Accédez rapidement et à l'échelle mondiale à des ensembles de données variés
Accélérez l’entraînement des modèles et la mise en marché, avec des résultats d’IA qui s’adaptent avec précision à grande échelle auprès de publics partout dans le monde
Déployez tout le potentiel de vos LLM
Entraînez plus intelligemment et résolvez les cas limites que les pipelines de données génériques ne peuvent pas gérer tout au long du cycle complet des données, y compris la collecte, l’annotation, l’évaluation et les environnements d’entraînement, le tout sur une seule plateforme.
Obtenez des jeux de données de premier ordre
Alimentez des modèles d’IA très performants avec des ensembles de données diversifiés issus du monde réel, notamment des données de points d’intérêt (POI), de l’audio, de la vidéo, des images et du texte, collectés et annotés à grande échelle par notre réseau mondial de plus de 10 millions de contributeurs et d’experts spécialisés.¹
Entraînez-vous avec des commentaires d'experts humains
Évaluez les performances et peaufinez vos modèles grâce à un apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine structuré (RLHF), au classement des préférences et à la modélisation de la récompense, offert par l'entremise de gyms d'apprentissage par renforcement (RL) personnalisés conçus autour de votre cas d'utilisation précis.
Vos données vous appartiennent
Vos données propriétaires et votre propriété intellectuelle demeurent protégées. Nous n'utilisons pas vos données pour entraîner les modèles d'IA internes à usage général d'Uber, et elles sont protégées par des mesures de protection organisationnelles et techniques.
Offrez fiabilité et performance
Mettez à profit l'expérience que nous avons acquise en entraînant plus de 20,000 modèles d'IA. Obtenez des renseignements clés sur la performance, des tests simplifiés et une assurance qualité à fort impact sur plusieurs systèmes d'exploitation et plus de 3,000 appareils de test.
Foire aux questions
Qu'est-ce que l'annotation audio?
L’annotation audio consiste à étiqueter des données vocales et sonores afin d’aider les modèles d’apprentissage automatique à reconnaître la parole, la musique et les effets, ce qui permet des applications comme les assistants vocaux, la conversion de la parole en texte et la détection d’événements sonores.
Qu'est-ce que l'annotation vidéo?
L'étiquetage vidéo consiste à annoter les images avec des étiquettes pour aider les modèles d'apprentissage automatique à détecter les objets, les actions et les événements. Il permet de développer des applications pour la surveillance, la conduite autonome et la recommandation de contenu.
Qu'est-ce que l'annotation d'images?
L'étiquetage des images consiste à attribuer des étiquettes ou des annotations significatives aux images, ce qui aide les modèles d'apprentissage automatique à reconnaître des objets, des scènes ou des schémas pour des applications comme les véhicules autonomes, la reconnaissance faciale et l'imagerie médicale.
Qu'est-ce que l'annotation de texte?
L’annotation de texte applique des balises aux données pour aider les modèles d’apprentissage automatique à les comprendre, ce qui permet d’exécuter des tâches comme l’analyse des sentiments, la reconnaissance d’entités et la classification de l’intention pour des agents conversationnels propulsés par l’IA, la recherche et les recommandations.
Construisons une meilleure IA ensemble
Parlez-nous de votre projet. Nous vous montrerons les données qui vous permettront d’y parvenir.
Construisons une meilleure IA ensemble
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¹ En date de mars 2026
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