Accédez à l'annotation de données et à la collecte de données du monde réel rapidement et à l'échelle mondiale
Répondez à vos besoins en données à chaque étape du cycle de vie de l’IA.
Créez des pipelines de données qui optimisent les performances en conditions réelles
Grâce à plus d’une décennie d’expérience d’Uber à la tête d’opérations de données d’IA à grande échelle, nous aidons vos modèles à s’entraîner plus intelligemment, à passer à l’échelle plus rapidement et à offrir des performances fiables sous la pression des conditions réelles.
Collaborez avec nous tout au long du cycle complet de préparation de vos données
Récupérer
Notre vaste réseau mondial de contributeurs et d’experts spécialisés recueille des données du monde réel, y compris des points d’intérêt (POI), de l’audio et de la vidéo, par l’entremise de tâches à distance et de missions ciblées sur le terrain.
Annoter
Nous préparons des jeux de données prêts à l’emploi et personnalisés pour un éventail de cas d’utilisation de l’IA, notamment la cartographie et la reconnaissance vocale, afin que votre modèle apprenne à partir de données qui reflètent le monde réel.
Évaluer
Chaque jeu de données fait l’objet de contrôles de qualité rigoureux, à la fois humains et automatisés, afin d’assurer l’exactitude, la diversité et la fiabilité en conditions réelles.
Livrer
Le résultat : des données prêtes pour les modèles, obtenues rapidement et à grande échelle, appuyées par plus de dix ans de traitement éthique des données du monde réel.
Améliorez votre efficacité et passez à l’échelle grâce au réseau mondial d’Uber
Notre rigueur opérationnelle est le moteur d’un réseau mondial d’équipes dédiées à la collecte sur le terrain. Nous disposons de l’infrastructure mondiale nécessaire pour prendre en charge les tâches les plus exigeantes pour vous, notamment :
- Occasions de revenus
- Vérification
- Mise en route
- Effectuer des paiements dans différentes régions, devises, secteurs d’activité et cadres réglementaires
Résolvez des processus de données complexes à l’aide de notre plateforme
uCollect
Collecte à grande échelle des données multimodales de calibre supérieur grâce à un réseau mondial de plus de 10 millions de contributeurs et d'experts spécialisés.
Offre une annotation cohérente sur plus de 25 types de données, notamment le texte, l'audio, l'image, la vidéo, le LiDAR, le radar et la vidéosurveillance.
Accélère le développement de modèles, en coordonnant la révision, les tests et le contrôle de conformité à chaque étape.
Foire aux questions
Qu'est-ce que l'annotation de données?
L’annotation des données fournit du contexte et du sens aux données utilisées pour entraîner des modèles d’IA générative et agentique. Nous pouvons vous aider à annoter des données multimodales complexes, allant de textes à tonalité précise à des styles visuels détaillés, afin d’enrichir les modèles d’IA générative. Cela peut favoriser un entraînement des modèles plus rapide et plus précis pour un large éventail de cas d’utilisation.
Quels types de services d’annotation de données Uber AI Solutions propose-t-elle?
Uber AI Solutions propose un large éventail de services d’annotation de données, y compris RLHF et l’annotation des préférences, la création de paires invite-réponse, l’évaluation de la qualité des sorties de modèle, l’étiquetage VLM/VLA pour les images et les vidéos, la liaison multi-capteurs pour AV, l’annotation des nuances audio, ainsi que d’autres annotations multimodales de texte, d’images, de vidéos et d’audio.
Comment la mauvaise qualité des données peut-elle compromettre un modèle d’IA?
Les modèles d’IA ne valent que par la qualité des données sur lesquelles ils sont entraînés . L’impact d’une piètre qualité des données peut se traduire par des modèles qui perturbent les flux de travail et produisent des résultats non fiables. Les causes d’une piètre qualité des données peuvent inclure des jeux de données fragmentés ou incomplets, des erreurs d’annotation ou un manque de contexte, ce qui peut rendre un modèle non fiable—avec des effets en cascade potentiels sur la réputation de la marque, les finances et la conformité.
Comment fonctionne uLabel?
uLabel est une plateforme innovante d’annotation de données créée par Uber. Elle est conçue pour prendre en charge, à grande échelle, des flux de travail d’annotation de haute précision. Cette solution centralisée offre un environnement fluide, avec un panneau d’instructions avancé pour des annotations très précises et une interface hautement configurable, adaptable à toute taxonomie et aux exigences des utilisateurs.
Grâce à des fonctionnalités conçues pour améliorer la fiabilité et l’efficacité, uLabel assure la transition de l’interface utilisateur configurable depuis uTask (plus de détails ci-dessous) afin de répondre à des besoins variés, en offrant une expérience utilisateur où l’excellence est la norme. Il prend en charge l’auditabilité, des flux d’évaluation, le consensus, la révision des modifications et des flux d’échantillonnage.
Comment fonctionne uTask ?
uTask est une interface utilisateur configurable pour l’orchestration des flux de travail, qui s’adapte à votre cas d’utilisation précis et permet une orchestration en temps réel harmonisée avec vos activités. Profitez d’un jumelage intelligent qui associe les tâches et les projets à des personnes qualifiées, optimisé grâce à nos fonctionnalités d’échanges de données automatisés et de téléversement de tâches.
Les fonctionnalités comprennent :
- Prise en charge de la configuration automatisée pour divers flux de travail, comme l’examen des modifications, l’examen d’échantillons et les modèles de consensus
- Échange de données par programmation et téléversements de tâches
- Source unique pour les indicateurs opérationnels
- Boucle de rétroaction
- Tableaux de bord d’analyse en temps réel pour la gouvernance
Construisons une meilleure IA ensemble
Parlez-nous de votre projet. Nous vous montrerons les données qui vous permettront d’y parvenir.
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