SuperAnnotate

Qu’est-ce que SuperAnnotate AI

SuperAnnotate AI est une plateforme unifiée qui simplifie et accélère les flux de données pour l’IA, de l’annotation à l’évaluation des modèles. Elle permet de concevoir des pipelines pilotés par la rétroaction afin de créer, contrôler et améliorer des jeux de données de haute qualité, plus rapidement et à grande échelle. Conçue pour des initiatives avancées (RLHF, SFT, Agents, RAG, évaluation générale), elle centralise le travail autour de données image, vidéo, audio, texte et multimodales, tout en s’intégrant directement aux piles IA et sources de données existantes.

Fonctionnalités principales de SuperAnnotate AI

• Pipelines d’annotation et d’évaluation pilotés par la rétroaction pour améliorer en continu la qualité des données et des modèles.
• Support multimodal couvrant image, vidéo, audio, texte et cas d’usage combinés.
• Centralisation et orchestration du travail des données IA au sein d’une seule plateforme.
• Intégration directe aux piles IA, aux sources de données et aux pipelines d’entraînement de modèles pour réduire la complexité d’infrastructure.
• Adaptation à des workflows avancés tels que RLHF, SFT, Agents, RAG et l’évaluation générale des modèles.
• Accélération de la création de datasets de haute qualité avec des boucles de retour intégrées.
• Mesure et suivi de la performance des modèles via des étapes d’évaluation structurées.

À qui s’adresse SuperAnnotate AI

SuperAnnotate AI s’adresse aux data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique, équipes MLOps et responsables IA qui doivent standardiser et industrialiser leurs pipelines de données. Il convient aux organisations développant des systèmes d’IA générative, des agents, des modèles de vision ou de traitement du langage, ainsi qu’aux équipes R&D cherchant à itérer rapidement entre annotation, entraînement et évaluation.

Comment utiliser SuperAnnotate AI

1. Connecter vos sources de données et définir les types à traiter (image, vidéo, audio, texte, multimodal).
2. Créer un projet et préciser les objectifs d’annotation et les critères d’évaluation des modèles.
3. Configurer un pipeline piloté par la rétroaction pour boucler entre données, modèles et métriques.
4. Importer les données, lancer les sessions d’annotation et exécuter les évaluations sur les modèles ciblés.
5. Intégrer le pipeline aux processus d’entraînement existants afin de synchroniser données et itérations.
6. Analyser les résultats, prioriser les améliorations et répéter le cycle pour optimiser qualité et performance.

Cas d’utilisation de SuperAnnotate AI

- Constitution de données pour la RLHF afin d’aligner des assistants conversationnels.
- Curations de corpus de SFT pour affiner des modèles de langage sur des tâches ciblées.
- Évaluation de pipelines RAG (pertinence de la récupération et qualité des réponses).
- Annotation et évaluation multimodales pour des systèmes de vision et d’agents.
- Contrôle qualité de données audio/texte pour des applications de NLP et d’ASR.

Avantages et inconvénients de SuperAnnotate AI

Questions fréquentes sur SuperAnnotate AI

• Quels types de données sont pris en charge ?

  SuperAnnotate AI gère l’image, la vidéo, l’audio, le texte et les scénarios multimodaux.

• Est-ce adapté à la RLHF et au SFT ?

  Oui, la plateforme est conçue pour des initiatives avancées comme la RLHF et le SFT, avec des pipelines d’annotation et d’évaluation dédiés.

• Comment s’intègre-t-elle à mon stack IA existant ?

  SuperAnnotate AI s’intègre directement aux piles IA, aux sources de données et aux pipelines d’entraînement afin de limiter la complexité d’infrastructure.

• Puis-je évaluer des modèles déjà en production ?

  Oui, vous pouvez configurer des pipelines d’évaluation pour mesurer la performance de modèles existants et itérer via des boucles de rétroaction.