How Agentic AI is Reshaping Enterprise Workflows in 2025
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One-page, guide pratique, webinaire, découvrez comment Uber Aide fournit des informations de haute qualité en matière d'étiquettage de données, de test de produits et de localisation pour les applications d'IA générative, d'IA/ML, de LLM, d'ADAS, de cartographie, de NLP RA/VR, vision par ordinateur, robotique et bien plus encore.
Présentation les solutions Uber AI
Avec plus de 9 ans d'expérience dans la gestion d'opérations d'étiquettage de données à grande échelle, nous offrons plus de 30 fonctionnalités avancées, y compris l'annotation d'images et de vidéos, l'étiquettage de texte, le traitement en cloud de points 3D, la segmentation sémantique, le marquage d'intention, la détection de sentiments, la transscription de documents, les données résumées. Génération de données, suivi d'objets et annotations LiDAR.
Notre assistance variée, disponible dans plus de 100 langues, couvre les parlers européens, asiatiques, du Moyen-Orient et d'Amérique latine, et assure une formation complète sur le modèle d'IA pour diverses applications mondiales.
Nos solutions comprennent :
L'annotation et l'étiquetage de données : services d'annotation experts et précis pour le texte, l'audio, les images, la vidéo et bien d'autres technologies
Des tests de produits : tests de produits efficaces avec SLA flexibles, cadres divers et plus de 3 000 dispositifs de test, le tout optimisé pour garantir un cycle de mise à jour accéléré
Plusieurs langues et la localisation : une expérience utilisateur de haute qualité pour tous, partout dans le monde
Human-in-the-Loop Validation for Physical AI
In the race to deploy robots, drones, and autonomous vehicles, speed matters — but safety and trust matter more. A single mis-labeled object can lead to costly failures or safety incidents. That’s why leading AI companies are turning to Human-in-the-Loop (HITL) validation to ensure their models behave reliably in unstructured environments.
Étiquetage des données pour l'IA générative : Un guide complet
Ce guide explorera l'importance de l'étiquetage des données dans l'IA générative, les types de données qui doivent être étiquetées et la façon dont un étiquetage précis peut améliorer les capacités créatives de vos modèles d'IA. Que vous génériez des images, du texte ou du code réelles avec l'IA que vous créez, il est essentiel de savoir comment étiqueter efficacement les données pour obtenir des résultats de haute qualité.
How Scalable 3D Sensor Fusion Labeling Powers the Next Wave of Physical AI
Every robot that navigates a factory floor, every autonomous vehicle that detects a pedestrian, and every drone that lands on a moving target relies on one thing: high-quality labeled data. Yet as physical AI becomes more complex, so does its data pipeline. Robotics and autonomous systems must make sense of inputs from cameras, lidars, radars, IMUs and GPS sensors — often in real time. This is where 3D sensor fusion labeling becomes mission-critical.
Explorez nos ressources
Que vous soyez un accordé à l'IA/ML, que vous soyez à la tête d'une équipe spécialisée dans l'étiquettage des données, les tests de produits ou la localisation, ou que vous souhaitiez vous associer à nous, vous trouverez la ressource qu'il vous faut.
IA agentique + IA générative : La nouvelle frontière pour la prise de décision d'entreprise
Renforcer la confiance dans l'IA agente : Gouvernance, atténuation du biais et IA responsable à grande échelle
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Des cadres d'entreprise pour la création de systèmes d'IA agente à grande échelle
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L'économie de l'IA agentique : Mise sur le marché plus rapide, coûts réduits, meilleure qualité
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