# Meilleur Logiciel d'étiquetage de données *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Les logiciels d'étiquetage de données aident les équipes de science des données et d'apprentissage automatique à sourcer, gérer, annoter et classifier les données non structurées, y compris les textes, images, vidéos, audios et PDFs, en ensembles de données étiquetées qui créent des pipelines de données d'entraînement efficaces pour construire et améliorer les modèles d'IA et de ML. ### Capacités principales des logiciels d'étiquetage de données Pour être inclus dans la catégorie Étiquetage de données, un produit doit : - Intégrer une main-d'œuvre gérée et/ou un service d'étiquetage de données - Assurer que les étiquettes sont précises et cohérentes - Donner à l'utilisateur la capacité de visualiser des analyses qui surveillent la précision et la vitesse de l'étiquetage - Permettre l'intégration des données annotées dans les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique pour construire des modèles d'apprentissage automatique ### Cas d'utilisation courants des logiciels d'étiquetage de données Les ingénieurs ML, les data scientists et les équipes d'IA utilisent des outils d'étiquetage de données pour construire des ensembles de données d'entraînement de haute qualité à travers une large gamme de types d'applications. Les cas d'utilisation courants incluent : - Annoter des images, vidéos et textes pour l'entraînement de modèles de vision par ordinateur, de PNL et de reconnaissance vocale - Ajuster et évaluer des modèles de langage de grande taille (LLMs) avec des données de rétroaction étiquetées par des humains - Construire des pipelines d'entraînement pour des applications de détection d'objets, de reconnaissance d'entités nommées et d'analyse de sentiment ### Comment les logiciels d'étiquetage de données diffèrent des autres outils L'étiquetage de données est un élément fondamental du cycle de développement de l'IA, distinct des outils en aval qu'il alimente. Il s'intègre avec [les logiciels d'IA générative](https://www.g2.com/categories/generative-ai), [les plateformes MLOps](https://www.g2.com/categories/mlops-platforms), [les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), [les logiciels LLM](https://www.g2.com/categories/large-language-models-llms), et [les outils d'apprentissage actif](https://www.g2.com/categories/active-learning-tools) pour soutenir l'ensemble du pipeline de développement de modèles. ### Informations tirées des avis G2 sur les logiciels d'étiquetage de données Selon les données d'avis de G2, les utilisateurs soulignent les contrôles de précision d'étiquetage et les fonctionnalités de gestion de la main-d'œuvre comme des capacités remarquables. Les équipes d'IA citent fréquemment la construction plus rapide de pipelines de données d'entraînement et l'amélioration de la précision des modèles comme résultats principaux de l'adoption. ## How Many Logiciel d'étiquetage de données Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 101 ## How Does G2 Rank Logiciel d'étiquetage de données Products? **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 1,600+ Avis authentiques - 101+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. ## Which Logiciel d'étiquetage de données Is Best for Your Use Case? - **Leader :** [Roboflow](https://www.g2.com/fr/products/roboflow/reviews) - **Meilleur performeur :** [BasicAI Data Annotation Platform](https://www.g2.com/fr/products/basicai-data-annotation-platform/reviews) - **Le plus facile à utiliser :** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/fr/products/superannotate/reviews) - **Tendance :** [Encord](https://www.g2.com/fr/products/encord/reviews) - **Meilleur logiciel gratuit :** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/fr/products/superannotate/reviews) --- **Sponsored** ### Alteryx Alteryx, grâce à sa plateforme Alteryx One, aide les entreprises à transformer des données complexes et déconnectées en un état propre et prêt pour l'IA. Que vous créiez des prévisions financières, analysiez la performance des fournisseurs, segmentiez des données clients, analysiez la rétention des employés ou construisiez des applications d'IA compétitives à partir de vos données propriétaires, Alteryx One facilite le nettoyage, le mélange et l'analyse des données pour débloquer les insights uniques qui conduisent à des décisions percutantes. Analytique guidée par l'IA Alteryx automatise et simplifie chaque étape de la préparation et de l'analyse des données, de la validation et de l'enrichissement à l'analytique prédictive et aux insights automatisés. Intégrez l'IA générative directement dans vos flux de travail pour rationaliser les tâches complexes de données et générer des insights plus rapidement. Une flexibilité inégalée, que vous préfériez des flux de travail sans code, des commandes en langage naturel ou des options à faible code, Alteryx s'adapte à vos besoins. Fiable. Sécurisé. Prêt pour l'entreprise. 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[Roboflow](https://www.g2.com/fr/products/roboflow/reviews) Roboflow a tout ce dont vous avez besoin pour créer et déployer des applications de vision par ordinateur. Plus de 1 000 000 utilisateurs d'entreprises de toutes tailles — des startups aux entreprises publiques — utilisent la plateforme de bout en bout de l'entreprise pour la collecte, l'organisation, l'annotation, le prétraitement, l'entraînement de modèles et le déploiement d'images et de vidéos. Roboflow fournit des outils pour chaque étape du cycle de vie du déploiement de la vision par ordinateur et s'intègre à vos solutions existantes afin que vous puissiez adapter votre pipeline pour répondre à vos besoins. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 145 **How Do G2 Users Rate Roboflow?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Roboflow?** - **Vendeur:** [Roboflow](https://www.g2.com/fr/sellers/roboflow) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Remote, US - **Twitter:** @roboflow (13,089 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/36096640 (128 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Fondateur, Chercheur - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Recherche - **Company Size:** 78% Petite entreprise, 14% Marché intermédiaire #### What Are Roboflow's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (69 reviews) - Efficacité (56 reviews) - Efficacité de l'annotation (51 reviews) - Étiquetage des données (41 reviews) - Caractéristiques (37 reviews) **Cons:** - Cher (24 reviews) - Manque de fonctionnalités (23 reviews) - Fonctionnalité limitée (20 reviews) - Problèmes d'annotation (16 reviews) - Étiquetage inefficace (13 reviews) ### 2. [SuperAnnotate](https://www.g2.com/fr/products/superannotate/reviews) SuperAnnotate comble le fossé entre l'innovation IA de pointe et les données humaines de haute qualité qui l'alimentent - aidant les équipes IA avancées à construire des modèles plus intelligents. Avec un réseau mondial de milliers d'experts rigoureusement sélectionnés, des opérations gérées éthiques et évolutives, un appariement précis des talents et une technologie conçue à cet effet, SuperAnnotate offre une visibilité complète des projets et une qualité de données inégalée. SuperAnnotate alimente des flux de travail complexes d'annotation, d'évaluation et d'apprentissage par renforcement pour construire, évaluer et aligner l'IA de pointe. Fiable par des innovateurs comme Databricks, IBM et ServiceNow - et soutenu par NVIDIA, Dell Technologies Capital, Databricks Ventures, Cox Enterprises et Play Time VC de Lionel Messi - SuperAnnotate permet aux meilleures équipes IA du monde de construire des modèles responsables et à la pointe de la technologie avec des données humaines. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 266 **How Do G2 Users Rate SuperAnnotate?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind SuperAnnotate?** - **Vendeur:** [SuperAnnotate](https://www.g2.com/fr/sellers/superannotate) - **Site Web de l'entreprise:** https://superannotate.com/ - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @superannotate (714 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/18999422/ (315 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Étudiant, PDG - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 57% Petite entreprise, 26% Marché intermédiaire #### What Are SuperAnnotate's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (95 reviews) - Interface utilisateur (60 reviews) - Efficacité de l'annotation (48 reviews) - Efficacité (45 reviews) - Qualité (36 reviews) **Cons:** - Problèmes de performance (21 reviews) - Performance lente (19 reviews) - Apprentissage difficile (18 reviews) - Complexité (15 reviews) - Manque de conseils (13 reviews) ### 3. [Encord](https://www.g2.com/fr/products/encord/reviews) Encord est la couche de données universelle pour l'IA. La plateforme aide les équipes d'IA à entraîner et exécuter leurs modèles avec les bonnes données - en gérant, en organisant, en annotant et en alignant les données tout au long du cycle de vie de l'IA. Encord collabore avec plus de 300 équipes d'IA de premier plan, y compris Woven by Toyota, Zipline, AXA et Flock Safety. Construisez confidentiellement des IA de production avec des données multimodales riches. Encord est conforme aux normes SOC 2, AICPA SOC, HIPAA et RGPD. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 65 **How Do G2 Users Rate Encord?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Encord?** - **Vendeur:** [Encord](https://www.g2.com/fr/sellers/encord) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Twitter:** @encord_team (980 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/69557125 (178 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Soins hospitaliers et de santé - **Company Size:** 51% Petite entreprise, 40% Marché intermédiaire #### What Are Encord's Pros and Cons? **Pros:** - Support client (5 reviews) - Efficacité de l'annotation (3 reviews) - Outils d'annotation (3 reviews) - Efficacité (3 reviews) - Caractéristiques (3 reviews) **Cons:** - Automatisation complexe (1 reviews) - Complexité (1 reviews) - Manque de conseils (1 reviews) ### 4. [Labelbox](https://www.g2.com/fr/products/labelbox/reviews) Labelbox est la principale plateforme d'IA centrée sur les données pour créer des applications intelligentes. Les équipes cherchant à tirer parti des dernières avancées en matière d'IA générative et de LLM utilisent la plateforme Labelbox pour injecter ces systèmes avec le bon degré de supervision humaine et d'automatisation. Qu'elles construisent des produits d'IA avec des modèles personnalisés ou de base, ou qu'elles utilisent l'IA pour automatiser des tâches de données ou trouver des insights commerciaux, Labelbox permet aux équipes de le faire efficacement et rapidement. La plateforme est utilisée par des entreprises du Fortune 500 telles que Walmart, P&G, Genentech et Adobe, ainsi que par des centaines d'équipes d'IA de premier plan. Labelbox est soutenu par des investisseurs de premier plan, y compris SoftBank, Andreessen Horowitz, B Capital, Gradient Ventures (le fonds axé sur l'IA de Google) et Databricks Ventures. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 48 **How Do G2 Users Rate Labelbox?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 9.0/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Labelbox?** - **Vendeur:** [Labelbox](https://www.g2.com/fr/sellers/labelbox) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, California - **Twitter:** @labelbox (3,448 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/labelbox/ (427 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 46% Petite entreprise, 38% Marché intermédiaire #### What Are Labelbox's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (9 reviews) - Étiquetage des données (6 reviews) - Efficacité (6 reviews) - Capacités de l'IA (5 reviews) - Intégrations faciles (5 reviews) **Cons:** - Manque de fonctionnalités (3 reviews) - Performance lente (3 reviews) - Apprentissage difficile (2 reviews) - Cher (2 reviews) - Traitement lent (2 reviews) ### 5. [Amazon Sagemaker Ground Truth](https://www.g2.com/fr/products/amazon-sagemaker-ground-truth/reviews) Amazon SageMaker Ground Truth vous aide à créer rapidement des ensembles de données d'entraînement très précis pour l'apprentissage automatique. SageMaker Ground Truth offre un accès facile à des étiqueteurs humains publics et privés et leur fournit des flux de travail et des interfaces intégrés pour les tâches d'étiquetage courantes. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 19 **How Do G2 Users Rate Amazon Sagemaker Ground Truth?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Amazon Sagemaker Ground Truth?** - **Vendeur:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/fr/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Année de fondation:** 2006 - **Emplacement du siège social:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,226,638 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 37% Entreprise, 37% Petite entreprise ### 6. [V7 Darwin](https://www.g2.com/fr/products/v7-darwin/reviews) V7 Darwin est une plateforme d'IA spécialisée dans la création de données d'entraînement de haute qualité et la gestion des flux de travail d'annotation. Elle est conçue pour les équipes développant des modèles de vision par ordinateur sophistiqués et résolvant des défis complexes et spécifiques à un domaine avec l'IA. V7 Darwin offre une suite complète d'outils pour l'étiquetage de données, l'annotation vidéo et l'annotation d'imagerie médicale. - Créez des annotations d'images et de vidéos pixel-parfaites avec Auto-Annotate et SAM pour les masques sémantiques, la segmentation d'instances, les points clés et les polygones. - Développez l'IA médicale avec des outils pour l'annotation DICOM, NIfTI et WSI, avec une interface comprenant MPR, rendu 3D, réticules précis, fenêtrage et vues obliques. - Accélérez l'annotation vidéo jusqu'à 10 fois avec le suivi automatique assisté par IA pour les objets à travers les images. - Gérez de longues vidéos, des vues multi-caméras et des classes d'annotation imbriquées. - Concevez des flux de travail de révision multi-étapes avec logique conditionnelle, consensus et attribution de tâches pour votre pipeline d'étiquetage de données. - Organisez, filtrez et gérez de grands ensembles de données avec des vues et des tags personnalisés, permettant une collaboration en temps réel pour les annotateurs, les réviseurs et les ingénieurs ML. - Évoluez vos projets d'annotation avec des services professionnels d'étiquetage de données, y compris des annotateurs certifiés et des experts dans divers domaines (médical, vidéo, LLMs, scientifique). Vous pouvez intégrer V7 Darwin de manière transparente avec votre pile technologique existante et importer/exporter des annotations facilement. Obtenez un contrôle complet sur vos modèles, tâches et ensembles de données grâce à l'API ouverte, le SDK Darwin-py et l'interface en ligne de commande. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 55 **How Do G2 Users Rate V7 Darwin?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind V7 Darwin?** - **Vendeur:** [V7](https://www.g2.com/fr/sellers/v7) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** London, England - **Twitter:** @v7labs (3,472 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/v7labs/ (104 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 55% Petite entreprise, 35% Marché intermédiaire #### What Are V7 Darwin's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (10 reviews) - Efficacité de l'annotation (8 reviews) - Outils d'annotation (7 reviews) - Caractéristiques (6 reviews) - Efficacité (5 reviews) **Cons:** - Caractéristiques manquantes (5 reviews) - Fonctionnalités manquantes (5 reviews) - Fonctionnalités limitées (3 reviews) - Problèmes d'annotation (2 reviews) - Navigation difficile (2 reviews) ### 7. [FiftyOne](https://www.g2.com/fr/products/voxel51-fiftyone/reviews) FiftyOne par Voxel51 - la plateforme de données d'IA visuelle et de vision par ordinateur la plus puissante. Sans les bonnes données, même les modèles d'IA les plus intelligents échouent. FiftyOne donne aux ingénieurs en apprentissage automatique le pouvoir de comprendre et d'évaluer en profondeur leurs ensembles de données visuelles—à travers des images, des vidéos, des nuages de points 3D, des données géospatiales et médicales. Avec plus de 2,8 millions d'installations open source et des clients comme Walmart, GM, Bosch, Medtronic et l'Université de la santé du Michigan, FiftyOne est un outil indispensable pour construire des systèmes de vision par ordinateur qui fonctionnent dans le monde réel, pas seulement en laboratoire. FiftyOne rationalise la curation des données visuelles et l'analyse des modèles avec des flux de travail pour simplifier les processus laborieux de visualisation et d'analyse des insights lors de la curation des données et du raffinement des modèles—répondant à un défi majeur dans les pipelines de données à grande échelle avec des milliards d'échantillons. Impact prouvé avec FiftyOne : ⬆️Augmentation de 30 % de la précision des modèles ⏱️Plus de 5 mois de temps de développement économisés 📈Augmentation de 30 % de la productivité de l'équipe Apprenez-en plus sur FiftyOne : 🔍Curation et gestion des données : Explorez et organisez vos ensembles de données avec précision. Obtenez des insights sur la distribution, la diversité, la couverture et plus encore pour optimiser les performances de l'IA. Analysez des milliards d'échantillons, hébergés en toute sécurité sur votre infrastructure, que ce soit dans le cloud ou sur site. 📊Évaluation des modèles : Identifiez rapidement ce qui provoque les échecs ou les succès des modèles. Des métriques de performance globales aux diagnostics au niveau des échantillons, diagnostiquez les modes d'échec et les cas limites empêchant vos modèles d'atteindre des performances optimales en production. Chez Voxel51, nous permettons à des centaines de milliers d'ingénieurs en ML à travers le monde de débloquer des insights de données pour maximiser les performances des modèles. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 34 **How Do G2 Users Rate FiftyOne?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Facilité d’utilisation:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind FiftyOne?** - **Vendeur:** [Voxel51](https://www.g2.com/fr/sellers/voxel51) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Ann Arbor, US - **Twitter:** @Voxel51 (1,603 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/voxel51 (65 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 56% Petite entreprise, 35% Marché intermédiaire ### 8. [Sama](https://www.g2.com/fr/products/sama/reviews) Sama est un leader mondialement reconnu dans les solutions d'annotation de données pour la vision par ordinateur d'entreprise et les modèles d'IA générative qui nécessitent la plus haute précision. En tant que pionnier de l'industrie avec 15 ans d'expérience, l'expertise et les solutions de Sama sont de confiance pour des entreprises de premier plan telles que GM, Ford, Continental, Google, et bien d'autres. Sama se spécialise dans les services d'annotation de données pour l'IA générative, et les images et vidéos 2D et 3D (y compris LiDAR et fusion de capteurs). Nous validons également des algorithmes d'apprentissage automatique complexes. En tant que leader de l'IA éthique et B-Corp certifié, nous avons été pionniers d'un modèle d'impact qui exploite le pouvoir des marchés pour le bien social. Nous avons amélioré de manière significative les résultats en matière d'emploi et de revenus pour ceux qui rencontrent les plus grands obstacles au travail formel (validé par une étude indépendante du MIT). Jusqu'à présent, nous avons aidé plus de 60 000 personnes à sortir de la pauvreté. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 11 **How Do G2 Users Rate Sama?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Sama?** - **Vendeur:** [Sama](https://www.g2.com/fr/sellers/sama) - **Année de fondation:** 2008 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Twitter:** @SamaAI (228,738 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/410136 (4,342 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 55% Petite entreprise, 36% Entreprise #### What Are Sama's Pros and Cons? **Pros:** - Analytique (1 reviews) - Support client (1 reviews) - Catalogage des données (1 reviews) - Traçabilité des données (1 reviews) - Gestion des données (1 reviews) **Cons:** - Complexité (1 reviews) - Configuration complexe (1 reviews) - Manque de formation (1 reviews) - Formation requise (1 reviews) ### 9. [Keymakr](https://www.g2.com/fr/products/keymakr/reviews) Nous sommes une entreprise de labellisation de données qui se concentre sur la fourniture de services d'annotation de haute qualité et d'un excellent support client. Nous sommes le meilleur choix pour : Annotation d'images Annotation de vidéos Validation de données Annotation de documents Création de données Collecte de données Notre entreprise crée des données d'entraînement de vision par ordinateur de premier ordre. Nous offrons une équipe interne associée à des outils d'annotation propriétaires avancés. Une solution tout-en-un évolutive et sécurisée pour votre IA **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 45 **How Do G2 Users Rate Keymakr?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Keymakr?** - **Vendeur:** [Keymakr](https://www.g2.com/fr/sellers/keymakr) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** New York, NY - **Twitter:** @keymakr_com (355 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/keymakr/ (63 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 52% Petite entreprise, 22% Marché intermédiaire #### What Are Keymakr's Pros and Cons? **Pros:** - Support client (7 reviews) - Qualité (5 reviews) - Efficacité (4 reviews) - Efficacité de l'annotation (3 reviews) - Utile (3 reviews) **Cons:** - Problèmes d'annotation (3 reviews) - Configuration difficile (2 reviews) - Complexité (1 reviews) - Personnalisation limitée (1 reviews) ### 10. [Appen](https://www.g2.com/fr/products/appen/reviews) Appen collecte et étiquette des images, du texte, de la parole, de l'audio, de la vidéo et d'autres données pour créer des données d'entraînement utilisées pour construire et améliorer continuellement les systèmes d'intelligence artificielle les plus innovants au monde. Nous offrons une plateforme d'annotation de données de pointe et sous licence pour annoter des cas d'utilisation de données d'entraînement en vision par ordinateur et en traitement du langage naturel. Notre plateforme améliore la précision et l'efficacité grâce à nos fonctionnalités d'étiquetage intelligent et de pré-étiquetage qui utilisent l'apprentissage automatique pour faciliter les annotations humaines. Vous choisissez le niveau de service et de sécurité que vous souhaitez pour la collecte et l'annotation des données, allant du service géré haut de gamme au libre-service flexible. Notre expertise inclut une foule mondiale de plus de 1 million de contractants qualifiés qui parlent plus de 235 langues et dialectes, dans plus de 70 000 lieux et 170 pays, et la plateforme d'annotation de données assistée par IA la plus avancée de l'industrie. Nos données d'entraînement fiables donnent aux leaders de la technologie, de l'automobile, des services financiers, de la vente au détail, de la santé et des gouvernements la confiance nécessaire pour déployer des produits d'IA de classe mondiale. Fondée en 1996, Appen a des clients et des bureaux dans le monde entier. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 33 **How Do G2 Users Rate Appen?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Appen?** - **Vendeur:** [Appen](https://www.g2.com/fr/sellers/appen) - **Année de fondation:** 1996 - **Emplacement du siège social:** Kirkland, Washington, United States - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/appen (19,630 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** ASX:APX - **Revenu total (en MM USD):** $244,900 **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 54% Petite entreprise, 26% Marché intermédiaire #### What Are Appen's Pros and Cons? **Pros:** - Utile (2 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) - Flexibilité (1 reviews) **Cons:** - Interruptions de travail (3 reviews) - Faible rémunération (2 reviews) - Complexité (1 reviews) - Problèmes de connectivité (1 reviews) - Problèmes d'interface utilisateur (1 reviews) ### 11. [Taskmonk](https://www.g2.com/fr/products/taskmonk/reviews) Taskmonk est une plateforme de labellisation de données tout-en-un qui permet aux entreprises de former des modèles d'IA d'entreprise puissants avec facilité. Vous pouvez gérer des pipelines d'annotation de données, tirer parti de l'intelligence humaine, conquérir de grands ensembles de données et obtenir des résultats d'IA de premier ordre - le tout sans transpirer sur Taskmonk. Taskmonk est conçu pour chaque partie prenante - des équipes d'annotation de données aux chefs de projet en passant par les responsables IA, garantissant des données d'entraînement de haute qualité avec des fonctionnalités intuitives qui : • Combattent les ensembles de données massifs avec des workflows low-code/no-code qui s'adaptent à vos besoins en un rien de temps. • Amplifient l'effort humain avec des modèles pré-entraînés et une automatisation qui réduisent le TMA et améliorent le ROI. • Priorisent la confidentialité et la sécurité des données, et empêchent l'accès non autorisé. Plus de 7 entreprises du classement F500 mondial font confiance à notre plateforme éprouvée avec plus de 200 millions de tâches labellisées et plus de 500 000 heures de labellisation pour : • Évoluer les opérations, optimiser les résultats et conquérir les ensembles de données • Obtenir des données d'entraînement précises et polyvalentes avec une intégration fluide des opérations ML • Éliminer les silos, tirer parti des affectations de tâches basées sur les compétences et assurer un contrôle qualité à plusieurs niveaux. L'équilibre de Taskmonk entre la rapidité, la facilité d'utilisation et l'accent mis sur la qualité des données se traduit par le succès de l'IA d'entreprise. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 17 **How Do G2 Users Rate Taskmonk?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Taskmonk?** - **Vendeur:** [Taskmonk](https://www.g2.com/fr/sellers/taskmonk) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Bengaluru, Karnataka, India - **Twitter:** @TaskmonkAI (16 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/taskmonk/ (29 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 72% Petite entreprise, 22% Entreprise #### What Are Taskmonk's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (12 reviews) - Support client (9 reviews) - Efficacité (6 reviews) - Caractéristiques (6 reviews) - Configurer la facilité (6 reviews) **Cons:** - Manque de fonctionnalités (4 reviews) - Apprentissage difficile (3 reviews) - Complexité (2 reviews) - Difficultés techniques (2 reviews) - Problèmes de téléchargement (2 reviews) ### 12. [Clarifai](https://www.g2.com/fr/products/clarifai/reviews) Clarifai est un leader dans l'orchestration et le développement de l'IA, aidant les organisations, les équipes et les développeurs à construire, déployer, orchestrer et opérationnaliser l'IA à grande échelle. La plateforme d'orchestration de flux de travail d'IA de pointe de Clarifai exploite les technologies d'IA modernes d'aujourd'hui comme les modèles de langage de grande taille (LLM), les modèles de vision de grande taille (LVM) et la génération augmentée par récupération (RAG), l'étiquetage de données, l'inférence, et plus encore, et est disponible dans des environnements cloud, sur site ou hybrides. Fondée en 2013, Clarifai a été utilisée pour construire plus de 1,5 million de modèles d'IA avec plus de 400 000 utilisateurs dans 170 pays. En savoir plus sur www.clarifai.com. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 66 **How Do G2 Users Rate Clarifai?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 8.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Clarifai?** - **Vendeur:** [Clarifai](https://www.g2.com/fr/sellers/clarifai) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** Wilmington, Delaware - **Twitter:** @clarifai (10,769 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10064814/ (89 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 61% Petite entreprise, 27% Marché intermédiaire #### What Are Clarifai's Pros and Cons? **Pros:** - Caractéristiques (13 reviews) - Technologie de l'IA (10 reviews) - Variété de modèles (10 reviews) - Intégration de l'IA (8 reviews) - Modélisation IA (8 reviews) **Cons:** - Cher (9 reviews) - Complexité (4 reviews) - Apprentissage difficile (3 reviews) - Manque de ressources (3 reviews) - Documentation médiocre (3 reviews) ### 13. [Dataloop](https://www.g2.com/fr/products/dataloop-dataloop/reviews) Dataloop est une plateforme de développement d'IA de pointe qui transforme la manière dont les organisations construisent des applications d'IA. Notre plateforme est méticuleusement conçue pour répondre aux besoins des développeurs au cœur du processus de développement de l'IA, rendant le travail avec les données et les modèles d'IA plus simple et plus intuitif. Notre solution complète couvre l'ensemble du cycle de vie du développement de l'IA, offrant des outils et des fonctionnalités qui simplifient la gestion des données, l'annotation, la sélection de modèles et le déploiement. La plateforme de Dataloop est construite avec un accent sur la collaboration, permettant aux développeurs, scientifiques des données et ingénieurs de travailler ensemble de manière transparente, brisant les silos traditionnels et favorisant l'innovation. Les caractéristiques clés incluent une interface intuitive de glisser-déposer pour construire des pipelines de données, une vaste bibliothèque d'éléments et de modèles d'IA préconstruits, et des capacités robustes de curation et d'annotation de données. Ces fonctionnalités sont conçues pour permettre aux développeurs de prototyper, itérer et déployer rapidement des solutions d'IA, en suivant le rythme des demandes en constante évolution du marché. Dataloop s'engage à faire progresser le développement de l'IA en fournissant une plateforme centrée sur le développeur qui aborde les complexités et les défis de la gestion de l'IA et des données. Notre vision est de démocratiser le développement de l'IA, permettant à chaque organisation de tirer parti de la puissance de l'IA et de faire avancer leurs solutions innovantes. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 87 **How Do G2 Users Rate Dataloop?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Dataloop?** - **Vendeur:** [Dataloop](https://www.g2.com/fr/sellers/dataloop) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** Herzliya, IL - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataloop (69 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 39% Marché intermédiaire, 33% Petite entreprise #### What Are Dataloop's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (4 reviews) - Efficacité de l'annotation (2 reviews) - Outils d'annotation (2 reviews) - Interface utilisateur (2 reviews) - Intégrations faciles (1 reviews) **Cons:** - Complexité (1 reviews) - Syntaxe déroutante (1 reviews) - Navigation difficile (1 reviews) - Manque de communication (1 reviews) - Manque de conseils (1 reviews) ### 14. [Playment](https://www.g2.com/fr/products/playment/reviews) Le GT Studio de Playment est une plateforme d'étiquetage de données sans code et en libre-service, conçue de manière heuristique pour aider les équipes de ML à créer des ensembles de données de vérité terrain diversifiés et de haute qualité à un coût, une échelle et une vitesse efficaces. La plupart des équipes de ML travaillent avec des données sous-optimales ou dépendent d'outils ou de processus qui prennent une quantité significative de leur temps qui pourrait être consacrée à l'innovation. GT Studio est une plateforme d'étiquetage basée sur le web qui élimine les inefficacités pour l'annotateur et le chef de projet grâce à des outils d'annotation assistés par ML et un logiciel de gestion de flux de travail facile à utiliser. Nos modèles d'engagement flexibles aident les équipes de ML de toute taille et de toute industrie à atteindre leurs objectifs plus rapidement en tirant parti des données de la plus haute qualité très rapidement. En résumé : Avec le GT Studio de Playment, vous pouvez accéder à : ✔ Outils d'étiquetage 2D et 3D assistés par ML ✔ Débits 5 fois plus rapides que l'étiquetage manuel ✔ APIs puissantes pour une intégration facile des pipelines ✔ Constructeur de flux de travail pour une configuration de projet plus facile ✔ Flux de travail et outils de QC intégrés ✔ Analyses de productivité des annotateurs en temps réel ✔ Sécurité et conformité assurées Nous travaillons avec plus de 200 équipes de ML dans des entreprises comme Samsung, Intel, Nuro, Postmates, AI Motive, Ouster, Sony, Continental, Hella, Renault, Siemens, Daimler, LG, Innoviz, et bien d'autres. Nous sommes soutenus par des acteurs renommés comme Y Combinator, SAIF Partners, Google Launchpad, et Samsung. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 11 **How Do G2 Users Rate Playment?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 10.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 9.7/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Playment?** - **Vendeur:** [Playment](https://www.g2.com/fr/sellers/playment) - **Année de fondation:** 2005 - **Emplacement du siège social:** Las Vegas, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/6611939 (6,122 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 36% Entreprise, 36% Petite entreprise ### 15. [Datature](https://www.g2.com/fr/products/datature/reviews) Datature est une plateforme de vision par intelligence artificielle qui simplifie le développement de la vision par ordinateur en unifiant l'étiquetage des données, l'entraînement des modèles et le déploiement en un seul flux de travail. En éliminant le besoin d'outils fragmentés et d'une infrastructure complexe, les équipes peuvent se concentrer sur la résolution de problèmes concrets. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 38 **How Do G2 Users Rate Datature?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 9.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 9.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Datature?** - **Vendeur:** [Datature](https://www.g2.com/fr/sellers/datature) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Twitter:** @DatatureAI (167 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datature/ (28 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Recherche - **Company Size:** 63% Petite entreprise, 29% Entreprise #### What Are Datature's Pros and Cons? **Pros:** - Efficacité (5 reviews) - Efficacité de l'annotation (4 reviews) - Facilité d'utilisation (4 reviews) - Gestion de modèle (4 reviews) - Capacités de l'IA (3 reviews) **Cons:** - Personnalisation limitée (2 reviews) - Problèmes d'annotation (1 reviews) - Apprentissage difficile (1 reviews) - Configuration difficile (1 reviews) - Cher (1 reviews) ### 16. [Kili](https://www.g2.com/fr/products/kili/reviews) Kili Technology est une plateforme collaborative de données d'IA conçue pour aider les clients d'entreprise à créer des données d'entraînement d'IA prêtes pour la production. Fondée à Paris en 2018, Kili Technology s'adresse à une gamme diversifiée d'industries, y compris la santé, les services financiers, la fabrication, la défense et la technologie. La plateforme est conçue pour soutenir des équipes de tailles variées, accueillant de 10 à plus de 500 utilisateurs simultanés, et traite des millions d'actifs chaque année. La fonctionnalité principale de Kili Technology réside dans sa capacité à faciliter la collaboration entre des équipes transversales. Contrairement aux outils de labellisation traditionnels qui servent principalement les ingénieurs en apprentissage automatique, Kili connecte les équipes de science des données avec les parties prenantes commerciales et les experts en la matière. Cette intégration améliore le cycle de développement de l'IA en rationalisant les processus d'annotation et de labellisation jusqu'à la validation et le retour d'information sur le modèle. En conséquence, les utilisateurs peuvent s'assurer que les données utilisées pour entraîner les modèles d'IA sont non seulement précises mais aussi pertinentes pour le contexte commercial spécifique. Kili Technology est particulièrement bénéfique pour les organisations cherchant à exploiter la puissance de l'IA tout en maintenant un haut niveau de qualité des données. La plateforme prend en charge diverses modalités de données, permettant aux équipes de travailler avec des données textuelles, d'images, audio et vidéo de manière transparente. Cette polyvalence la rend adaptée à un large éventail d'applications, du développement de modèles de traitement du langage naturel aux systèmes de reconnaissance d'images. En favorisant la collaboration entre différents rôles au sein d'une organisation, Kili améliore l'efficacité globale du processus de développement de l'IA. Les caractéristiques clés de Kili Technology incluent une interface utilisateur intuitive qui simplifie le processus de labellisation, des outils robustes pour la validation des données, et des mécanismes de retour d'information complets qui permettent une amélioration continue des modèles d'IA. De plus, la plateforme offre des capacités d'analyse avancées, permettant aux équipes de suivre les progrès et d'identifier les domaines à améliorer. Ces fonctionnalités permettent collectivement aux organisations de construire des ensembles de données d'entraînement de haute qualité qui répondent aux exigences des applications d'IA complexes. Kili Technology se distingue dans le paysage concurrentiel des plateformes de données d'IA en priorisant la collaboration et la convivialité. En comblant le fossé entre les parties prenantes techniques et non techniques, elle garantit que le développement de solutions d'IA est un effort cohérent. Cette approche accélère non seulement le temps de mise sur le marché des initiatives d'IA, mais améliore également la qualité globale des données d'entraînement, conduisant finalement à des modèles d'IA plus efficaces. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 52 **How Do G2 Users Rate Kili?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 9.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Kili?** - **Vendeur:** [Kili Technology](https://www.g2.com/fr/sellers/kili-technology) - **Site Web de l'entreprise:** https://kili-technology.com - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Paris, FR - **Twitter:** @Kili_Technology (440 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/33266852 (49 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 38% Marché intermédiaire, 34% Petite entreprise #### What Are Kili's Pros and Cons? **Pros:** - Étiquetage des données (1 reviews) - Étiquetage des données (1 reviews) - Facilité d'utilisation (1 reviews) - Variété de modèles (1 reviews) **Cons:** - Fonctionnalités limitées (1 reviews) - Fonctionnalités manquantes (1 reviews) ### 17. [Alegion](https://www.g2.com/fr/products/alegion/reviews) Le service géré d'Alegion accélère les initiatives d'IA d'entreprise en validant, étiquetant et annotant les données d'entraînement. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 12 **How Do G2 Users Rate Alegion?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 9.2/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Alegion?** - **Vendeur:** [Alegion](https://www.g2.com/fr/sellers/alegion) - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** Austin, US - **Twitter:** @Alegion (3 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2756641 (43 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 42% Petite entreprise, 33% Entreprise #### What Are Alegion's Pros and Cons? **Pros:** - Étiquetage des données (3 reviews) - Gestion des données (3 reviews) - Caractéristiques (3 reviews) - Efficacité de l'annotation (2 reviews) - Personnalisation (2 reviews) **Cons:** - Cher (3 reviews) - Complexité (1 reviews) - Manque de fonctionnalités (1 reviews) - Personnalisation limitée (1 reviews) ### 18. [Prolific](https://www.g2.com/fr/products/prolific/reviews) Prolific aide les équipes de recherche à construire un monde meilleur avec de meilleures données. Notre plateforme permet d'accéder facilement à des données de haute qualité provenant de plus de 200 000 participants divers et vérifiés. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 202 **How Do G2 Users Rate Prolific?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 5.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 5.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Prolific?** - **Vendeur:** [Prolific](https://www.g2.com/fr/sellers/prolific) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.prolific.com/ - **Année de fondation:** 2014 - **Emplacement du siège social:** London, England - **Twitter:** @Prolific (13,608 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5168486 (867 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Professeur adjoint, Professeur associé - **Top Industries:** Enseignement supérieur, Recherche - **Company Size:** 40% Entreprise, 37% Petite entreprise #### What Are Prolific's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (39 reviews) - Recrutement de participants (29 reviews) - Qualité (19 reviews) - Engagement des participants (16 reviews) - Support client (12 reviews) **Cons:** - Cher (13 reviews) - Gestion des participants (11 reviews) - Fonctionnalités limitées (8 reviews) - Mauvais service client (7 reviews) - Enquêtes limitées (6 reviews) ### 19. [CVAT.ai](https://www.g2.com/fr/products/cvat-ai/reviews) Aperçu de l'entreprise : CVAT.ai est un fournisseur mondial d'outils et de services d'annotation de données, connu pour avoir développé l'un des outils d'annotation open-source les plus populaires, CVAT. En plus de la plateforme open-source, nous offrons des services professionnels de labellisation de données, une version Entreprise de CVAT, ainsi que des services de conseil et de personnalisation pour répondre aux besoins spécifiques des clients. Notre équipe soutient les entreprises et les chercheurs en IA du monde entier dans la gestion efficace de l'annotation de données pour les projets de vision par ordinateur. Caractéristiques clés : - Outil Open-Source Populaire : CVAT est approuvé par des milliers de développeurs et d'organisations à l'échelle mondiale. - Services de Labellisation de Données : Nous fournissons des services experts de labellisation de données pour gérer les projets de bout en bout. - Version Entreprise de CVAT : La version Entreprise offre des fonctionnalités avancées, un support et une évolutivité pour les grandes organisations. - Conseil et Personnalisation : Nous offrons des services de conseil et pouvons personnaliser CVAT pour correspondre aux besoins de votre projet. En savoir plus sur notre approche du conseil et des demandes de fonctionnalités ici. - Automatisation Assistée par l'IA : Notre plateforme utilise l'IA pour améliorer l'efficacité et la précision de la labellisation. - Collaboration en Équipe : Les équipes peuvent collaborer sans heurts sur des projets à grande échelle. - Personnalisable et Évolutif : CVAT peut être adapté à la taille et aux besoins de votre projet. - Sécurisé : Nous respectons les normes mondiales de confidentialité et de sécurité des données. Ce que nous résolvons : CVAT.ai aide les utilisateurs à réduire les efforts manuels en rendant l'annotation de données plus rapide, plus précise et facile à gérer. Grâce à notre plateforme open-source, nos services professionnels de labellisation, notre conseil et la version Entreprise, nous offrons une solution flexible et complète pour tout projet de vision par ordinateur. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 19 **How Do G2 Users Rate CVAT.ai?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind CVAT.ai?** - **Vendeur:** [CVAT.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/cvat-ai) - **Année de fondation:** 2022 - **Emplacement du siège social:** Palo Alto, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cvat-ai/ (101 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 58% Petite entreprise, 26% Marché intermédiaire #### What Are CVAT.ai's Pros and Cons? **Pros:** - Efficacité de l'annotation (7 reviews) - Facilité d'utilisation (4 reviews) - Efficacité (4 reviews) - Qualité (4 reviews) - Support client (3 reviews) **Cons:** - Apprentissage difficile (2 reviews) - Complexité (1 reviews) - Problèmes d'étiquetage (1 reviews) - Manque de fonctionnalités (1 reviews) - Performance lente (1 reviews) ### 20. [Hive Data](https://www.g2.com/fr/products/hive-data/reviews) Fondée en 2013, Hive est une entreprise pionnière en intelligence artificielle spécialisée dans la vision par ordinateur et l'apprentissage profond. Hive se concentre sur l'accompagnement des innovateurs à travers les industries avec des solutions d'IA pratiques et l'étiquetage de données, fondés sur les métadonnées visuelles et audio de la plus haute qualité au monde. L'entreprise résout les défis pour les entreprises à travers trois piliers principaux de son activité : Hive Data, Hive Predict et Hive Enterprise. Hive Data est la plus grande plateforme d'étiquetage de données distribuée au monde avec plus de 2 millions de contributeurs enregistrés à l'échelle mondiale. Hive Predict est notre ensemble de modèles d'apprentissage profond propriétaires, alimentant l'IA pour les clients d'entreprise. Hive Enterprise regroupe des solutions industrielles appliquées, intégrant des modèles propriétaires avec les ensembles de données et systèmes des clients. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 10 **How Do G2 Users Rate Hive Data?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 6.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 8.9/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Hive Data?** - **Vendeur:** [Hive.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/hive-ai) - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, California - **Twitter:** @hive_ai (4,054 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hiveai (510 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 50% Entreprise, 40% Petite entreprise ### 21. [Shaip Cloud](https://www.g2.com/fr/products/shaip-cloud/reviews) Shaip Data est une plateforme moderne conçue pour rassembler des données de haute qualité et éthiques pour l'entraînement des modèles d'IA. Elle se compose de trois parties principales : Shaip Manage, Shaip Work et Shaip Intelligence. La plateforme simplifie les flux de travail, réduit les problèmes avec une équipe mondiale et offre une meilleure visibilité ainsi que des contrôles de qualité en temps réel. Shaip Data aide à collecter, traiter et étiqueter rapidement de grandes quantités de données (texte, audio, images et vidéo) pour entraîner et améliorer les modèles d'IA et de ML. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 21 **How Do G2 Users Rate Shaip Cloud?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 8.7/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Shaip Cloud?** - **Vendeur:** [Shaip](https://www.g2.com/fr/sellers/shaip) - **Année de fondation:** 2018 - **Emplacement du siège social:** Louisville, Kentucky - **Twitter:** @weareShaip (227 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/66611098 (348 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 41% Entreprise, 36% Petite entreprise ### 22. [BasicAI Data Annotation Platform](https://www.g2.com/fr/products/basicai-data-annotation-platform/reviews) Plateforme d'annotation de données BasicAI (https://www.basic.ai/basicai-cloud-data-annotation-platform) est une plateforme d'annotation de données intelligente tout-en-un avec une fonctionnalité multimodale forte et des outils d'annotation alimentés par l'IA qui prend en charge : - Annotation automatique et suivi des objets de nuages de points 3D (image unique et séries d'images), fusion de capteurs 2D et 3D, données d'images et de vidéos (images consécutives) - Segmentation automatique des données de nuages de points 3D - Travail d'équipe fluide pour l'annotation, y compris la gestion du flux de travail, des rôles de performance et des permissions, etc. - Annotation sans décalage de jusqu'à 150 millions de points dans 300 images dans un nuage de points de données, ainsi que 1 000 images dans une donnée 2D. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 36 **How Do G2 Users Rate BasicAI Data Annotation Platform?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 8.8/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 8.5/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind BasicAI Data Annotation Platform?** - **Vendeur:** [BasicAI](https://www.g2.com/fr/sellers/basicai) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** Irvine, CA - **Twitter:** @BasicAIteam (93 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/basicaius/about/?viewAsMember=true (15 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 44% Petite entreprise, 31% Marché intermédiaire ### 23. [Labellerr](https://www.g2.com/fr/products/labellerr/reviews) Labellerr est une plateforme d'automatisation de flux de travail en vision par ordinateur. Elle aide les équipes ML à gérer leur cycle de développement d'IA de manière beaucoup plus efficace. Elle aide les équipes à travailler de manière collaborative sur les tâches d'étiquetage de données et dispose de modules pour gérer plusieurs projets, utilisateurs et millions de données non structurées. Les équipes peuvent effectuer- 1. Curation de données automatisée 2. EDA (Analyse Exploratoire des Données) 3. Étiquetage de données automatisé 4. Contrôle de qualité avec assurance 5. QC automatisé 6. Débogage de modèle Les types de données qu'elle prend en charge sont les images, vidéos, textes, audio et PDFs. Les cas d'utilisation qu'elle prend en charge sont la détection d'objets, la segmentation, la classification, la légende d'image, la transcription et la traduction. La fonctionnalité d'apprentissage actif a aidé les utilisateurs à économiser des milliers de dollars par tâche. Labellerr a récemment lancé LabelGPT qui étiquette les images à l'aide d'une invite. Il exploite la combinaison de modèles d'IA générative pour étiqueter les données en quelques minutes plutôt qu'en mois. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 21 **How Do G2 Users Rate Labellerr?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 9.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 9.9/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 9.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Labellerr?** - **Vendeur:** [Tensor Matics Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/tensor-matics-inc) - **Année de fondation:** 2017 - **Emplacement du siège social:** Wilmington, Delaware - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tensormatics/ (2 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services - **Company Size:** 57% Petite entreprise, 38% Marché intermédiaire #### What Are Labellerr's Pros and Cons? **Pros:** - Efficacité de l'annotation (1 reviews) - Collaboration (1 reviews) - Support client (1 reviews) - Précision des données (1 reviews) - Efficacité (1 reviews) **Cons:** - Configuration difficile (1 reviews) ### 24. [Segments.ai](https://www.g2.com/fr/products/segments-ai/reviews) Plateforme d'étiquetage multi-capteurs pour la robotique et la conduite autonome. Segments.ai est une plateforme d'étiquetage de données rapide et précise pour l'annotation de données multi-capteurs. Vous pouvez obtenir des étiquettes de segmentation, des étiquettes vectorielles, et plus encore via les interfaces d'étiquetage intuitives pour les images, les vidéos et les nuages de points 3D (lidar et RGBD). Segmentation d'images - Segmentation sémantique - Segmentation d'instances - Segmentation panoptique - Outils d'étiquetage alimentés par ML : DeepPixels et Autosegment Étiquetage vectoriel d'images - Boîtes englobantes - Polygones - Polylignes - Points clés Segmentation de nuages de points - Segmentation sémantique - Segmentation d'instances - Segmentation panoptique Étiquetage vectoriel de nuages de points - Cuboïdes / boîtes englobantes 3D - Points clés - Polygones et polylignes Étiquetage vidéo - Étiquetez rapidement des séquences de données avec interpolation et assistance ML. - Étiquetez des nuages de points 3D fusionnés de taille illimitée. - Étiquetez des séquences 3D plus rapidement avec le mode batch et la vue de nuage de points fusionnés. Fusion de capteurs : visualisez et étiquetez plusieurs modalités dans la même interface Construisez votre flux de travail d'annotation intelligent exactement comme vous le souhaitez, avec la flexibilité dont vous avez besoin pour faire le travail rapidement et efficacement. Segments.ai est une plateforme en libre-service avec un support dédié de notre équipe principale d'ingénieurs lorsque vous en avez besoin. - Un SDK Python qui a enfin du sens - Documentation pour rendre l'installation facile comme un jeu d'enfant - Libre-service avec support uniquement lorsque vous êtes bloqué, pour ne pas vous ralentir - Déclenchez automatiquement des actions à l'aide de webhooks - Connectez votre fournisseur de cloud (AWS, Google Cloud, Azure) - Exportez vers des frameworks ML populaires (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face 🤗) Intégrez votre main-d'œuvre ou utilisez l'un de nos partenaires de main-d'œuvre. Nos outils de gestion facilitent l'étiquetage et la révision de grands ensembles de données ensemble. Commencez avec un essai gratuit aujourd'hui sur https://segments.ai/join **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 22 **How Do G2 Users Rate Segments.ai?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 8.0/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 8.6/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Segments.ai?** - **Vendeur:** [Segments.ai](https://www.g2.com/fr/sellers/segments-ai) - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** Leuven, Vlaams-Brabant, Belgium - **Twitter:** @SegmentsAI (484 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/segmentsai/ (12 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Recherche, Logiciels informatiques - **Company Size:** 95% Petite entreprise, 5% Marché intermédiaire #### What Are Segments.ai's Pros and Cons? **Pros:** - Caractéristiques (3 reviews) - Étiquetage des données (2 reviews) - Efficacité (2 reviews) - Gain de temps (2 reviews) - Efficacité de l'annotation (1 reviews) **Cons:** - Apprentissage difficile (2 reviews) - Courbe d'apprentissage (2 reviews) - Problèmes d'annotation (1 reviews) - Manque de fonctionnalités (1 reviews) - Manque d'outils (1 reviews) ### 25. [Datasaur](https://www.g2.com/fr/products/datasaur/reviews) Datasaur offre l'interface la plus intuitive pour toutes vos tâches liées au traitement du langage naturel. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 29 **How Do G2 Users Rate Datasaur?** - **Qualité de l’étiqueteuse:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Détection d’objets:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Types de données:** 8.3/10 (Category avg: 8.8/10) - **Facilité d’utilisation:** 9.3/10 (Category avg: 8.8/10) **Who Is the Company Behind Datasaur?** - **Vendeur:** [Datasaur](https://www.g2.com/fr/sellers/datasaur) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** San Francisco Bay Area, California - **Twitter:** @datasaurai (264 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datasaur/ (67 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 52% Marché intermédiaire, 41% Petite entreprise ## What Is Logiciel d'étiquetage de données? [Logiciel d'intelligence artificielle](https://www.g2.com/fr/categories/artificial-intelligence) ## What Software Categories Are Similar to Logiciel d'étiquetage de données? - [Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/fr/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Plateformes MLOps](https://www.g2.com/fr/categories/mlops-platforms) - [Outils d'apprentissage actif](https://www.g2.com/fr/categories/active-learning-tools) --- ## How Do You Choose the Right Logiciel d'étiquetage de données? ### Ce que vous devez savoir sur les logiciels d'étiquetage de données ### Qu'est-ce qu'un logiciel d'étiquetage de données ? Un logiciel d'étiquetage de données étiquette ou annote des données pour l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique. Les algorithmes d'apprentissage automatique dépendent de grandes quantités de données étiquetées pour apprendre des motifs et faire des prédictions. Les solutions d'étiquetage de données aident les humains à identifier et étiqueter les caractéristiques et les caractéristiques pertinentes des données qui seront utilisées pour entraîner le modèle d'apprentissage automatique. De nombreux types de solutions d'étiquetage de données sont disponibles, allant d'outils simples qui permettent aux utilisateurs d'étiqueter les données manuellement à des outils plus avancés qui utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour automatiser le processus d'étiquetage. Certains logiciels d'étiquetage de données incluent également des fonctionnalités telles que des outils d'annotation d'images, qui permettent aux utilisateurs d'étiqueter et annoter des images et d'autres données visuelles. Le logiciel d'étiquetage de données est utilisé dans diverses applications, y compris[](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing)[le traitement du langage naturel,](https://www.g2.com/articles/natural-language-processing) la classification d'images et de vidéos, et[](https://www.g2.com/articles/object-detection)[la détection d'objets](https://www.g2.com/articles/object-detection). C'est un outil important dans le développement et l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique et joue un rôle crucial dans leur précision et leur efficacité. ### Quels types de logiciels d'étiquetage de données existent ? Sélectionner un logiciel d'étiquetage de données nécessite une évaluation préalable et une compréhension des flux de travail axés sur les données dans votre entreprise. Voici les types de logiciels que vous pouvez envisager. - **Logiciel d'étiquetage manuel :** Ces plateformes d'étiquetage de données segmentent, étiquettent et classifient les données avec l'aide d'un service "[humain dans la boucle"](https://www.g2.com/glossary/human-in-the-loop-definition). Les annotateurs humains étiquettent les données d'entraînement en fonction des emplacements géographiques des entreprises. Le service d'annotation de données est étendu au[flux de travail de développement de modèle ML](https://www.g2.com/articles/machine-learning-models) , et l'étiquetage des données devient plus efficace. - **Logiciel d'étiquetage automatisé :** Le logiciel d'étiquetage de données automatisé prétraite des ensembles de données brutes composés de texte, d'images, de données LiDAR, DICOM, PDF ou audio en utilisant une approche d'apprentissage non supervisé. L'algorithme attribue des étiquettes et des catégories aux données sans se référer à des annotateurs externes. - **Logiciel d'étiquetage par apprentissage actif :** Également connus sous le nom d'outils d'apprentissage actif, ce sont des outils semi-supervisés qui suivent une approche "basée sur des requêtes" pour étiqueter les données. En fonction du score d'incertitude, ils interrogent les données en utilisant un étiquetage manuel ou par annotateur. Pour des étiquettes plus complexes, ils sollicitent l'annotateur humain avec des requêtes. - **Logiciel d'étiquetage par crowdsourcing :** Ces plateformes d'étiquetage de données externalisent les services d'étiquetage de données à une foule de développeurs pour[entraîner des pipelines de données de haute qualité](https://learn.g2.com/training-data). L'étiquetage de données personnalisé peut être idéal pour les grandes équipes ou les équipes de taille entreprise. - **Logiciel intégré d'étiquetage et d'entraînement de modèle :** Ces outils fournissent des services combinés pour l'étiquetage de données et la modélisation prédictive. En utilisant une analyse de données avancée, les utilisateurs peuvent étiqueter, entraîner et construire des modèles d'apprentissage automatique pour optimiser leurs cycles de production. ### Quelles sont les fonctionnalités communes des logiciels d'étiquetage de données ? Il existe plusieurs fonctionnalités souvent incluses dans les logiciels d'étiquetage de données, notamment : - **Attribution d'étiquettes :** Le logiciel d'étiquetage de données permet aux utilisateurs d'attribuer des étiquettes ou des balises à des points de données spécifiques, tels que du texte, des images ou des vidéos. - **Outils d'annotation :** Certains logiciels d'étiquetage de données incluent des outils pour annoter les données, tels que des boîtes de délimitation, des outils de dessin de polygones, des nuages de points, des créateurs de clés et des outils d'annotation de points. Ces outils peuvent être utilisés pour mettre en évidence des caractéristiques ou des caractéristiques spécifiques des données. - **Algorithmes d'apprentissage automatique :** Certains logiciels d'étiquetage de données utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour automatiser le processus d'étiquetage ou générer des étiquettes initiales pour les données, que les humains peuvent ensuite examiner et corriger si nécessaire. - **Gestion et organisation des données** : Les logiciels d'étiquetage de données incluent souvent des fonctionnalités pour organiser et gérer de grands ensembles de données, telles que la possibilité de filtrer et de rechercher des points de données spécifiques, de suivre les progrès et l'achèvement, et de générer des rapports. - **Outils de collaboration :** Certains logiciels d'étiquetage de données incluent des outils de collaboration, tels que la possibilité d'assigner des tâches à plusieurs utilisateurs, de suivre les modifications et les révisions, et de revoir et discuter des décisions d'étiquetage de données. - **Intégration avec les plateformes de science des données et d'apprentissage automatique** : Certains logiciels d'étiquetage de données sont conçus pour s'intégrer avec des plateformes populaires[](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)[de science des données et d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/categories/data-science-and-machine-learning-platforms), telles que TensorFlow ou PyTorch, facilitant l'utilisation des données étiquetées pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique. - **Annotation d'images, de texte, d'audio ou de vidéo :** Ces outils sont compatibles avec plusieurs formats de données non structurées pour entraîner et valider des modèles conçus pour générer des sorties sous forme d'images, de texte, de vidéo, d'audio, de PDF, etc. ### Avantages des logiciels d'étiquetage de données Choisir une plateforme d'étiquetage de données permet aux entreprises de pré-entraîner des modèles d'apprentissage automatique existants pour gagner du temps ou de construire de nouveaux modèles pour améliorer leurs flux de travail et former des équipes. Bien que les plateformes d'étiquetage de données puissent aider à faire les deux, elles présentent également des avantages significatifs énumérés ci-dessous : - **Amélioration de la précision et de la qualité des données étiquetées** : Les logiciels d'étiquetage de données peuvent aider à garantir que les données sont étiquetées avec précision et de manière cohérente, ce qui est essentiel pour la précision et l'efficacité des modèles d'apprentissage automatique. - **Augmentation de l'efficacité et de la productivité** : Les logiciels d'étiquetage de données peuvent aider à rationaliser le processus d'étiquetage des données, permettant aux utilisateurs d'étiqueter plus de données en moins de temps. Cela peut être particulièrement utile pour de grands ensembles de données ou des tâches répétitives ou routinières. - **Amélioration de la collaboration et de la communication au sein de l'équipe :** Certains logiciels d'étiquetage de données incluent des outils de collaboration, tels que la possibilité d'assigner des tâches à plusieurs utilisateurs et de suivre les modifications et les révisions. Ces outils peuvent aider à améliorer la communication et la coordination au sein des équipes travaillant sur des projets d'étiquetage de données. - **Réduction des coûts** : L'utilisation de logiciels d'étiquetage de données peut aider à réduire le coût des projets d'étiquetage de données en automatisant les tâches routinières et en réduisant le besoin de main-d'œuvre manuelle. - **Augmentation de la flexibilité et de l'évolutivité** : Les logiciels d'étiquetage de données peuvent être utilisés pour étiqueter une grande variété de types de données et peuvent être facilement mis à l'échelle ou réduits selon les besoins pour répondre aux exigences du projet. - **Répit pour les équipes d'opérations de données, ML et science des données :** Ces solutions offrent des places de marché de services agiles avec des étiqueteurs et annotateurs de haute qualité qui résolvent les problèmes de nettoyage, de prétraitement et de classification des données pour ces équipes. - **Segmentation superpixel et pinceaux :** Ces outils sont également largement utilisés pour la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel (NLP) et les algorithmes de vision par ordinateur. Ils créent des pools de régions en utilisant le brossage et la segmentation superpixel pour classer les images. ### Qui utilise les logiciels d'étiquetage de données ? Les outils d'étiquetage de données sont indispensables pour les entreprises qui souhaitent se lancer dans l'automatisation de l'IA et construire des applications de produits et des SDK robustes et efficaces avec des capacités d'apprentissage automatique préinstallées. Voici les individus et les organisations qui utilisent les plateformes d'étiquetage de données : - **Les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique** : Les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique utilisent des logiciels d'étiquetage de données pour étiqueter et annoter les données qui seront utilisées pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique. Cela aide les modèles à apprendre à reconnaître des motifs et à faire des prédictions basées sur les données étiquetées. - **Les analystes commerciaux et les analystes de données** : Les analystes commerciaux et les analystes de données peuvent utiliser des logiciels d'étiquetage de données pour étiqueter et annoter des données afin de créer des rapports et des visualisations ou pour une utilisation dans des modèles d'apprentissage automatique. - **Les professionnels de l'assurance qualité** : Les professionnels de l'assurance qualité peuvent utiliser des logiciels d'étiquetage de données pour étiqueter et annoter des données afin de tester et déboguer des modèles d'apprentissage automatique ou d'autres applications logicielles. - **Les chercheurs** : Les chercheurs dans divers domaines, tels que l'informatique, la linguistique et la biologie, peuvent utiliser des logiciels d'étiquetage de données pour étiqueter et annoter des données afin de mener des recherches ou de développer des modèles d'apprentissage automatique. ### Alternatives aux logiciels d'étiquetage de données Certaines alternatives aux logiciels d'étiquetage de données fournissent des services d'annotation et d'étiquetage ainsi que d'autres fonctionnalités d'apprentissage automatique. - [Logiciel de traitement du langage naturel (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) **:** Le logiciel NLP dérive des relations sémantiques entre les mots d'une phrase d'entrée et génère un contenu pertinent et personnalisé. Ces outils reproduisent le fonctionnement d'un cerveau humain pour enregistrer l'intention de l'invite et dériver des blocs de contenu cohérents. - [Opérationnalisation de l'apprentissage automatique (logiciel MLOps) :](https://www.g2.com/categories/mlops-platforms) Le logiciel MLOps facilite l'ensemble du parcours du modèle d'apprentissage automatique, du prétraitement des données à l'intégration et à la livraison de ML. Il applique divers concepts d'automatisation DevOps et exécute des flux de travail basés sur le ML sans supervision humaine. - [Logiciel de reconnaissance d'images :](https://www.g2.com/categories/image-recognition) Le logiciel de reconnaissance d'images détecte, catégorise et localise des images numériques ou des photographies. Il est basé sur des modèles d'apprentissage profond spécialisés qui regroupent les données en grilles et identifient les catégories pertinentes de tous les objets. ### Défis avec les logiciels d'étiquetage de données Bien que les logiciels d'étiquetage de données réduisent les coûts, offrent sécurité et confidentialité aux données, et modèrent le contrôle de la qualité des données, certains défis évidents peuvent survenir à n'importe quelle étape du travail avec cette plateforme. Voici quelques-uns des défis des logiciels d'étiquetage de données - **Qualité et cohérence des données :** Il n'est pas certain que les outils d'étiquetage de données prédisent des étiquettes précises pour les modèles ML. Parfois, la plateforme peut catégoriser incorrectement du texte comme une vidéo ou traiter des calculs incorrects, ce qui peut réduire la qualité des données. - **Évolutivité :** À mesure qu'une entreprise reçoit de grandes quantités de données, réutiliser des données brutes pour entraîner des modèles, créer des versions de modèles, calculer les risques et être cohérent avec le contrôle de la qualité devient un défi et entraîne des problèmes d'évolutivité pour différentes équipes à travers l'entreprise. - **Coût :** Bien que les plateformes d'étiquetage de données aient tendance à être moins chères que d'autres services d'annotation humaine coûteux, soumettre un grand ensemble de données pour la catégorisation peut devenir coûteux. Cela épuiserait vos crédits et vous laisserait sans alternative que de passer à un plan plus cher. - **Complexité des tâches :** Toutes les tâches d'étiquetage de données ne sont pas simples. Certaines nécessitent des exercices de domaine approfondis et un entraînement d'algorithmes plus spécialisé, tel que l'apprentissage par renforcement, l'échantillonnage de requêtes ou l'entropie, pour construire des modèles ML avec précision sans investir dans des services d'annotation externes. - **Confidentialité et sécurité des données :** Ces plateformes sont open source ou payantes. Cependant, elles récupèrent et stockent des données sur[](https://www.g2.com/categories/hybrid-cloud-storage-solutions)[des plateformes de stockage cloud hybrides](https://www.g2.com/categories/hybrid-cloud-storage-solutions) ou[](https://www.g2.com/articles/public-cloud)[publiques](https://www.g2.com/articles/public-cloud), ce qui peut infecter votre ensemble de données et donner aux pirates et aux pêcheurs la possibilité d'infecter les données. ### Quelles entreprises devraient acheter un logiciel d'étiquetage de données ? Les entreprises qui souhaitent optimiser la qualité de leurs ensembles de données et construire des algorithmes puissants devraient envisager un logiciel d'étiquetage de données. Non seulement parce qu'il aide à étiqueter les données, mais aussi parce qu'il peut construire des prédictions et des prévisions précises. Voici quelques entreprises qui peuvent bénéficier de ces outils : - **Startups d'apprentissage automatique ou laboratoires de recherche :** Ces entreprises mènent la majorité des expériences d'apprentissage automatique et travaillent constamment avec des outils de données. Investir dans un outil d'étiquetage de données peut bénéficier à leurs processus de recherche en IA et de développement de modèles ML. - **Entreprises de données :** Les entreprises qui fournissent des services de gestion de données comme les moteurs de recherche, les plateformes de commerce électronique ou les outils de gestion des réseaux sociaux ont également besoin de logiciels d'étiquetage de données pour générer des algorithmes efficaces qui génèrent des réponses précises et traitent de grands volumes de données. - **Entreprises d'études de marché :** Les entreprises qui mènent des études de marché ou recueillent des informations et des tendances sur les clients peuvent également bénéficier des plateformes d'étiquetage de données. Ces plateformes leur permettent de recueillir des tendances du marché en temps réel et de suivre les comportements des consommateurs. - **Organisations de santé :** Ces entreprises utilisent des plateformes d'étiquetage de données pour la détection précoce des maladies, l'imagerie médicale, la tenue de dossiers des patients, la consultation et les traitements. Avec ce logiciel, elles étudient avec précision les données des patients et prévoient les cycles de traitement. ### Comment acheter un logiciel d'étiquetage de données Investir dans un logiciel d'étiquetage de données est un processus étape par étape qui nécessite l'apport de toutes les équipes et parties prenantes concernées. Voici les étapes que les acheteurs doivent suivre chronologiquement pour acheter la meilleure plateforme d'étiquetage de données pour leur entreprise. #### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour le logiciel d'étiquetage de données Avant d'acheter, les acheteurs doivent considérer leurs besoins et déterminer ce qu'ils espèrent réaliser avec ce logiciel. Évaluer le type de système de base de données, les produits, la maturité de l'IA et les données budgétaires des équipes de revenus. Faites également une liste des services liés aux données et aux langues que vous attendez du produit. Inscrivez tous ces points sous la forme d'une demande de proposition structurée (RFP) et obtenez l'approbation de vos équipes et parties prenantes impliquées dans le processus de décision. #### Comparer les produits de logiciels d'étiquetage de données Évaluez les fonctionnalités, les directives de sécurité et de confidentialité, les avantages et les inconvénients, les prix et les fonctionnalités d'IA des produits présélectionnés. Comparez les fonctionnalités et les avantages avec les exigences que votre équipe a listées dans la demande de proposition. Analysez le budget, les métriques de contrat et le retour sur investissement pour chaque fonctionnalité logicielle et comparez-les avec ceux des autres concurrents sur le marché. À ce stade, les acheteurs peuvent également demander des démonstrations ou des essais gratuits pour voir comment le logiciel fonctionne et s'assurer qu'il répond à leurs besoins. Lors de la présélection des fournisseurs, il est également crucial de considérer leur crédibilité. Recherchez des fournisseurs ayant un solide historique et une bonne réputation. #### Sélection du logiciel d'étiquetage de données Discutez de tous les flux de travail techniques et de configuration des logiciels présélectionnés avec vos équipes informatiques et de développement logiciel. Asseyez-vous avec eux pour analyser la consommation actuelle de logiciels, les plans d'abonnement actifs, le système d'enregistrement et les rapports d'audit informatique, puis vérifiez où ce logiciel s'intègre dans votre pile technologique. Discutez de la compatibilité du logiciel avec les cadres de compte et les équipes de vente concernés pour vous assurer que le logiciel ne cause pas plus de frais généraux et de dépenses de stockage pour vos équipes. #### Négociation Après avoir finalisé le logiciel, demandez à vos équipes juridiques de rédiger un contrat légitime décrivant les termes de la RFP, les politiques de renouvellement, les politiques de rétention et de confidentialité des données, et la non-concurrence du fournisseur et discutez-en avec le fournisseur. À ce stade, il est également possible de négocier un meilleur tarif d'abonnement, plus de fonctionnalités ou des modules complémentaires qui intéressent les acheteurs à la discrétion du fournisseur. #### Décision finale La décision finale d'acheter un logiciel d'étiquetage de données appartient aux équipes de prise de décision de l'acheteur. Cela pourrait être le directeur de l'information (CIO), le responsable de l'équipe de science des données ou l'équipe des achats. Lors de cette décision, il est également important de prendre en compte les contraintes budgétaires, les questions de l'équipe ou les objectifs commerciaux. Il sera utile de consulter les parties prenantes et les experts, comme les scientifiques des données et les ingénieurs ML, pour obtenir leur avis sur la meilleure solution d'étiquetage de données pour l'institution. ### Quel est le coût des logiciels d'étiquetage de données ? Le coût des logiciels d'étiquetage de données peut varier considérablement en fonction de ses fonctionnalités et capacités spécifiques, ainsi que de la taille et de l'étendue du déploiement. Certains logiciels sont gratuits ou open-source, tandis que d'autres sont des produits commerciaux vendus sur une base d'abonnement ou par utilisation. Les logiciels d'étiquetage de données conçus pour une utilisation au niveau de l'entreprise avec une large gamme de fonctionnalités avancées seront plus chers que les solutions simples. Les prix peuvent varier de quelques centaines de dollars par an pour un abonnement d'introduction à plusieurs milliers de dollars pour une solution plus complète. Il est essentiel d'évaluer les coûts d'abonnement, de licence, de paiement par siège et de paiement par jeton pour vérifier si le produit convient à votre entreprise et a un potentiel de retour sur investissement (ROI) décent. Pendant que vous êtes engagé dans les calculs monétaires, prenez en compte le coût de mise à niveau du logiciel, la taille de l'entreprise, la version, la maintenance du logiciel et les coûts de vente incitative pour indiquer clairement le budget. Ces outils peuvent aider à améliorer la productivité et l'efficacité, contribuant au calcul du ROI. Pour calculer le ROI des logiciels d'étiquetage de données, la formule suivante peut être utilisée : ROI = (Bénéfices - Coûts) / Coûts "Bénéfices" est la valeur du temps économisé et de l'augmentation de la productivité résultant de l'utilisation du logiciel, et "Coûts" est le coût total de la licence logicielle et de tout coût supplémentaire associé à la mise en œuvre et à l'utilisation. ### Mise en œuvre des logiciels d'étiquetage de données Lorsqu'elles envisagent d'acheter un logiciel d'étiquetage de données, les entreprises devraient avoir une vision approximative de la façon de le mettre en œuvre pour les équipes de science des données et d'apprentissage automatique. D'autres facteurs, tels que l'alignement avec les éditeurs de notebooks, les outils statistiques, les limitations d'analyse de données, la formation et les cycles de test ML, seront modifiés et ajustés en fonction du calendrier de mise en œuvre du logiciel d'étiquetage de données. Voici quelques conseils pour assurer une mise en œuvre fluide. - **Intégration avec les flux de travail de données et ML existants :** Consultez vos équipes de développement logiciel sur la configuration des autorisations utilisateur et l'intégration de cette plateforme avec votre plateforme de développement de code existante, telle que les éditeurs R ou Python. La première étape consiste à s'assurer qu'elle est compatible avec divers formats de données, types de données, outils d'analyse de données et autres outils collaboratifs ML. - **Personnalisation et flexibilité des tâches d'étiquetage :** Ces plateformes doivent être agiles et compatibles avec des ensembles de données de plusieurs formats et langues. Elles doivent offrir une personnalisation pour diverses tâches telles que la reconnaissance d'images, la vision par ordinateur, la génération audio, la génération vidéo et[la reconnaissance vocale](https://www.g2.com/glossary/speech-recognition-definition). L'étiquetage des données non structurées doit être ouvert à toute personne qui authentifie son identité par une authentification multi-facteurs et est un utilisateur autorisé. - **Fonctionnalités de collaboration et de gestion de la main-d'œuvre :** La plateforme d'étiquetage de données doit être activée pour le prototype de modèle et le contrôle de version. Elle doit avoir des fonctionnalités telles que le contrôle d'accès basé sur les rôles, les directives de confidentialité et de sécurité des données, l'authentification des utilisateurs, la collaboration sur les modèles et la supervision du code ML. La plateforme doit être accessible aux membres de l'équipe concernés afin qu'ils puissent vérifier les tâches étiquetées et empêcher le modèle de délirer à n'importe quelle étape du pipeline de données d'entraînement. - **Mécanismes d'assurance qualité et de révision :** Lorsque la précision de la sortie d'un modèle dépend de la qualité des données d'entraînement, il est évident que les plateformes d'étiquetage de données doivent être configurées pour la précision de modulation, le contrôle de la qualité et les mécanismes de révision de l'étiquetage. Étant donné que les modèles peuvent étiqueter incorrectement des ensembles de données ou prédire des valeurs erronées, les étiquettes doivent être supervisées par un service humain dans la boucle ou un oracle humain externe. - **Évolutivité, automatisation et efficacité des coûts :** À mesure que les besoins en étiquetage augmentent, les ingénieurs ML et les développeurs doivent investir dans une solution d'étiquetage de données évolutive et rentable qui n'obstrue pas leur infrastructure réseau et leur architecture de base de données. La dernière étape de la mise en œuvre consiste à s'assurer que les contrôles sont définis, que la licence est active et que la plateforme récupère et étiquette les données normalement. ### Tendances des logiciels d'étiquetage de données Dans l'ensemble, ces tendances reflètent l'importance croissante de l'étiquetage de données dans l'écosystème de l'apprentissage automatique et de l'IA et le besoin d'outils et de technologies pour aider les organisations à créer et gérer de grands ensembles de données étiquetées de manière efficace et efficiente. Il existe plusieurs tendances entourant les logiciels d'étiquetage de données qui méritent d'être notées : - **Adoption accrue de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML)** : Une tendance clé dans les logiciels d'étiquetage de données est l'adoption croissante des technologies IA et ML. De nombreuses solutions logicielles intègrent désormais des algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique pour automatiser et rationaliser le processus d'étiquetage de données, améliorant ainsi l'efficacité et la précision. Comme pour les logiciels d'IA en général,[](https://www.g2.com/articles/ai-trends-2023)[G2 s'attend à ce que ce logiciel devienne moins cher](https://www.g2.com/articles/ai-trends-2023). - **Demande croissante de données étiquetées de haute qualité** : Une autre tendance est la demande croissante de données étiquetées de haute qualité pour entraîner et tester des modèles d'apprentissage automatique. Les logiciels d'étiquetage de données peuvent aider les organisations à créer et gérer de grands ensembles de données étiquetées, améliorant ainsi la qualité et la fiabilité des modèles d'apprentissage automatique. - **Accent sur l'expérience utilisateur et la collaboration** : Une autre tendance dans les logiciels d'étiquetage de données est l'accent mis sur l'expérience utilisateur et la collaboration. De nombreuses solutions logicielles d'étiquetage de données offrent désormais des interfaces intuitives et conviviales, des outils et des fonctionnalités qui facilitent la collaboration et le travail d'équipe. _Recherché et écrit par_ [_Matthew Miller_](https://learn.g2.com/author/matthew-miller)