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De meilleures données pour une meilleure IA.

Entraînez une IA plus intelligente avec des données propres, précises et impartiales

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L'approche Human-in-the-loop (HITL) combine l'expertise humaine et l'automatisation pour un étiquetage précis des données.

Découvrez pourquoi c'est essentiel et comment Uber AI Solutions peut vous accompagner.

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Types d'étiquetage et d'annotation de données

IA générative

Consultez notre page explicative la plus récente sur l'IA générative

IA générative

L'importance des tests LLM

Automobile et VA

Consultez notre page explicative la plus récente sur l'automobile et la VA

Consultez notre guide sur l'IA et le commerce en ligne

Consultez notre page explicative sur le chatbot et l'assistance

IA générative

Principaux services

  • RLHF
  • LLM
  • Curation des données
  • Coder
  • Évaluation de la qualité
  • Descriptions ouvertes
  • Animations d'images et de vidéos
IA générative

Et bien plus encore !

Comparaison côte à côte avec modifications, apprentissage par renforcement avec retour humain, descriptions ouvertes pour images, vidéos ou contenus animés, création de réponses à des prompts, génération de données synthétiques et collecte de données de préférence.

Automobile et VA

Principaux services

  • Nuages de points Lidar
  • Étiquetage d'entités vidéo
  • Suivi d'objets vidéo
  • Segmentation sémantique 3D
Automobile et VA

Cartes

Éventail de cas d'utilisation d'étiquetage cartographique sur images aériennes et satellites, incluant les polylignes (lignes de voie, lignes d'arrêt) et les polygones (zones tampons, passages piétons, places de stationnement, arrêts de bus, zones réglementées, intersections et feux de circulation).

Automobile et VA

Véhicules autonomes

Multi-LiDAR, fusion de capteurs, cuboïdes, métadonnées, segmentation panoptique, cadre de sélection, polygones, polylignes, points clés, segmentation d'instances, segmentation par classe, et plus encore

Boutique et commerce en ligne

Évaluation de la qualité des résultats de recherche

L'évaluation de la qualité des résultats de recherche garantit que les utilisateurs trouvent les produits les plus pertinents, les plus précis et les plus performants en termes de conversion. Elle évalue les algorithmes de classement, les taux de clics, le comportement des utilisateurs et les indicateurs de conversion afin d'optimiser la visibilité des produits et la satisfaction client.

Boutique et commerce en ligne

Catégorisation des produits

La catégorisation des produits permet un regroupement précis des articles afin d'améliorer la recherche, la navigation et les recommandations. Cela améliore l'expérience utilisateur, augmente la visibilité et stimule les conversions.

Boutique et commerce en ligne

Numérisation des reçus

La numérisation des reçus transforme les reçus physiques en données numériques structurées à l'aide de l'OCR et de l'IA. Elle permet un suivi automatisé des notes de frais, la détection des fraudes et la création de rapports financiers simplifiés pour les entreprises et les consommateurs.

Boutique et commerce en ligne

Classification d'images

La classification d'images utilise l'IA pour catégoriser les images de produits en fonction de leurs caractéristiques visuelles. Cela améliore la précision des recherches, automatise l'étiquetage, améliore les recommandations et simplifie la gestion des stocks.

Boutique et commerce en ligne

Qualité du selfie

Assistance client

Numérisation et transcription de documents

La numérisation et la transcription transforment des contenus physiques ou audio en données structurées exploitables. Cela facilite la recherche, l'automatisation, la conformité et l'accès à l'information dans de nombreux secteurs.

Assistance client

Étiquetage d'opinion pour les notes faibles

L'étiquetage des opinions liées aux notes faibles dans le support client utilise l'IA pour analyser les retours négatifs, catégoriser les problèmes et prioriser les réponses. Il permet d'améliorer la qualité du service, d'identifier les points faibles et de renforcer la satisfaction client.

Assistance client

Transcription et commentaires de contenus multimédias

La transcription et les commentaires de contenus multimédias convertissent le contenu audio et vidéo en texte structuré à l'aide de l'IA. Cela permet une analyse fine, améliore l'accessibilité et génère des informations exploitables pour optimiser les contenus et l'engagement.

Applications et technologie

Traduction et transcription

La traduction et la transcription convertissent le contenu parlé ou écrit en plusieurs langues à l'aide de l'IA et de la vérification manuelle. Cela améliore l'accessibilité, la portée mondiale et l'engagement des utilisateurs dans divers secteurs et sur diverses plateformes.

Applications et technologie

Classification des médias

La classification des médias utilise l'IA pour organiser les images, vidéos et fichiers audio selon leur contenu, leur contexte et leurs métadonnées. Cela améliore la recherche, la modération des contenus, la personnalisation et la conformité sur les plateformes numériques.

Applications et technologie

Détection de fraude

La détection de fraude s'appuie sur l'IA et l'analyse de données pour détecter les activités suspectes, les anomalies et les schémas dans les transactions. Cela renforce la sécurité, limite les pertes financières et accroît la confiance dans les systèmes de commerce en ligne et financiers.

Applications et technologie

Analyse de contenu

L'analyse de contenu utilise l'IA et le TAL pour évaluer le texte, les images et les vidéos en termes de sentiment, de pertinence et de qualité. Cela améliore la modération du contenu, la personnalisation, le référencement et la prise de décision sur toutes les plateformes numériques.

Applications et technologie

Enrichissement des prospects

L'enrichissement des prospects améliore les données clients en ajoutant des informations pertinentes à l'aide de l'IA et de sources tierces. Cela améliore le ciblage, la personnalisation et les taux de conversion dans les efforts de vente et de marketing.

Applications et technologie

Étiquetage de contenu et recommandations

L'étiquetage de contenu et les recommandations s'appuient sur l'IA pour classifier les contenus selon les métadonnées, les mots-clés et les comportements utilisateurs. Cela améliore la visibilité, la personnalisation et l'engagement sur toutes les plateformes numériques.

Point fort

Texte

Catégorisation de texte multi-niveaux, questions-réponses sur texte, marquage d'intention, évaluation de la qualité des modèles de langage, étiquetage partiel de texte, qualité du contenu et extraction d'attributs/d'entités nommées

Point fort

Vidéo

Catégorisation de vidéos, reconnaissance d'événements et d'activités, évaluation de la qualité vidéo, évaluation de la qualité des recherches, détection et suivi d'objets, cuboïdes, boîtes englobantes, points clés, polylignes, polygones, segmentation sémantique et d'instances, pertinence publicitaire et transcription audio dans plus de 100 langues.

Point fort

Image

Catégorisation d'images multi-niveaux, questions-réponses sur images, image vers texte, texte vers image, évaluation de la qualité des modèles d'apprentissage automatique, qualité du contenu, étiquetage contextuel d'images, classification d'objets, cadres de sélection, points clés, polylignes, polygones, segmentation d'instances et sémantique

Point fort

Rechercher

Évaluation de la qualité de la recherche de texte, d'image, de vidéo et d'audio ; classement par pertinence ; correspondance des résultats de recherche et évaluation des paires de requêtes dans plus de 100 langues

Point fort

RA/RV

Cuboïdes 3D, points clés humains, segmentation sémantique et par classe, suivi d'objets et transcription audio

Point fort

Langues et NLP

Transcription audio, marquage d'intention et analyse de sentiments dans plus de 100 langues

Point fort

Catalogue et contenu

Enrichissement et catégorisation des attributs du catalogue, correspondance et déduplication des produits, enrichissement des données et évaluation de la qualité du contenu dans plus de 100 langues

Présentation d'uLabel

La plateforme innovante d'étiquetage des données conçue pour Uber, par Uber, est pensée pour redéfinir la gestion des workflows et améliorer l'efficacité. Cette solution offre un environnement unifié et fluide avec un panneau d'instructions avancé pour des annotations de haute qualité et une interface utilisateur hautement configurable, adaptable à toute taxonomie aux besoins clients.

Avec ses fonctionnalités conçues pour améliorer la qualité et l'efficacité, uLabel transforme l'interface utilisateur configurable de uTask (plus de détails ci-dessous) en une interface qui répond à divers besoins, garantissant une expérience utilisateur où l'excellence est la norme.

Découvrez uTask

Au cœur de nos solutions se trouve le maintien des normes de qualité les plus élevées.

Tout ce que nous faisons s'articule autour d'un cadre qui intègre divers composants pour offrir l'excellence dans tous les aspects de nos opérations.

Notre plateforme est conçue pour fournir une coordination du travail évolutive, entièrement personnalisable et configurable. Personnalisez votre expérience grâce aux flux de travail de consensus, de révision et d'échantillonnage, tout en suivant les indicateurs liés à l'étiquetage et aux opérateurs. Notre interface utilisateur configurable s'adapte à votre cas d'usage, garantissant un pilotage du travail en temps réel aligné sur vos opérations et optimisant efficacement vos flux. Bénéficiez d'une mise en relation intelligente associant les tâches et les projets à des personnes qualifiées, optimisée grâce à nos capacités d'échange de données automatisé et de mise en ligne de tâches.

Avec uTask, vous bénéficiez également des avantages suivants :