Annotation de données pour l’IA
Saisie Facile prend en charge l’annotation, la labellisation et la vérification de vos données. Nos équipes interviennent directement dans vos outils, selon vos règles et vos volumes. Nous traitons des textes, des documents numérisés, des copies, des tableaux, des images et des dossiers spécialisés.
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Qu’est-ce que l’annotation de données ?
L’annotation de données consiste à ajouter des informations à des contenus bruts. Ces informations permettent ensuite à une intelligence artificielle de reconnaître des éléments précis.
L’opérateur peut, par exemple :
- associer une catégorie à un document ;
- identifier une phrase ou un chiffre ;
- entourer une zone dans une image ;
- vérifier un label généré automatiquement ;
- classer une réponse selon plusieurs critères ;
- signaler une donnée ambiguë ou incorrecte.
Les données annotées servent à entraîner, tester ou améliorer un modèle d’intelligence artificielle.
Une annotation fiable améliore la qualité des résultats produits par l’IA. Une annotation imprécise peut, au contraire, multiplier les erreurs.
Quels types de données pouvons-nous annoter ?
Nos équipes s’adaptent aux formats, aux consignes et au niveau de précision demandé.
Annotation de textes
Nous identifions et classons les informations contenues dans des textes.
La mission peut inclure :
- la catégorisation de phrases ;
- l’identification de mots-clés ;
- le repérage de noms, dates ou montants ;
- la classification de réponses ;
- l’analyse de contenus courts ;
- la vérification de résultats générés par l’IA.
Cette prestation peut concerner des contenus pédagogiques, administratifs, financiers ou commerciaux.
Annotation de documents
Nous traitons des documents numérisés selon votre grille de classification.
Nos opérateurs peuvent :
- reconnaître le type de document ;
- identifier les informations importantes ;
- attribuer des catégories ;
- classer les différentes parties d’un dossier ;
- vérifier la cohérence des données ;
- signaler les documents incomplets.
Cette approche facilite ensuite l’automatisation du classement, de l’extraction ou du traitement documentaire.
Annotation d’images et de copies numérisées
Nous pouvons identifier des zones, des éléments ou des informations visibles sur une image.
Selon le projet, l’annotation peut comprendre :
- le repérage de zones précises ;
- l’association de labels ;
- la vérification de réponses manuscrites ;
- l’identification de contenus pédagogiques ;
- le contrôle d’annotations générées automatiquement.
Chaque donnée est traitée selon les règles définies dans votre cahier des charges.
Annotation de données financières
Nous participons à la reconnaissance et au classement des informations présentes dans des dossiers financiers.
Nos opérateurs peuvent identifier :
- des chiffres ;
- des montants ;
- des dates ;
- des phrases ;
- des catégories de documents ;
- des informations utiles à l’analyse.
Ces annotations permettent d’améliorer les capacités de reconnaissance d’un automate ou d’un modèle d’IA.
Quelle différence entre annotation et labellisation de données ?
Les expressions annotation de données et labellisation de données sont souvent utilisées pour désigner la même opération.
La labellisation consiste principalement à attribuer une étiquette à une donnée.
Exemples :
- facture ;
- justificatif ;
- réponse correcte ;
- réponse incorrecte ;
- document complet ;
- document incomplet.
L’annotation peut aller plus loin. Elle peut inclure une classification détaillée, une transcription, un commentaire ou le repérage d’une zone précise.
Saisie Facile peut prendre en charge ces deux niveaux de traitement.
Pouvons-nous vérifier les labels générés par une IA ?
Oui. Une intelligence artificielle peut réaliser une première annotation. Une vérification humaine reste cependant nécessaire.
Nos opérateurs contrôlent les résultats et appliquent vos règles de validation.
Ils peuvent :
- confirmer un label ;
- modifier une catégorie ;
- corriger une erreur ;
- compléter une information manquante ;
- rejeter un résultat non conforme ;
- isoler les cas ambigus.
Cette méthode associe automatisation et intervention humaine. Elle est souvent désignée par l’expression Human in the Loop.
Le modèle traite rapidement un premier volume. L’opérateur contrôle ensuite les résultats sensibles ou incertains.
Pouvons-nous vérifier les labels générés par une IA ?
Oui. Une intelligence artificielle peut réaliser une première annotation. Une vérification humaine reste cependant nécessaire.
Nos opérateurs contrôlent les résultats et appliquent vos règles de validation.
Ils peuvent :
- confirmer un label ;
- modifier une catégorie ;
- corriger une erreur ;
- compléter une information manquante ;
- rejeter un résultat non conforme ;
- isoler les cas ambigus.
Cette méthode associe automatisation et intervention humaine. Elle est souvent désignée par l’expression Human in the Loop.
Le modèle traite rapidement un premier volume. L’opérateur contrôle ensuite les résultats sensibles ou incertains.
Comment organisons-nous une mission d’annotation ?
Chaque projet commence par l’étude de vos données, de vos outils et de vos consignes.
1. Analyse du besoin
Nous définissons avec vous :
- les formats à traiter ;
- les catégories à appliquer ;
- les volumes estimés ;
- le niveau de précision attendu ;
- les délais de production ;
- les règles de confidentialité.
Cette première étape permet d’identifier les ressources nécessaires.
2. Test sur un premier échantillon
Nous réalisons un lot test avant le lancement complet.
Ce test permet de :
- vérifier la compréhension des consignes ;
- détecter les cas particuliers ;
- estimer le temps de traitement ;
- ajuster les règles ;
- définir les contrôles qualité.
Vous validez la méthode avant la montée en charge.
3. Formation de l’équipe
Nos opérateurs sont formés à votre grille d’annotation.
Ils apprennent notamment :
- les catégories ;
- les règles de décision ;
- les exceptions ;
- les cas à signaler ;
- les procédures de validation.
Un coordinateur assure le suivi de la mission.
4. Production dans vos outils
Nos équipes peuvent intervenir directement dans votre environnement de travail.
Nous utilisons vos plateformes d’annotation, vos fichiers ou vos interfaces métier. La production reste ainsi centralisée dans vos outils.
5. Contrôle qualité
Nous mettons en place un contrôle adapté à votre projet.
Selon les besoins, il peut inclure :
- une vérification par échantillonnage ;
- une double lecture ;
- une validation par un contrôleur ;
- le suivi des erreurs ;
- la correction des lots non conformes ;
- un reporting régulier.
Les consignes peuvent évoluer pendant la mission. Nous transmettons alors les nouvelles règles à toute l’équipe.
Pourquoi externaliser l’annotation de données ?
L’annotation demande beaucoup de temps. Elle peut aussi mobiliser des profils techniques sur des tâches répétitives.
L’externalisation permet de renforcer rapidement votre capacité de production.
Vous pouvez ainsi :
- absorber un volume important ;
- accélérer la préparation des données ;
- éviter un recrutement immédiat ;
- libérer vos équipes internes ;
- adapter les ressources à la charge ;
- conserver la maîtrise des consignes.
Vous définissez les règles et validez les résultats. Saisie Facile organise la production et le contrôle.
Une équipe adaptée à vos volumes
Nous pouvons mobiliser une ou plusieurs personnes selon votre projet.
L’équipe peut comprendre :
- des opérateurs d’annotation ;
- des agents de transcription ;
- des contrôleurs qualité ;
- un coordinateur de production ;
- un responsable de suivi.
La capacité peut évoluer selon les volumes. Vous pouvez commencer par un test, puis augmenter progressivement la production.
Une mission d’annotation réalisée dans l’enseignement
Depuis janvier 2025, nos équipes participent à un projet d’intelligence artificielle dans le secteur de l’enseignement.
La mission consiste à annoter et vérifier des labels générés par IA sur des copies d’élèves.
Les contenus couvrent sept matières :
- histoire-géographie ;
- physique-chimie ;
- mathématiques ;
- mathématiques en anglais ;
- français ;
- sciences de la vie et de la Terre ;
- sciences économiques et sociales.
Nos opérateurs interviennent notamment sur une plateforme d’annotation et utilisent LaTeX pour certains contenus scientifiques.
Plus de 18 700 pages ont été traitées.
L’amélioration des méthodes et des outils a permis de faire passer le temps moyen de traitement de 7 minutes 36 à 2 minutes 24 par page.
Ce projet illustre notre capacité à traiter des volumes importants, tout en respectant des consignes différentes selon les matières.
Une mission de classification de dossiers financiers
Nous accompagnons également un projet d’automatisation dans le secteur financier.
L’objectif consiste à aider une intelligence artificielle à reconnaître les informations présentes dans des dossiers.
La mission comprend notamment :
- l’annotation des documents ;
- le classement des dossiers ;
- l’identification des chiffres ;
- le repérage des phrases ;
- la catégorisation des informations ;
- la vérification des résultats.
Cette intervention permet à l’équipe du client de poursuivre le développement de son automate malgré des ressources internes limitées.
Comment garantir la confidentialité des données ?
La confidentialité est intégrée à l’organisation de chaque mission.
Selon vos exigences, nous pouvons appliquer :
- des accès individuels ;
- des droits limités ;
- des règles de non-divulgation ;
- des procédures internes ;
- une traçabilité des opérations ;
- un accord de confidentialité.
Les données restent traitées selon les conditions définies avec votre entreprise.
Combien coûte une prestation d’annotation de données ?
Le tarif dépend de plusieurs éléments :
- le type de données ;
- la complexité des consignes ;
- le nombre de catégories ;
- le volume à traiter ;
- le niveau de contrôle ;
- le temps moyen par donnée ;
- l’outil utilisé ;
- le délai demandé.
Comment démarrer votre projet d’annotation ?
Transmettez-nous un échantillon, vos consignes et une estimation des volumes.
Nous analysons votre besoin avant de proposer une méthode adaptée. Un lot test peut être organisé pour valider la qualité et le temps de traitement.
Externalisez l’annotation de vos données et augmentez votre capacité de production sans alourdir votre équipe interne.
Un test permet d’estimer précisément le temps nécessaire. Nous pouvons ensuite proposer une tarification au volume, au temps passé ou par équipe dédiée.le.
FAQ sur l’annotation de données
À quoi servent les données annotées ?
Les données annotées servent à entraîner, tester et améliorer les modèles d’intelligence artificielle.
Pouvez-vous travailler dans notre outil d’annotation ?
Oui. Nos équipes peuvent intervenir directement dans votre plateforme, après la création des accès nécessaires.
Prenez-vous en charge de petits volumes ?
Oui. Un petit lot peut servir à tester la méthode avant une production plus importante.
Pouvez-vous corriger des annotations déjà réalisées ?
Oui. Nous pouvons vérifier, corriger et harmoniser des annotations existantes.
Vos équipes peuvent-elles suivre des consignes complexes ?
Oui. Nous organisons une phase de formation, un test et un suivi des règles avant la production complète.
Proposez-vous aussi la préparation des datasets ?
Oui. Le nettoyage, la structuration et l’organisation des données peuvent faire l’objet d’une prestation complémentaire.
