Voxel51

Qu’est-ce que Voxel51 AI

Voxel51 AI est une plateforme dédiée à l’IA visuelle qui aide les équipes à analyser, trier et évaluer des jeux de données multimodaux pour améliorer la performance des modèles. En s’appuyant sur des outils tels que FiftyOne, elle facilite la curation de datasets, la détection de biais, l’identification de modes de défaillance et la fermeture des lacunes de données. L’objectif est d’accélérer le développement de modèles de vision par ordinateur plus robustes, avec un flux de travail reproductible et centré sur la qualité des données.

Fonctionnalités principales de Voxel51 AI

• Exploration visuelle riche des données image, vidéo et texte, avec filtres, vues et comparaisons contextualisées.
• Curation intelligente (détection de doublons, échantillonnage ciblé, sous-ensembles pertinents) pour optimiser l’annotation.
• Évaluation de modèles (classification, détection, segmentation) et analyse fine des erreurs.
• Détection de biais et de lacunes pour améliorer l’équité et la couverture du dataset.
• Suivi des expériences et comparaison des versions de données et de modèles.
• Multimodalité : gestion conjointe de signaux visuels et métadonnées/texte.
• Intégration au pipeline MLOps et aux bibliothèques de vision courantes.
• Export et partage de sous-ensembles propres et reproductibles pour la formation et la validation.

À qui s’adresse Voxel51 AI

La solution convient aux data scientists, ingénieurs en IA/ML, responsables de la qualité des données, équipes produits et chercheurs qui développent des modèles de vision par ordinateur. Elle est utile aux startups comme aux grandes entreprises souhaitant fiabiliser leurs pipelines de données, ainsi qu’aux secteurs où l’image et la vidéo sont centrales (industrie, retail, automobile, robotique, sécurité, géospatial, médias).

Comment utiliser Voxel51 AI

1. Importer votre dataset multimodal (images, vidéos, annotations, métadonnées).
2. Connecter vos prédictions de modèle et schémas d’étiquettes.
3. Explorer les échantillons avec filtres, requêtes et vues dédiées aux tâches (détection, segmentation, etc.).
4. Identifier les erreurs, biais et zones de faible couverture grâce aux métriques et comparaisons.
5. Curater des sous-ensembles ciblés pour l’annotation ou la réentraînement.
6. Évaluer les itérations de modèle et itérer jusqu’à stabilisation des performances.
7. Exporter des jeux de données propres et documentés pour la production.

Cas d’utilisation de Voxel51 AI

Contrôle qualité de datasets avant annotation à grande échelle ; analyse des modes de défaillance d’un détecteur d’objets sur flux vidéo ; réduction des biais de classe dans un classifieur de produits retail ; audit de données pour un système d’assistance à la conduite ; préparation de sous-ensembles équilibrés pour la segmentation d’images médicales non identifiantes ; suivi d’expériences et comparaison de versions de modèles en robotique industrielle.

Tarification de Voxel51 AI

La société propose un écosystème comprenant FiftyOne en édition open source (gratuit) et des offres professionnelles pour la collaboration, la sécurité et la gouvernance des données. Les détails de tarification varient selon les besoins et le niveau d’assistance ; une démonstration ou un essai peuvent être disponibles sur demande.

Avantages et inconvénients de Voxel51 AI

Questions fréquentes sur Voxel51 AI

• Voxel51 AI est-il différent de FiftyOne ?

  Voxel51 AI désigne l’écosystème et la plateforme proposés par Voxel51, dont FiftyOne est l’outil central pour l’IA visuelle.

• Quels types de données sont pris en charge ?

  Images, vidéos et métadonnées associées, avec des annotations variées (boîtes englobantes, masques, points clés, classes, etc.).

• Faut-il coder pour utiliser la plateforme ?

  Un usage par code est courant pour s’intégrer aux pipelines ML, mais des interfaces d’exploration et de visualisation facilitent l’analyse.

• Peut-on l’utiliser sur site (on-premise) ?

  Des déploiements alignés aux exigences de sécurité et de gouvernance des données sont possibles selon l’offre choisie.

• Comment exporter un sous-ensemble de données ?

  Après filtrage et sélection, il est possible d’exporter des échantillons et annotations au format souhaité pour l’entraînement ou la validation.