ny fotodrafitrasa izahay, ny isan'ny matihanina ilaina araka ny filanao, ary ny toetran'ny fanamarihana ho laharam-pahamehana.
Tonga amin'ny fifanarahana izahay.
Ao anatin'ny 48 ora, hanombantombana ny filanao izahay ary hanao fitsapana raha ilaina, mba hanolorana fifanarahana mifanaraka amin'ny olanao. Tsy manidy ny serivisy izahay: tsy misy famandrihana isam-bolana, tsy misy fanoloran-tena. Izahay dia mandoa isaky ny tetikasa!
Manomana ny angonao ireo Labelers Data
Manetsika ekipan'ny Data Labelers na AI Trainers izahay, manara-maso ny Data Labeling Manager, ny fifandraisanao manokana. Miasa amin'ny fitaovanay manokana izahay, nofidina araka ny toe-javatra ampiasainao, na amin'ny fampidirana ao amin'ny tontolo misy anao.
Manao jery todika tsara izahay.
Amin'ny maha-ampahany amin'ny fomba fiasantsika momba ny Quality Assurance, ny fanamarihana dia averina amin'ny alàlan'ny fisavana santionany amin'ny tanana, ny fepetra fifanarahana inter-annotator (IAA) ary fisavana mandeha ho azy. Ity fomba fiasa ity dia miantoka ny kalitao avo lenta, mifanaraka amin'ny fepetra takian'ny modelyo.
Atolotray anareo ny angon-drakitra
Manome anao angona voaomana izahay (database isan-karazany: sary na horonan-tsary misy an-tsoratra, rakitra static nohavaozina sy nohavaozina, sns.), araka ny fepetra nifanarahana taminao (fifandraisana azo antoka na angona tafiditra ao anatin'ny rafitrao).
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Ils ont testé, ils témoignent
Ao amin'ny sehatra iray izay matetika loatra ny fomba fanao manjavozavo sy ny toe-javatra tsy mitongilana, ny Innovatiana dia miavaka. Ity orinasa ity dia nahavita nanangana fomba etika sy maha-olombelona amin'ny fametahana angon-drakitra, amin'ny fampiroboroboana ny annotator ho manam-pahaizana feno amin'ny tsingerin'ny fampandrosoana AI. Ao amin'ny Innovatiana, tsy mpanatanteraka tsy hita maso fotsiny ny mpanamarika data! Innovatiana dia manolotra fomba fiasa tompon'andraikitra sy maharitra.
Manampy anay amin'ny fanitsiana ny angon-drakitray i Innovatiana mba hanofana ny milinay amin'ny fianarana algôrithms. Manolo-tena, azo itokisana ary mitady vahaolana hatrany ny ekipa. Ankasitrahako ihany koa ny refy ao an-toerana amin'ilay maodely, izay ahafahako mifanakalo hevitra amin'ireo mpanalalana izay mahatakatra ny zavatra ilaiko sy ny teriteriko. Mampirisika mafy an'i Innovatiana aho!
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Ny Innovatiana dia manampy antsika hanatanteraka asa fanoratana angon-drakitra ho an'ny modely fanasokajiana sy lahatsoratra, izay mitaky fandinihana tsara ny dokam-barotra an'arivony amin'ny teny Frantsay. Ny asa omena dia ny kalitao ary ny ekipa dia marin-toerana rehefa mandeha ny fotoana. Mazava ny fe-potoana ary koa ny haavon'ny fifandraisana. Tsy hisalasala ny hametraka an'i Innovatiana amin'ny asa hafa mitovy amin'izany aho (Computer Vision, NLP, ...).
Plusieurs Data Labelers de l’équipe Innovatiana sont intégrés à plein temps au sein de mon équipe de chirurgiens et de Data Scientists. J’apprécie la technicité de l’équipe Innovatiana, qui met à ma disposition une équipe d’étudiants en médecine pour m'aider à préparer des données de qualité, requises pour entraîner mes modèles IA.
Innovatiana dia ampahany amin'ny fampiroboroboana faha-4 amin'ny mpanafaingana ny fiantraikany. Ny modely dia mifototra amin'ny vokatra tsara amin'ny alàlan'ny foibe serivisy (na Labeling Studio) any Majunga, Madagasikara. Innovatiana dia miankina amin'ny famoronana asa eo an-toerana any amin'ny faritra tsy dia voakarakara loatra na tsy dia voakarakara loatra ary ny fangaraharana/fanatsarana ny fepetran'ny asa!
Innovatiana dia manolo-tena lalina amin'ny AI etika. Ny orinasa dia manome antoka fa miasa ao anatin'ny toe-piainana ara-drariny sy feno fanajana, ao anatin'ny tontolo salama sy feno fiahiana ny mpandinika azy. Innovatiana dia manana fomba fiasa ara-drariny ho an'ny Data Labelers, ary hita amin'ny kalitao izany!
Ao anatin'ny toe-javatra iray izay lasa olana lehibe ny etika amin'ny AI, ny Innovatiana dia mampiseho fa azo atao ny manambatra ny fahombiazan'ny teknolojia sy ny andraikitry ny olombelona. Ny fomba fiasan'izy ireo dia mifanaraka tanteraka amin'ny lojikan'ny etika amin'ny alàlan'ny famolavolana, indrindra amin'ny fanamafisana ny olona ao ambadiky ny fanamarihana.
Tena traikefa tsara ny niara-niasa tamin'ny Innovatiana. Ny ekipan'izy ireo dia nandray andraikitra, hentitra ary tena nandray anjara tamin'ny tetikasanay mba hanasokajiana sy hanasokajiana ny tontolo indostrialy. Ny kalitaon'ny fanaterana dia teo, miaraka amin'ny fiheverana marina ny tsy fitovian'ny etikety sy ny fanarahana ny fepetra takian'ny orinasanay.
Innovatiana incarne parfaitement les valeurs que nous souhaitons promouvoir dans l’écosystème de l’annotation de données : une approche experte, rigoureuse et résolument éthique. Leur capacité à former et encadrer des annotateurs hautement qualifiés, tout en garantissant des conditions de travail justes et transparentes, en fait un véritable modèle dans leur domaine.
Inona no mahatsara ny fampiasana an’i Data Labeling?
Aujourd’hui, de petits jeux de données bien labellisés avec une vérité terrain suffisent à faire progresser vos modèles IA. Grâce au SFT et à des annotations ciblées, la qualité prime désormais sur la quantité pour un entraînement plus efficace, fiable et économique.
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Mitaky habetsahan'ny tahirin-kevitra misy soratra ny modelin'ny fitsikilovana ara-javakanto
L’intelligence artificielle repose sur des données annotées pour apprendre, s’adapter et produire des résultats fiables. Derrière chaque modèle, qu’il s’agisse de classification, de détection ou de génération de contenu (GenAI), il faut d’abord constituer des datasets de qualité. Cette phase passe par le Data Labeling : un travail de sélection, d’annotation et de structuration des données (images, vidéos, texte, données multimodales, etc.). Essentiel pour l’entraînement supervisé (Machine Learning, Deep Learning), mais aussi pour le fine-tuning (SFT) et l’amélioration continue des modèles, le Data Labeling reste une étape clé, souvent sous-estimée, dans la performance des IA.
Ilaina ny fanombanana ny olombelona mba hananganana modely marina sy mari-potitra
À l’ère de la GenAI, la labellisation des données est plus essentielle que jamais pour garantir des modèles fiables, précis et exempts de biais. Qu’il s’agisse d’applications classiques (Computer Vision, NLP, modération) ou de workflows avancés comme le RLHF, la contribution d’experts métiers est indispensable pour assurer la qualité et la représentativité des datasets. Des cadres réglementaires toujours plus stricts exigent l’utilisation d’ensembles de données de haute qualité pour “minimiser les risques et les résultats discriminatoires” (Commission européenne, FDA). Ce contexte renforce le rôle clé de l’évaluation humaine dans la préparation des données d’entraînement.
"La labellisation des données est une étape incontournable pour entraîner des modèles d’IA fiables et performants. Si elle est souvent perçue comme un travail manuel et répétitif, elle exige pourtant rigueur, expertise et organisation à grande échelle. Chez Innovatiana, nous avons industrialisé ce processus : méthodes structurées, contrôles qualité automatisés et recours à des experts métiers (santé, juridique, développement logiciel, etc.) selon vos projets.
Cette approche nous permet de traiter des volumes importants tout en assurant des données pertinentes et de haute qualité. Nous vous aidons à optimiser vos coûts et vos ressources, afin que vos équipes se concentrent sur l’essentiel : vos modèles, vos cas d’usage et vos produits.
Mais au-delà de la performance, nous portons un projet d’impact : créer des emplois stables et valorisants à Madagascar, avec des conditions de travail éthiques et des salaires équitables. Nous croyons que les talents sont partout, mais que les opportunités doivent l’être aussi. Externaliser la labellisation des données est une responsabilité : nous en faisons un levier de qualité, d’efficacité et d’impact positif pour vos projets d’IA."
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Mifanaraka amin'ny
ny angonao
Ampiasainay ny sehatra fanamarihan'ny angona rehetra eny an-tsena mba hifanaraka amin'ny filanao manokana sy ny fangatahanao!
Ny data azonao antoka
Mandinika manokana ny fiarovana ny angon-drakitra sy ny tsiambaratelo . Manombana ny maha-kiankinan'ny angon-drakitra tianao ankinina aminay izahay ary mampiasa fomba fanao fiarovana tsara indrindra hiarovana izany.
Tsy misy stack? Tsy misy olana.
Na inona na inona fitaovanao, ny teritery na ny fiainganao: ny iraka ataonay dia ny manatitra angon-drakitra kalitao . Mifidy, mampiditra na mampifanaraka ny vahaolana rindrambaiko fanoritsoritana tsara indrindra izahay mba hiatrehana ireo olanao, tsy misy fitongilanana ara-teknolojia.
Jereo ireo modely AI anao miaraka amin’ny angon-drakitra miaraka amin’ny fiofanana avo lenta!
