Introduction

Chez People for AI, nous ne nous contentons pas de fournir de l’annotation de données ; nous construisons des équipes d’experts dédiées à la réussite de vos projets d’intelligence artificielle. Mais comment nous y prenons-nous ? Loin des idées reçues, notre processus est bien plus qu’une simple mise en relation. Il s’agit d’une alchimie complexe entre expertise, engagement et collaboration. Dans cet article, nous vous ouvrons les portes de notre fonctionnement interne pour vous expliquer comment nous garantissons la qualité et la précision de vos données.

1. L’engagement durable : le cœur de notre modèle

L’une des pierres angulaires de notre approche est notre relation avec nos annotateurs. Nous privilégions les profils engagés sur la durée. Pourquoi ? Parce que l’annotation de données, en particulier pour des projets complexes, n’est pas un travail ponctuel. Il requiert une compréhension approfondie des consignes, une montée en compétence progressive et une rigueur constante. En travaillant avec des annotateurs sur le long terme, nous bâtissons une connaissance et une expertise précieuses pour chaque projet, assurant une cohérence et une qualité inégalées, mais également un emploi stable et un environnement de travail sain et respectueux pour nos recrues.

2. La sélection sur mesure : l’annotateur idéal pour chaque projet

Chaque projet d’IA est unique, tout comme les compétences requises pour l’annoter. C’est pourquoi nous ne sélectionnons pas nos annotateurs au hasard. 

Notre processus de matching est précis et rigoureux, prenant en compte plusieurs critères essentiels :

• Le type de données : S’agit-il de vidéos, d’images,ou de textes? Nous identifions les annotateurs ayant une expérience spécifique avec ces formats.
• Le type de tâche : La segmentation sémantique, la détection d’objets ou la transcription ne demandent pas les mêmes compétences. Nous matchons l’annotateur à la tâche qui correspond le mieux à ses aptitudes.
• L’expérience sectorielle : Pour des projets dans des domaines pointus (automobile, 3D, sport, santé…), nous privilégions les annotateurs qui possèdent déjà une connaissance du secteur, facilitant ainsi la compréhension des données et des enjeux.
• Les aptitudes personnelles : La rigueur, la capacité d’attention aux détails et la curiosité sont des qualités que nous évaluons attentivement.

3. Une collaboration sans faille : l’articulation entre annotateurs et chefs de projets production

Nos chefs de projets, basés en France, sont le cœur de nos opérations. Ce sont eux qui définissent les stratégies, traduisent les besoins complexes du client en consignes claires pour les annotateurs et valident la qualité finale des données. 

Le dialogue constant entre les chefs de projets production sur le terrain et les experts en France assure une boucle de rétroaction continue, permettant des ajustements en temps réel et une qualité optimale, de la conception du projet à sa livraison finale.

Conclusion

Chez People for AI, notre modèle repose sur une conviction forte : la qualité des données annotées est directement proportionnelle à l’engagement et à l’expertise des personnes qui les traitent. En investissant dans des relations durables avec nos annotateurs, en effectuant une sélection rigoureuse et en créant une collaboration fluide entre toutes les parties prenantes, nous ne nous contentons pas de fournir de l’annotation.

 Nous livrons de la confiance. Et c’est cette confiance qui fait la différence pour le succès de vos projets d’IA.