Infoscribe peut traiter et annoter les principaux types de données utilisés pour entraîner les modèles de Computer Vision, d’ADAS et de conduite autonome : images, vidéos, séquences multi-caméras, données LiDAR, nuages de points 3D et autres données issues de capteurs embarqués.

Nous réalisons notamment de la classification, des bounding boxes, des polygones, de la segmentation sémantique et d’instances, du tracking multi-objets, de l’annotation 3D et de la segmentation de nuages de points. Nous pouvons également assurer le nettoyage et le filtrage de nuages de points ainsi que la mise en correspondance entre données caméra et LiDAR.

Infoscribe traite également des données textuelles et audio : rapports d’incidents et de maintenance, documentation technique, logs, données télématiques ou dialogues conducteur-véhicule, avec des prestations de transcription, classification, extraction d’informations et annotation NLP.

Infoscribe intervient sur des projets liés aux ADAS, à la conduite autonome, à la perception embarquée, à la vision industrielle automobile, à l’inspection automobile, au contrôle des processus d’assemblage et à l’inspection des infrastructures routières.

Les datasets produits peuvent notamment servir à la détection et au tracking des véhicules et usagers, à la segmentation des scènes routières, à la reconnaissance de la signalisation, à l’analyse des flux et scénarios de conduite, à la perception 3D par LiDAR, ainsi qu’à l’inspection automobile avec détection, classification et segmentation des défauts et dommages sur les véhicules.

Nous intervenons également sur les données textuelles, audio et télématiques du secteur automobile : documentation technique, rapports d’incidents et de maintenance, données de capteurs embarqués ou systèmes de commande vocale.

Oui. Infoscribe peut dimensionner des équipes dédiées en fonction du volume, des délais et de la complexité du projet, depuis un pilote de quelques centaines d’unités jusqu’à des productions de plusieurs milliers d’heures par mois.

Cette capacité de montée en charge concerne aussi bien les images et vidéos que les séquences multi-caméras, données LiDAR, nuages de points 3D et données textuelles ou télématiques.

Chaque projet débute par un pilote permettant de mesurer la cadence réelle d’annotation et de contrôle qualité avant de dimensionner l’équipe et le planning de production.

Infoscribe est certifiée ISO 27001:2022 et applique des mesures de sécurité à chaque étape du projet : contrôle des accès, transferts sécurisés, vérification de l’intégrité des fichiers et traçabilité des opérations.

Lorsque les données doivent rester dans l’Union européenne, l’environnement de travail peut être hébergé sur nos infrastructures situées en France.

Pour les projets automobiles les plus sensibles, nos équipes peuvent également travailler directement sur l’infrastructure du client afin que les images, vidéos, données LiDAR, nuages de points ou autres données stratégiques ne quittent pas ses serveurs.

Chaque projet débute par un pilote sur un échantillon représentatif de vos propres données afin de valider les classes, les règles d’annotation, les cas particuliers et la cadence de production.

Infoscribe propose trois niveaux de qualité contractuelle : 95 %, 97 % ou 99 %. La production est soumise à plusieurs niveaux de contrôle, avec un taux d’échantillonnage adapté au niveau de qualité attendu et aux résultats observés.

Les non-conformités sont documentées et analysées afin d’en identifier la cause. Si la qualité mesurée est inférieure au niveau contractuel, les données concernées sont corrigées ou réannotées sans frais supplémentaires jusqu’à atteindre le niveau convenu.

Oui. Infoscribe réalise l’annotation, la classification et la segmentation de nuages de points 3D issus de capteurs LiDAR pour identifier véhicules, piétons, cyclistes, chaussées, obstacles et autres éléments de l’environnement routier.

Nos équipes peuvent également intervenir en amont sur le nettoyage et le filtrage des nuages de points, puis assurer la mise en correspondance des objets entre données LiDAR et images caméra.

Ces prestations permettent de constituer des datasets 3D et multi-capteurs destinés notamment aux modèles de perception embarquée, aux ADAS et aux systèmes de conduite autonome.

Nous adaptons les outils à la nature des données et au workflow du client. Nos équipes peuvent notamment travailler avec CVAT, Label Studio, SUSTechPOINTS, CloudCompare et X-AnyLabeling, ainsi que directement sur les plateformes utilisées par nos clients.

Pour les projets 2D et vidéo, nous réalisons notamment bounding boxes, polygones, segmentation, keypoints et tracking. Pour les données LiDAR et les nuages de points 3D, nous pouvons réaliser nettoyage, classification, segmentation et annotation 3D.

Nous pouvons également travailler directement sur l’outil ou l’infrastructure du client lorsque le projet l’exige.

Chaque projet commence par l’étude de vos données et de vos consignes, puis par un pilote réalisé sur un échantillon représentatif de vos propres données.

Ce pilote permet de valider les classes et l’ontologie, les règles d’annotation, les cas particuliers, le niveau de qualité attendu et la cadence réelle de production. Il permet également de valider le workflow technique, notamment pour les projets multi-caméras, LiDAR ou multi-capteurs.

Une fois le pilote validé, nous définissons avec vous le prix, le planning et la taille de l’équipe avant le lancement de la production.

Le prix dépend du type de données, de la complexité des annotations, du niveau de qualité attendu et du volume à traiter.

Pour les prestations d’annotation standard, notre grille tarifaire se situe généralement entre 5 € et 10 € par heure, avec un tarif ajusté notamment en fonction du volume et des caractéristiques du projet.

Nous réalisons généralement un pilote sur un échantillon de vos propres données afin de mesurer la cadence réelle d’annotation et de contrôle qualité. À partir de ces résultats et du volume prévisionnel, nous pouvons établir un prix sur mesure et un planning de production.

Lorsque cela est plus adapté, la facturation peut également être établie à l’unité : par image, frame, objet, séquence vidéo, nuage de points ou autre unité de production définie avec le client.

Oui. Pour les projets concernés par l’AI Act, Infoscribe peut documenter les opérations réalisées sur les données : provenance, règles d’annotation, classes et ontologies utilisées, préparation des données, contrôles qualité, corrections et principaux éléments de traçabilité.

Ces informations peuvent être regroupées dans un dossier de gouvernance des données destiné à alimenter la documentation de conformité du client, notamment au regard des exigences de l’article 10 de l’AI Act relatives aux données utilisées pour les systèmes d’IA à haut risque.

Cette documentation peut couvrir les différents types de données automobiles traités : images, vidéos, séquences multi-caméras, données LiDAR, nuages de points 3D, données multi-capteurs, textuelles ou télématiques.