Description
SuperAnnotate optimise le développement de l'IA en transformant les connaissances d'experts en ensembles de données prêts pour l'IA. La plateforme prend en charge l'étiquetage de données multimodales et leur intégration directe dans les flux de travail de développement de l'IA, facilitant ainsi un entraînement, un affinage et une évaluation de modèles plus rapides et plus efficaces. Elle permet aux organisations de valoriser leurs données propriétaires en utilisant des formulaires d'annotation multimodaux personnalisés, transformant ainsi les informations statiques en un avantage concurrentiel.
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La qualité des données est primordiale, et SuperAnnotate y répond en permettant la mise en place de flux de travail d'annotation personnalisés et multi-couches, ainsi que des cycles de revue par des experts. Ce processus rigoureux permet d'obtenir une plus grande précision des modèles. La plateforme est conçue pour alimenter les boucles d'innovation de l'IA en créant des boucles d'itération pilotées par le feedback, en intégrant la revue humaine et les modèles dans la boucle pour le cycle de vie complet du développement de l'IA.
SuperAnnotate est polyvalent, s'adaptant à divers flux de travail d'IA, du SFT (Supervised Fine-Tuning) aux agents avancés. Il prend en charge la création d'ensembles de données de préférences à grande échelle pour le RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), d'ensembles de données d'affinage, la revue des choix des agents, la garantie des performances des systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et une évaluation approfondie des modèles. La plateforme s'intègre de manière transparente aux piles d'IA existantes, se connectant directement aux sources de données, aux pipelines d'entraînement de modèles et à d'autres outils critiques pour rationaliser l'infrastructure et permettre des pipelines d'IA modernes.
Constamment classée comme la plateforme d'étiquetage de données n°1 sur G2, SuperAnnotate est reconnue pour sa capacité à réduire de moitié le temps de développement des modèles, à annoter les données en un tiers du temps et à atteindre des scores F1 supérieurs de 10 %. La plateforme offre une sécurité et une conformité de niveau entreprise, y compris la conformité SOC 2 Type II, ISO/IEC 27001:2022, GDPR, CCPA, HIPAA, ainsi que SSO et 2FA pour un contrôle d'accès renforcé, garantissant la protection des données et la confidentialité.
SuperAnnotate est idéal pour les équipes cherchant à accélérer leur développement d'IA, à améliorer la qualité des données et à obtenir des informations exploitables sur les performances. Son interface conviviale et ses fonctionnalités robustes en font un partenaire précieux pour les organisations de divers secteurs visant à construire et déployer des modèles d'IA performants de manière efficace et sécurisée.
- CatégorieMLOps et déploiement de modèles
- Modèle tarifaireContactez-nous
- DéploiementCloud
- PlateformesWeb
Fonctionnalités principales de SuperAnnotate
Étiquetage de données multimodales
Flux de travail d'annotation personnalisés
Cycles de revue par des experts
Boucles d'itération pilotées par le feedback
Support pour RLHF, SFT, Agents et RAG
Capacités d'évaluation de modèles
Intégration avec les piles d'IA
Sécurité et conformité de niveau entreprise
Certifié SOC 2 Type II et ISO/IEC 27001:2022
Conforme GDPR, CCPA et HIPAA
SSO et 2FA pour le contrôle d'accès
Outils d'assurance qualité des données
Comment utiliser SuperAnnotate ?
Configurer : Mettez en place des flux de travail d'annotation et des cycles de revue personnalisés.
Étiqueter : Annotez des données multimodales à l'aide de formulaires spécialisés.
Revoir : Mettez en œuvre des cycles de revue par des experts pour l'assurance qualité.
Intégrer : Connectez SuperAnnotate à votre pile d'IA et à vos sources de données.
Itérer : Alimentez les boucles d'innovation de l'IA avec des boucles pilotées par le feedback.
Évaluer : Comprenez les performances du modèle en profondeur.
Déployer : Utilisez des ensembles de données de haute qualité pour un entraînement de modèle plus rapide.
Cas d'utilisation de SuperAnnotate
- Étiquetage de données
- Assurance qualité des données
- Entraînement de modèles d'IA
- Pipelines RLHF
- Évaluation d'agents
- Performances des systèmes RAG
- Avantage concurrentiel
- Cycle de vie du développement de l'IA
