Nous proposons un large éventail d’annotations textuelles adaptées aux besoins des projets d’IA, de NLP et de traitement documentaire. Nos équipes réalisent notamment :

• La reconnaissance d’entités nommées (NER) : extraction précise de personnes, lieux, organisations, dates, montants, produits, et autres entités spécifiques définies par le client.
• La classification de texte : catégorisation automatique de documents, phrases ou passages selon des thématiques, intentions ou niveaux de priorité.
• L’extraction d’informations (IE) : identification et structuration d’éléments clés dans le texte, comme des attributs, des valeurs, des statuts, des relations ou des champs métier.
• L’annotation sémantique : enrichissement du texte par des tags, des liens conceptuels ou des métadonnées pour faciliter l’analyse ou l’entraînement d’un modèle NLP.
• L’analyse de sentiment et de tonalité : annotation émotionnelle ou qualitative (positif, neutre, négatif, subjectif, objectif…).
• La segmentation textuelle : découpage des documents ou conversations en sections logiques (chapitres, phrases, intentions, tours de parole…).
• L’annotation conversationnelle : repérage des rôles (agent/client), détection d’intentions, mots clés, questions, réponses, émotions dans les dialogues.
• L’anonymisation et la pseudonymisation : masquage des données personnelles ou sensibles selon des règles RGPD spécifiques.
• L’annotation sur documents complexes (PDF, scans, OCR) : extraction textuelle enrichie, classification de pages, hiérarchisation du contenu, annotation multimodale texte + structure.

En fonction de vos besoins, nous créons aussi des schémas d’annotation sur mesure, adaptés à votre domaine (juridique, médical, assurance, retail, finance, industriel).

Nous intervenons dans un large éventail de secteurs d’activité, chacun présentant des besoins spécifiques en annotation textuelle pour alimenter des projets d’intelligence artificielle, de traitement automatique du langage et d’automatisation documentaire. Grâce à notre expertise et à la flexibilité de nos workflows, nous accompagnons aussi bien les entreprises technologiques que les organisations aux exigences réglementaires ou métier complexes.

Dans le secteur médical, nous réalisons l’extraction d’entités cliniques, l’annotation de comptes rendus, la structuration de dossiers patients ou l’anonymisation des informations sensibles. En assurance, nous annotons des déclarations, des échanges clients, des contrats et des sinistres afin d’améliorer la compréhension automatique et la prise de décision. Dans la finance, nous traitons des documents réglementaires, des opérations bancaires, des rapports, ainsi que des typologies de fraude pour entraîner des modèles de NLP spécialisés.

Nous opérons également dans le secteur juridique pour l’analyse contractuelle, l’extraction de clauses, la classification documentaire et la détection d’éléments critiques. Pour le retail et l’e-commerce, nous annotons des avis clients, des descriptions produits, des catalogues et des conversations afin d’améliorer les systèmes de recommandation et le support client automatisé. Dans le domaine de la relation client, nous traitons des tickets, des chats, des e-mails et des transcriptions vocales pour renforcer les modèles d’analyse d’intentions, de sentiment et de qualité de service.

Les typologies de services les plus demandées incluent la reconnaissance d’entités nommées (NER), la classification de texte, l’extraction d’informations, l’analyse de sentiment, la segmentation, l’annotation conversationnelle et l’anonymisation conforme au RGPD. Nous proposons également la mise en place de schémas d’annotation personnalisés, adaptés aux enjeux métier et aux modèles IA utilisés par chaque client.

Grâce à cette polyvalence, nous apportons une réponse éprouvée aux entreprises qui souhaitent optimiser la qualité de leurs données textuelles et déployer des solutions NLP performantes et robustes.

Nous garantissons la qualité des annotations textuelles grâce à une méthodologie rigoureuse, pensée pour offrir des données fiables, cohérentes et directement exploitables dans des modèles NLP. Notre processus repose d’abord sur l’élaboration de guidelines détaillées, conçues en collaboration avec nos clients, afin de définir clairement les règles d’annotation, les exemples ambigus, les cas particuliers et la granularité attendue. Ces consignes servent de référence tout au long du projet et assurent une interprétation uniforme, même lorsque plusieurs équipes travaillent simultanément sur de grands volumes de données.

Nous mobilisons ensuite des annotateurs spécialisés, formés aux tâches linguistiques avancées comme la reconnaissance d’entités nommées (NER), l’extraction d’informations, l’analyse de sentiment ou l’annotation conversationnelle. Pour les domaines exigeants — médical, juridique, finance, assurance — nous sélectionnons des profils expérimentés et réalisons des sessions de calibration afin d’assurer une compréhension précise du vocabulaire métier et des enjeux associés.

Notre démarche inclut plusieurs niveaux de contrôle qualité. Chaque lot d’annotations est vérifié via des relectures manuelles, des audits d’échantillons, des comparaisons inter-annotateurs et, lorsque cela s’applique, des métriques de cohérence interne. Nous détectons et corrigeons les divergences, les labels manquants, les incohérences sémantiques et les erreurs d’interprétation. Ce système multi-étapes garantit une précision homogène sur l’ensemble du dataset, indépendamment du nombre d’annotateurs mobilisés.

Pour les projets à grande échelle, nous intégrons également des outils de suivi, de versioning et de contrôle automatique, permettant d’identifier rapidement les anomalies, les variations de qualité et les écarts par rapport aux consignes. Ces outils offrent une traçabilité complète : chaque annotation peut être retrouvée, vérifiée et corrigée si nécessaire.

En combinant expertise linguistique, processus industrialisés et contrôle qualité systématique, nous assurons à nos clients des annotations textuelles fiables, cohérentes et parfaitement adaptées à l’entraînement de modèles IA performants.

Nous déterminons le coût d’un projet d’annotation textuelle en fonction de plusieurs critères : le volume de documents à traiter, la complexité des tâches (NER, extraction, classification, anonymisation…), le niveau d’expertise requis, les langues concernées, ainsi que les exigences de contrôle qualité ou de relecture. 

Nous évaluons également les formats fournis, la qualité des sources, les éventuels besoins de pré-traitement et la rapidité de livraison attendue. Grâce à cette analyse, nous proposons un tarif transparent et adapté, permettant d’optimiser les coûts tout en garantissant un niveau de qualité conforme aux besoins du projet.