Infoscribe peut annoter de nombreux types de données utilisées pour entraîner des modèles d’IA industrielle, de Computer Vision et de Physical AI : images 2D, vidéos, flux multi-caméras, images infrarouges et thermiques, données LiDAR, nuages de points 3D, documents techniques, données textuelles, enregistrements audio, courbes, graphiques et autres données issues de systèmes industriels.

Pour les images et vidéos, les annotations peuvent notamment prendre la forme de classifications, bounding boxes 2D ou 3D, polygones, masques de segmentation, keypoints, tracking d’objets ou segmentation d’instances. Les projets multi-caméras peuvent également nécessiter de conserver l’identité d’un même objet entre plusieurs vues.

Sur les nuages de points 3D et données LiDAR, nous pouvons réaliser des tâches de segmentation, classification et identification d’objets ou de structures de l’environnement pour des applications de robotique, de perception et de Physical AI.

Les documents industriels peuvent faire l’objet de classification, indexation, extraction d’entités, annotation sémantique ou préparation de données pour des modèles de NLP. Cela peut concerner des rapports de maintenance, comptes rendus de production, procédures, manuels techniques, tickets, e-mails, rapports d’audit ou documents réglementaires.

Infoscribe peut également traiter des données audio, par exemple pour la transcription, la classification ou l’annotation d’événements sonores, ainsi que des courbes et graphiques industriels. Ces derniers peuvent nécessiter l’identification de trajectoires, phases, événements, changements d’état ou autres informations pertinentes. Nous avons par exemple travaillé sur l’annotation de courbes de trajectoire de grues afin d’identifier leurs déplacements et leurs phases d’arrêt.

Le type d’annotation, les classes, l’ontologie, les règles de contrôle et le format de livraison sont définis pendant le pilote à partir de vos données réelles et des besoins de votre modèle.

Infoscribe réalise différents types d’annotations 2D et 3D selon les données, les objectifs du modèle et le niveau de précision recherché.

Pour les images et vidéos, nos équipes peuvent réaliser de la classification, des bounding boxes, des polygones, de la segmentation sémantique ou d’instances, des keypoints ainsi que du tracking d’objets au fil des frames. Sur les projets multi-caméras, un même objet peut également être identifié de manière cohérente entre plusieurs vues.

Pour les données LiDAR et les nuages de points 3D, nous pouvons annoter, segmenter et classifier les objets et structures présents dans l’environnement. Ces annotations peuvent notamment être utilisées pour entraîner des modèles de perception destinés à la robotique, aux systèmes autonomes et à la Physical AI.

Nous pouvons également travailler sur des tâches nécessitant une grande précision géométrique : délimitation de défauts par polygones, annotation de contours, points de référence, composants, surfaces ou autres éléments définis par vos consignes.

La méthode d’annotation, les classes, les règles de gestion des cas ambigus et les critères de qualité sont définis pendant le pilote sur un échantillon représentatif de vos données.

Non. Si l’annotation d’images, de vidéos et de nuages de points 3D représente une part importante de nos activités, Infoscribe traite également de nombreux autres types de données industrielles : documents, textes, enregistrements audio, courbes, graphiques et données structurées ou issues de systèmes industriels.

Pour les documents et données textuelles, nous pouvons réaliser des tâches de classification, d’indexation, d’extraction d’entités, d’annotation sémantique ou de préparation de corpus pour l’entraînement de modèles de NLP. Ces données peuvent notamment provenir de rapports de maintenance, procédures, manuels techniques, comptes rendus de production, tickets, e-mails, audits ou documents réglementaires.

Pour les données audio, les prestations peuvent comprendre la transcription, la segmentation, la classification et l’annotation d’événements sonores ou de séquences audio selon les besoins du projet.

Nous pouvons également annoter des courbes, graphiques et représentations de données industrielles afin d’identifier des événements, phases, changements d’état, trajectoires ou autres informations définies par le client. Nous avons par exemple réalisé l’annotation de courbes de trajectoire de grues industrielles afin d’identifier leurs déplacements et leurs phases d’arrêt.

Infoscribe peut ainsi intervenir sur des projets associant plusieurs modalités de données au sein d’un même dataset. Le processus d’annotation, les outils et les contrôles qualité sont adaptés à chaque type de donnée pendant le pilote.

Oui. Infoscribe peut annoter des datasets combinant plusieurs caméras ou différentes sources de données, notamment images RGB, infrarouge, données thermiques, LiDAR et nuages de points 3D.

Pour les projets multi-caméras, nos équipes peuvent assurer la cohérence des annotations entre différentes vues. Un même objet peut ainsi conserver un identifiant unique lorsqu’il apparaît simultanément ou successivement dans plusieurs caméras, ce qui permet de constituer des datasets adaptés au tracking et à la perception de l’environnement.

Nous pouvons également travailler sur des projets associant plusieurs modalités, par exemple images et nuages de points 3D. Les règles de correspondance entre les différentes sources, la synchronisation disponible dans les données et les modalités d’annotation sont définies avec le client pendant le pilote.

Ces approches sont notamment utilisées pour les applications de robotique, de logistique, de vision embarquée, de perception multi-capteurs et de Physical AI.

Infoscribe s’adapte aux outils et aux formats utilisés par ses clients. Nos équipes travaillent notamment avec CVAT, Label Studio, SUSTechPOINTS, CloudCompare et X-AnyLabeling, ainsi que directement sur des plateformes clients comme Supervisely, Segments, SuperAnnotate ou V7.

Nous pouvons traiter des images, vidéos et nuages de points 3D et travailler avec différents formats d’annotation selon les besoins du projet : classifications, bounding boxes, polygones, masques de segmentation, keypoints, tracking, segmentation d’instances ou annotations 3D.

Pour les projets textuels, audio, documentaires, graphiques ou utilisant des formats spécifiques, l’environnement d’annotation est adapté à la nature des données et au format de sortie attendu.

Nous pouvons également travailler directement sur votre propre plateforme ou sur un outil propriétaire. Lorsque les données ne doivent pas quitter votre infrastructure, les outils d’annotation peuvent être installés ou configurés sur vos serveurs afin que nos équipes interviennent à distance sans transfert du dataset.

Les outils, formats d’entrée, formats d’annotation et livrables sont validés pendant le pilote afin de s’intégrer directement à votre pipeline de données et d’entraînement.

Infoscribe propose trois niveaux de qualité contractuelle pour les projets d’annotation de données industrielles : 95 %, 97 % ou 99 %. Le niveau est défini avec le client en fonction de la complexité des données, de la précision nécessaire et des objectifs du projet.

Chaque projet commence par un pilote réalisé sur un échantillon représentatif des données réelles. Cette phase permet de tester les consignes, d’identifier les cas ambigus, de mesurer la cadence de production et de construire le processus d’annotation et de contrôle qualité adapté au projet.

Pendant la production, les annotations font l’objet de plusieurs niveaux de contrôle. Selon le niveau de qualité retenu, le dispositif peut associer contrôle intégré à la production, contrôle indépendant par une seconde équipe et vérification supplémentaire par le chef de projet. Le taux d’échantillonnage augmente avec le niveau de qualité contractuel.

Les erreurs et non-conformités détectées sont documentées et analysées afin d’en identifier la cause et d’éviter leur répétition. Cette démarche s’applique aussi bien aux annotations d’images et de vidéos qu’aux nuages de points 3D, documents, textes, données audio, courbes et autres données industrielles.

Si la qualité mesurée est inférieure au niveau contractuel de 95 %, 97 % ou 99 %, les données concernées sont corrigées ou réannotées sans frais supplémentaires, puis soumises à un nouveau contrôle avant livraison.

Oui. Infoscribe est certifiée ISO 27001:2022 et adapte l’environnement de production au niveau de confidentialité et aux contraintes de sécurité de chaque projet industriel.

Les accès aux données et aux outils sont limités aux personnes autorisées selon les besoins du projet. Les transferts peuvent être chiffrés et l’intégrité des fichiers vérifiée par checksum. Les droits d’accès et les environnements de travail sont définis avant le lancement de la production.

Lorsque les données doivent rester dans l’Union européenne, nous pouvons héberger l’environnement de travail sur nos infrastructures situées en France. Pour les projets les plus sensibles, lorsque les images, vidéos, nuages de points 3D, documents ou autres données industrielles ne peuvent pas quitter les serveurs du client, nous pouvons également travailler directement sur son infrastructure.

Dans ce cas, Infoscribe peut accompagner l’installation et la configuration des outils d’annotation sur les serveurs du client. Nos équipes accèdent ensuite à cet environnement à distance avec des droits contrôlés, sans nécessiter le transfert du dataset vers nos propres serveurs.

Cette organisation permet notamment de traiter des données industrielles confidentielles, des prototypes, des environnements de production, des processus industriels ou d’autres informations stratégiques tout en adaptant l’architecture du projet aux exigences de sécurité du client.

Oui. Infoscribe peut intervenir aussi bien sur des pilotes de quelques centaines d’unités que sur des projets représentant plusieurs milliers d’heures d’annotation par mois.

Chaque projet commence par un pilote sur un échantillon représentatif des données. Il permet de mesurer la cadence réelle d’annotation et de contrôle, d’identifier les compétences nécessaires et de définir le processus avant d’augmenter progressivement la taille de l’équipe.

Pour les projets de grande ampleur, nous constituons des équipes dédiées organisées autour d’un chef de projet, d’annotateurs formés aux consignes et de contrôleurs qualité. Cette organisation permet de préserver la connaissance acquise sur le projet lorsque les volumes augmentent.

La capacité peut être ajustée en fonction des volumes, du planning et des pics de production. Infoscribe a notamment l’expérience de projets représentant plusieurs dizaines de milliers d’heures de travail, avec des équipes pouvant être dimensionnées progressivement en fonction des besoins.

Cette capacité de montée en charge concerne aussi bien l’annotation d’images et de vidéos que les nuages de points 3D, les données multi-caméras, les documents, le texte, l’audio, les courbes et autres données industrielles.

Chaque projet commence par un pilote réalisé sur un échantillon représentatif de vos données. Cette phase nous permet de comprendre précisément les données à traiter, d’analyser vos consignes, d’identifier les cas particuliers et de définir avec vos équipes les règles d’annotation lorsque certains scénarios nécessitent d’être précisés.

Le pilote est réalisé directement sur vos données réelles, qu’il s’agisse d’images, de vidéos, de nuages de points 3D, de données multi-capteurs, de documents, de textes, d’enregistrements audio, de courbes ou de graphiques.

Cette première production permet de tester le processus d’annotation et de contrôle qualité, de mesurer la cadence réelle, d’identifier les principales sources d’erreur et de déterminer les compétences nécessaires à la production.

À l’issue du pilote, les consignes et le processus sont validés avec le client. Nous pouvons alors établir un prix ferme, un planning de production et le dimensionnement de l’équipe nécessaire pour traiter les volumes prévus.

Les annotateurs et contrôleurs sont ensuite formés à partir des consignes et des cas rencontrés pendant le pilote avant le lancement de la production à plus grande échelle.

Oui. À la demande, Infoscribe peut intégrer au projet d’annotation un dispositif de traçabilité destiné à contribuer à la constitution de votre dossier de gouvernance des données pour l’AI Act.

Nous pouvons notamment documenter la provenance des données, les versions des consignes d’annotation, les classes et ontologies utilisées, les opérations de préparation et d’annotation réalisées, les contrôles qualité, les taux de conformité mesurés ainsi que les non-conformités, corrections et réannotations effectuées.

Cette traçabilité peut concerner différents types de données industrielles : images, vidéos, données multi-caméras et multi-capteurs, LiDAR, nuages de points 3D, documents, textes, données audio, courbes ou graphiques.

Ces informations peuvent être consolidées dans un dossier de gouvernance des données remis avec le dataset afin d’alimenter la documentation du client et de conserver un historique structuré des opérations réalisées par Infoscribe sur les données d’entraînement, de validation ou de test.

Cette prestation peut contribuer à documenter les pratiques de gouvernance des données prévues par l’article 10 de l’AI Act pour les systèmes concernés. Elle ne constitue toutefois pas, à elle seule, une certification de conformité AI Act du système d’intelligence artificielle dans son ensemble.

Le prix d’un projet d’annotation dépend principalement du type de données, de la complexité des annotations, du niveau de qualité attendu et du volume à traiter.

Chez Infoscribe, notre grille tarifaire pour les prestations d’annotation standard se situe généralement entre 5 € et 10 € par heure, le tarif étant notamment ajusté en fonction du volume et des caractéristiques du projet.

Pour établir un prix précis, nous proposons de réaliser un pilote sur un échantillon représentatif de vos propres données. Ce pilote permet de mesurer la cadence réelle d’annotation et de contrôle qualité, de valider les consignes et d’évaluer les ressources nécessaires à la production.

À partir des résultats du pilote et du volume prévisionnel, nous pouvons établir un prix sur mesure. Lorsque la facturation à l’unité est plus adaptée, le tarif peut également être exprimé par image, frame, objet, vidéo, document ou autre unité de production définie avec le client.

Cette méthode permet de construire le prix à partir de la complexité réelle des données plutôt que d’appliquer un tarif théorique avant d’avoir analysé le projet.