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💡 Dans cet article, découvrez les 10 meilleures plateformes d'annotation d'images pour vos projets IA

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Introduction : Comprendre l'importance de l'annotation d'images pour les projets de Computer Vision

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On le sait, les développements IA s’appuient sur des quantités de données importantes. Les fondations des produits les plus novateurs, tels que ChatGPT ou les IA embarquées dans les véhicules autonomes de pointe, s’appuient sur des ensembles de données massifs pour atteindre des niveaux de performance exceptionnels (bien qu’encore imparfaits). Ces avancées ne seraient pas possibles sans un accès à des données de qualité et à grande échelle, ce qui met en évidence l’importance des plateformes d’annotation d’images avancées, dont les progrès récent permettent d’industrialiser les pratiques de développement IA.

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Dans cet article, nous plongeons dans le paysage des plateformes d'annotation d'images pour vous présenter les meilleures options pour répondre à vos besoins spécifiques. Que vous travailliez sur des modèles "Computer Vision", tels que des modèles de détection d'objets ou d'autres tâches liées au Machine Learning / Deep Learning, les principes d’augmentation de données, de segmentation d’images ou d’annotation avec des "Bounding Boxes" ne vous sont probablement pas inconnus.

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En tant qu’acteur indépendant et utilisateur de ce type de plateformes, nous avons listé notre top 10 des plateformes d'annotation IA existant sur le marché pour vous aider à prendre des décisions éclairées et produire des données de haute qualité pour vos modèles. Ci-dessous les plateformes que nous allons couvrir dans cet article :

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#1 - Encord : idéal pour les données et cas les plus complexes.

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Un outil parmi les plus récents sur le marché du traitement de données pour l'IA, mais aussi parmi les plus performants. Encord est une plateforme complète conçue pour libérer le potentiel de l'intelligence artificielle à partir des données. Elle permet de développer, tester et déployer des systèmes d'IA prédictifs et génératifs à grande échelle. Encord offre des outils pour créer des données d'entraînement de haute qualité, utiliser des pipelines d'apprentissage actif, évaluer la qualité des modèles et bien plus encore. La plateforme est particulièrement efficace pour l'annotation de diverses modalités visuelles, la gestion d'équipes d'annotation à grande échelle avec des workflows personnalisables et des outils de contrôle de qualité intégrés.

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Ce que vous aimerez à propos d'Encord :

• ‍Gestion des tâches et automatisation : Encord simplifie et optimise les workflows complexes, augmentant l'efficacité et la productivité. On regrettera tout de même l’absence de dashboards permettant de piloter les activités (temps de travail, nombre de labels réalisés) de son équipe de Data Labelers.
• ‍API bien documentées : L'intégration d'Encord dans les pipelines existants est facile, et le support client est réactif et efficace
• ‍Fonctionnalités d’annotation avancées et stabilité : Encord se distingue par sa vitesse et sa stabilité remarquables lors du traitement des vidéos, ainsi que par son support pour les fichiers DICOM, utile pour les études radiologiques. Encord est particulièrement apprécié dans la communauté médicale.
• Gestion de workflows et d’équipes : Dans ses dernières mises à jour, Encord dispose des fonctionnalités permettant de piloter des équipes de Data Labelers travaillant sur un même dataset. Il est également possible d'extraire des données sur le temps passé sur certains tâches ou le nombre de labels réalisés.
• ‍Collaboration et contrôle qualité : Encord facilite la collaboration entre les ingénieurs et les annotateurs, éliminant le besoin de plateformes de communication supplémentaires.

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Ce que vous pourriez ne pas aimer :

• Problèmes de performance (relativement mineurs) : Des utilisateurs ont signalé des problèmes occasionnels de latence et de lenteur, parfois liés à la localisation des équipes d’annotateurs. Ces problèmes sont compensés par un support extrêmement réactif.
• ‍Interface utilisateur parfois confuse : Certains utilisateurs estiment que l'interface pourrait être améliorée.
• Complexité au démarrage : Il existe une courbe d'apprentissage initiale, en partie due à des lacunes dans la documentation.

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#2 - V7 Labs, un outil d’annotation complet, l’un des leaders sur le marché

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V7 (Darwin) est une plateforme de données d'entraînement pour l'IA qui permet d'annoter des images, des vidéos, des documents et des fichiers d'imagerie médicale. Elle est conçue pour fournir rapidement des données annotées de haute qualité pour l'entraînement de modèles de Computer Vision. V7 offre des fonctionnalités d'auto-étiquetage, de gestion des workflows MLOps, et la possibilité de faire appel aux services d’annotateurs professionnels.

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Ce que vous aimerez à propos de V7 :

• Fonctionnalités d’annotation automatique : V7 intègre des outils comme SAM pour l'auto-annotation, facilitant l'annotation de données complexes et le pré-étiquetage pour les stratégies "human-in-the-loop".
• Interface utilisateur intuitive : L'interface est organisée de manière intuitive et les outils sont faciles à utiliser, même pour les tâches les plus complexes.
• Gestion de workflows et d’équipes : La plateforme permet de gérer facilement les équipes et les processus de travail. A noter, l’interface de suivi des temps de travail et de la productivité des Data Labelers est parmi la plus complète sur le marché.
• Options pour exporter ses données : V7 offre plusieurs options pour exporter des annotations, y compris l'intégration avec AWS S3 pour décomposer automatiquement les vidéos en images.

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Ce que vous pourriez ne pas aimer :

• Manque de  flexibilité pour manipuler les fichiers : Contrairement à des services comme Google Drive, V7 ne permet pas la manipulation de fichiers/dossiers sur sa plateforme (pas de  Drag & Drop par exemple).
• Problèmes de filtrage : Il peut être difficile de filtrer ou de trier les documents dans de grands ensembles de données.
• Protection de vos données et propriété intellectuelle : certaines clauses contractuelles, notamment dans la version d’essai, sont assez vagues quant à la capacité de V7 à disposer de vos données dès lors que vous les déposez dans la plateforme.
• Lenteurs occasionnelles : La plateforme peut parfois être lente lorsqu'on travaille avec de grands ensembles de données.

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#3 - Labelbox : expert en annotation collaborative. Une solution polyvalente pour les projets d'IA à grande échelle

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Labelbox est une plateforme d'annotation appréciée pour sa facilité d'utilisation, son efficacité et sa versatilité. Elle se distingue par son interface intuitive et sa prise en main rapide.

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Ce que vous aimerez à propos de Labelbox :

• Suivi des temps de travail : Les utilisateurs apprécient la facilité de suivi du temps de travail et du nombre total d'étiquettes par Data Labeler ou équipe.
• Interface simple : Labelbox possède une interface directe et facile à comprendre, tant pour les concepteurs de projets d'étiquetage que pour les annotateurs.
• Un outil "user-friendly" : La plateforme est considérée comme très conviviale et facile à utiliser pour les débutants.
• Des raccourcis ergonomiques : Les utilisateurs apprécient les raccourcis de l'outil d'annotation, qui sont ergonomiques et bien conçus pour les praticiens.
• Support API Python : La plateforme offre une intégration facile dans les pipelines via son API Python.
• Workflows efficaces : Labelbox facilite le travail de filtrage des étiquettes ou tags, améliorant ainsi l'efficacité sur les projets.

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Ce que vous pourriez ne pas aimer :

• Manque de personnalisation : Certains utilisateurs regrettent l'absence d'options de personnalisation, comme la modification de l'arrière-plan.
• Gestion des images multicanales : Labelbox a des difficultés avec les images multicanales, courantes dans l'imagerie scientifique mais rares en vision par ordinateur.
• Problèmes de performance : Des bugs et des lenteurs ont été signalés, notamment lors de mises à jour ou avec des images de grande résolution.
• Limites de l’outil de segmentation : La segmentation précise peut être difficile, en particulier pour les petites portions d'images.

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#4 - Scale Rapid : rapide, flexible, mais pas pour tous les budgets

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Scale Rapid est une plateforme reconnue pour sa rapidité, sa facilité de mise en place et son efficacité dans le traitement des grands ensembles de données. Elle se distingue par sa capacité à fournir des données d'entraînement de haute qualité, et sa capacité à livrer des données (avec un service de crowdsourcing embarqué) dans un délai très court.

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Ce que vous aimerez à propos de Scale Rapid :

• Configuration et utilisation faciles : Les utilisateurs apprécient la facilité avec laquelle ils peuvent configurer Scale Rapid dans leur environnement et l'utiliser pour la production de labels d’images en quelques heures.
• Nombreux formats de données supportés : La plateforme prend en charge divers formats de données comme les fichiers CSV, les fichiers texte, les images et les vidéos.
• Labellisation rapide : Scale Rapid est reconnu pour sa rapidité dans le traitement des données, offrant des retours en temps réel sur les instructions d’étiquetage.
• Flexibilité de paiement, modèle "à la demande" : La possibilité de payer au fur et à mesure est particulièrement appréciée, surtout dans les environnements aux contraintes budgétaires.

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Ce que vous pourriez ne pas aimer :

• Interface utilisateur : De nombreux utilisateurs estiment que l'interface utilisateur pourrait être améliorée pour être plus conviviale et interactive.
• Complexité du modèle tarifaire : La structure tarifaire de Scale Rapid est considérée comme complexe et parfois onéreuse, ce qui peut représenter un frein pour certains utilisateurs.
• Limitations dans certains cas d’utilisation : Bien que la plateforme soit efficace pour de nombreux projets, elle ne fournit pas toujours les résultats les plus précis ou efficaces pour tous les types de projets.
• Manque de précision : Dans certains cas, les données annotées ne sont pas aussi précises qu'attendues, nécessitant des améliorations et des cycles de revue supplémentaires (payants).

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#5 - CVAT.ai : un pionnier, connu et reconnu par les Data Scientists… qui monte en gamme

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CVAT (Computer Vision Annotation Tool) est un outil d'annotation conçu pour les équipes professionnelles, axé sur la labellisation des données pour les algorithmes de Computer Vision. Il est open-source, développé sous licence MIT et peut être installé on-premise ou dans le Cloud. Plus récemment, une offre web « CVAT.ai » a vu le jour, avec un modèle de tarification très simple, ce qui élimine les longs processus d’installation ou de maintenance.

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Ce que vous aimerez à propos de CVAT.ai :

• Open-Source et professionnel : CVAT est un code open-source professionnel, permettant une adaptation facile et une utilisation on-premise ou Cloud. Si vous souhaitez conserver les données dans votre environnement de travail, rien de plus simple : il suffit d’installer CVAT sur l’un de vos serveurs.
• Une version web-based : L'outil est désormais accessible en ligne, ce qui facilite l'accès et l'utilisation sans téléchargement et maintenance. Son modèle de tarification est très simple (prix par utilisateur transparent).
• Polyvalence : CVAT.ai est adaptable et ajustable pour une variété de scénarios d'annotation, le rendant utile dans des contextes divers (sport, retail, automobile, etc.).
• Prise en charge de nombreux formats d’extraction des données : Le principal point fort de CVAT, qui supporte plus de formats de téléchargement que la plupart de ses concurrents, offrant une flexibilité assez inédite.

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Ce que vous pourriez ne pas aimer :

• Problèmes de performance : Sur la version web, si le serveur CVAT.ai tombe en panne, il peut y avoir une perte de données, car les annotateurs ne peuvent pas sauvegarder leur travail. Pour les plus gros volumes de données, il est recommandé de mettre en place un processus de sauvegarde additionnel. Si vous travaillez avec une équipe de plus de 3 Data Labelers, la gestion des accès concurrents peut également être problématique.
• Fonctionnalités d’import de données limitées : Les fonctionnalités d’import de données sont très peu ergonomiques, et des problèmes de performance ont été relevés par de nombreux utilisateurs.
• Manque de fonctionnalités : Bien que le modèle de tarification soit simple, il manque des fonctionnalités pour suivre les heures de travail, le nombre de tags d’images réalisés, etc.
• Interface vieillotte : L'interface utilisateur est considérée comme un peu datée et pourrait bénéficier d'une mise à jour pour être en phase avec les autres plateformes d'étiquetage du marché.

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#6 - Label Studio : Open Source ne veut pas dire incomplet

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Label Studio est un outil polyvalent d'annotation de données, souvent décrit comme un couteau suisse dans ce domaine. C'est un outil professionnel pour l'apprentissage automatique, essentiel à la construction de produits basés sur l'IA réussis.

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Ce que vous aimerez à propos de Label Studio :

• Open-Source et professionnel : Label Studio est un code open-source développé sous licence MIT, garantissant une accessibilité et une adaptabilité élevées. L’outil est puissant est peut-être installé sur vos propres environnements sans difficulté, y compris sur vos Cloud (AWS, Google Cloud, etc.). L’outil est mis à jour régulièrement et couvre un panel large de cas d’utilisation. Il est accessible via une interface web.
• Des interfaces de labellisation sur mesure : Label Studio est flexible et peut être configuré rapidement, avec un nombre de templates élevé et une interface configurable avec du code XML. Label Studio peut être utilisé pour différents types de données, audio, vidéo et texte.
• Intégration Machine Learning : L'outil est conçu pour s'intégrer facilement avec une multitude de frameworks du marché.
• Accessibilité : même s’il existe une offre « Pro » payante, la grande majorité des fonctionnalités de Label Studio sont gratuites. Vous pouvez donc installer Label Studio sur vos serveurs et commencer à travailler, sans vous préoccuper des frais de licence, du nombre d’utilisateurs, etc.

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Ce que vous pourriez ne pas aimer :

• Maintenabilité : Vous devez installer Label Studio sur vos environnements. Pratique d’un point de vue protection des données, cela implique toutefois que vous preniez en compte des coûts associés à l’utilisation et la maintenance de vos serveurs (on-premise ou Cloud).
• Fonctionnalités de collaboration limitées : Label Studio dispose de fonctionnalités de gestion des accès utilisateurs. Pour autant, la plateforme pourrait bénéficier d'une amélioration dans le suivi des heures de travail et du nombre d'étiquettes réalisées par les équipes. Par ailleurs, le travail collaboratif pose parfois des problèmes de performance : avec des accès concurrents mal gérés, vos annotateurs peuvent difficilement travailler sur des sets de données communs. La solution étant de dupliquer votre dataset initial en une multitude de sous-datasets, ce qui implique un travail de curation important en amont des travaux de labellisation.
• Import et export des données : Si Label Studio a fait des progrès dans ce domaine, ces deux dernières années, les fonctionnalités d’import et d’export de données sont encore assez instables et limitées, et peuvent parfois générer des erreurs. A noter qu’il existe des API bien documentées pour intégrer Label Studio à votre setup ML, cependant des utilisateurs ont fait part de problèmes de performance et d’instabilité liés à l’utilisation de ces API.

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#7 - Kili : une plateforme pleine de promesses

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Kili Technology est un outil d'annotation complet conçu pour étiqueter rapidement les données d'entraînement, identifier et corriger les problèmes dans les ensembles de données, et simplifier les opérations d'annotation. Ce logiciel accélère considérablement la construction d'IA fiables et propose des interfaces personnalisables pour divers types de données, notamment des images, vidéos, textes, documents PDF, imageries satellites et conversations.

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Ce que vous aimerez à propos de Kili :

• ‍Stabilité : Kili offre une stabilité essentielle pour travailler avec de grands volumes de données et des délais serrés. Il est facilement adaptable à divers cas d'utilisation, notamment Computer Vision et NLP
• ‍Fonctionnalités de collaboration : La plateforme permet une collaboration efficace entre les membres de l'équipe et offre un suivi analytique détaillé, nécessaire lorsqu'on travaille avec un grand nombre de collaborateurs.
• ‍Flux de travail : Kili permet de contrôler la file d'attente d'étiquetage et de mettre en place des processus de révision pour assurer la cohérence et la qualité des annotations.
• ‍Fonctionnalités d’annotation automatique : La plateforme propose des outils d'automatisation comme la segmentation interactive et le suivi pour accélérer l'étiquetage sans compromettre la qualité.

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Ce que vous pourriez ne pas aimer :

• ‍Fonctionnalités limitées pour l’annotation vidéo : Bien que des améliorations soient prévues, les fonctionnalités actuelles pour l'annotation vidéo sont limitées. Kili n’est pas adapté pour les cas d’usage vidéo, notamment lorsqu’il s’agit de traiter des vidéos médicales. De nombreux problèmes notent des problèmes d’instabilité pour le traitement des vidéos.
• Manque de fonctionnalités analytiques avancées : Certains utilisateurs aimeraient disposer de fonctionnalités analytiques plus poussées pour surveiller la productivité de leur équipe.
• ‍Complexité de l'API : Pour ceux qui n'ont pas de connaissances techniques, l'utilisation de l'API peut être complexe.
• ‍Temps de mise en place de l’environnement : La mise en place initiale de projets sur la plateforme peut prendre du temps, en particulier pour les nouveaux utilisateurs qui s'habituent à l'interface.

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#8 - SuperAnnotate : une solution complète et user-friendly

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SuperAnnotate est une plateforme d’étiquetage de données reconnue pour son efficacité et sa polyvalence dans la gestion des tâches d'annotation d'images et de vidéos. Elle est largement reconnue pour sa facilité d'utilisation et son efficacité dans l'accélération du processus d'annotation.

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Ce que vous aimerez à propos de SuperAnnotate :

• ‍Facilité d’utilisation : Les utilisateurs trouvent la plateforme extrêmement conviviale, même pour les débutants, avec une interface utilisateur concise et intuitive.
• ‍Fonctionnalités permettant de gagner du temps : La plateforme est équipée de fonctions d'étiquetage automatique telles que « Magic Select », réduisant considérablement le temps et l'effort nécessaires pour les tâches les plus chronophages.
• ‍Gestion efficace des données : SuperAnnotate offre d'excellents services de Data Management, facilitant la gestion simultanée de différents projets.
• ‍Excellent support client : La plateforme est connue pour son excellent service client, réactif et utile, particulièrement bénéfique pour les petites entreprises ou les nouveaux utilisateurs de la plateforme.
• ‍Collaboration et accessibilité : SuperAnnotate permet le travail collaboratif sans nécessiter de connaissances approfondies en programmation, la rendant accessible à un plus large éventail d'utilisateurs.

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Ce que vous pourriez ne pas aimer :

• ‍Faible précision de la fonctionnalité d’auto-segmentation : Certains utilisateurs ont rencontré des problèmes avec la précision de l'auto-segmentation, en particulier avec des images de faible résolution.
• ‍Limitations de l'outil de sélection : L'incapacité de la fonction Magic Select à concaténer différentes parties de sélections en un seul objet peut être une limitation pour certaines tâches spécifiques.
• ‍Engagement financier : La plateforme préfère des engagements financiers initiaux, ce qui pourrait ne pas être faisable pour tous les utilisateurs, surtout lorsque le nombre d'étiquettes nécessaires est incertain.
• ‍Temps de chargement : Les utilisateurs ont noté des retards dans le chargement de l'image suivante lorsqu'ils passent une image, ce qui peut ralentir le flux de travail.

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#9 - Dataloop, une plateforme de Data Management pour l'IA disposant d'un module d'annotation de données

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Dataloop est une plateforme complète couvrant l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de son développement à sa production. Elle inclut une plateforme de gestion et d'annotation de données pour faciliter la génération de données pour l’apprentissage supervisé, ainsi que des pipelines d'automatisation pour accélérer les projets de Computer Vision.

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Ce que vous aimerez à propos de Dataloop :

• ‍Interface facile à utiliser : Dataloop offre une interface intuitive, ce qui facilite l'utilisation de l'outil, même pour des projets de recherche complexes comme la génération de texte en image.
• ‍Support client réactif et personnalisé : L'équipe de support de Dataloop est réactive et travaille étroitement avec les utilisateurs pour adapter l'outil à leurs besoins spécifiques.
• ‍SDK Python très intuitif : Le SDK Python est simple d'utilisation, permettant une intégration rapide dans les projets.

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Ce que vous pourriez ne pas aimer :

• ‍Fonctionnalités limitées pour certains cas d’utilisation : Pour certains projets atypiques, comme l'annotation d'images avec des questions variées et une large taxonomie, Dataloop peut manquer de fonctionnalités spécifiques, bien que l'équipe de support puisse souvent trouver des solutions pour y remedier.
• ‍API d'annotation Human-in-the-Loop : L’API de Dataloop pour  l'annotation manuelle peut ne pas répondre à tous les besoins.
• ‍Complexité de la plateforme : Dataloop est une plateforme complète mais qui peut être complexe à maîtriser, avec un certain temps d'apprentissage nécessaire pour l’utiliser pleinement.
• Des notifications parfois tardives : Des retards dans les notifications concernant les problèmes de pipeline peuvent entraîner des retards dans la productio

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#10 - Playment, un vétéran du marché et une solution fiable

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Playment est un vétéran sur le (jeune) marché des solutions IA. Playment's GT Studio est une plateforme d'annotation de données no code, conçue pour aider les équipes de ML à créer des ensembles de données de référence diversifiés et de haute qualité de manière efficace. GT Studio est une plateforme d'étiquetage 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 workflow facile à utiliser.

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Ce que vous aimerez à propos de Playment :

• ‍Flexibilité et utilisé dans de nombreux domaines : Playment permet de produire des données d'entraînement pour de multiples secteurs, comme le commerce électronique, la gestion bancaire, la gestion de documents, etc.
• ‍Facilité d’utilisation : L'application est simple mais puissante, ergonomique, avec assez peu de lenteurs par rapport à de nombreuses plateformes du marché.

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Ce que vous pourriez ne pas aimer :

• ‍Prix élevé : Bien que Playment offre des services de qualité, le coût peut être considéré comme un frein, lié notamment à un modèle de tarification par objet annoté.
• ‍Absence de fonctionnalité pour produire des rapports personnalisés : Les rapports de l'application Playment ne sont pas entièrement personnalisables et peuvent manquer de certains champs requis pour piloter efficacement ses activités de labeling.

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Bonus : Labellerr, le choix parfait pour une gestion agile et collaborative des annotations

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Labellerr est une plateforme moderne et intuitive conçue pour répondre aux besoins de gestion de données d'IA avec une approche axée sur la collaboration et l'agilité. Cette solution permet de développer, tester et déployer des systèmes d'IA de manière efficace et rapide. Labellerr offre des outils pour l'annotation automatisée des données, la gestion des équipes et des projets, ainsi que pour le contrôle qualité. Elle supporte divers types de données comme les images, les vidéos, les textes, les audios et les fichiers PDF, ce qui la rend extrêmement polyvalente pour les équipes de Machine Learning.

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Ce que vous aimerez à propos de Labellerr :‍

• ‍Gestion des tâches et automatisation : Labellerr permet une annotation automatisée des données et facilite l'analyse exploratoire des données (EDA). Cela augmente considérablement l'efficacité et la productivité des équipes. La possibilité de gérer plusieurs projets et utilisateurs simplifie le travail collaboratif.
• Interface utilisateur intuitive : L'interface de Labellerr est très conviviale, ce qui rend la navigation à travers ses fonctionnalités facile et rapide. Les utilisateurs peuvent se concentrer davantage sur leurs tâches d'annotation sans se soucier de la complexité de l'outil.
• Précision et efficacité : Les algorithmes avancés de Labellerr garantissent une grande précision dans l'annotation des données. La fonctionnalité de Smart Labelling et l'intégration de modèles de génération d'IA permettent de gagner un temps précieux.
• Support client réactif : L'équipe de support de Labellerr est toujours disponible pour offrir une assistance technique et des conseils, ce qui améliore considérablement l'expérience utilisateur et la qualité des projets.
• Flexibilité et diversité des formats de données : Labellerr supporte divers formats de données, ce qui le rend adapté à une multitude de cas d'utilisation, qu'il s'agisse d'annotations d'images, de textes ou d'audios.

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Ce que vous pourriez ne pas aimer :

• Problèmes de performance mineurs : Certains utilisateurs ont signalé des problèmes de latence lors de la manipulation de grands volumes de données. Cependant, la fonctionnalité d'auto-sauvegarde permet de minimiser l'impact de ces ralentissements.
• Personnalisation des raccourcis : La personnalisation des raccourcis clavier pourrait améliorer l'efficacité de l'annotation, bien que cette fonctionnalité ne soit pas encore disponible.
• Support limité pour les modèles 3D : Bien que Labellerr excelle dans l'annotation de données 2D, le support pour les modèles 3D est encore en développement, ce qui pourrait limiter son utilisation dans certains domaines spécifiques.
• Complexité de l'intégration : Bien que Labellerr offre des capacités d'intégration avec des frameworks populaires de Machine Learning, cela peut nécessiter des efforts de développement supplémentaires pour intégrer l'outil dans des workflows existants.

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Conclusion : choisir un outil adapté à votre cas d’utilisation a un impact direct sur votre pipeline IA

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Nous y sommes : merci d’avoir lu notre liste des 10 meilleurs outils d'annotation d'image gratuits et payants. Que vous étiquetiez de petits ensembles de données ou que vous construisiez des modèles d'IA complexes, nous sommes convaincus que l'outil adapté à votre cas d'utilisation spécifique aura un impact direct à la fois sur le processus d'annotation et sur vos résultats.

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Assurez-vous de prendre en compte toutes vos options avec soin pour éviter de perdre du temps et de l'argent dans un outil qui ne répond pas à tous vos besoins.

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Vous ne savez pas par où commencer ? Innovatiana est un acteur indépendant qui peut vous aider à choisir la plateforme d'annotation d'image la plus adaptée à vos besoins. Nous offrons des conseils personnalisés pour vous aider à sélectionner l'outil idéal, en tenant compte des spécificités de vos projets, de votre budget et de vos objectifs. Si vous avez déjà fait votre choix, nous pouvons également mettre à votre disposition notre équipe de Data Labelers spécialisés et experts, prêts à prendre en charge vos projets d'annotation avec efficacité et précision. N’hésitez pas à nous contacter !

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