Service d’annotation de données pour l’intelligence artificielle

Nos services d’annotation de données pour vos projets d’intelligence artificielle

Nous pouvons intervenir sur différents formats selon les besoins de votre projet.

Annotation de textes

L’annotation de textes permet de repérer, classer ou qualifier des mots, des phrases et des paragraphes.

Les missions peuvent concerner :

• L’attribution d’une catégorie.
• Le repérage de mots ou d’expressions.
• L’identification de réponses.
• Le classement de phrases.
• La détection d’erreurs.
• La validation de labels.
• La distinction entre plusieurs intentions.
• Le repérage d’informations précises.

Cette prestation peut être utilisée pour des projets liés au service client, à l’éducation, à la finance, au juridique ou à la gestion documentaire.

Annotation de documents

Les documents contiennent souvent plusieurs types d’informations. L’opérateur doit les repérer et les associer à la bonne catégorie.

Il peut identifier :

• Des montants.
• Des dates.
• Des noms.
• Des références.
• Des numéros de dossier.
• Des tableaux.
• Des réponses.
• Des titres.
• Des paragraphes.
• Des types de documents.

Cette mission peut porter sur des factures, des contrats, des dossiers administratifs, des copies d’élèves ou des documents financiers.

Annotation de données scolaires

L’annotation de données scolaires demande une lecture attentive et une bonne compréhension des consignes.

Elle peut inclure :

• L’annotation de copies d’élèves.
• La vérification de réponses.
• Le classement par matière.
• L’identification de zones de réponse.
• La transcription de contenus manuscrits.
• La conversion de formules en LaTeX.
• La correction de labels proposés par une IA.

Nous avons déjà travaillé sur des copies couvrant plusieurs matières, dont l’histoire-géographie, la physique-chimie, les mathématiques, le français, les SVT et les SES.

Annotation de données financières

Une intelligence artificielle destinée à lire des dossiers financiers doit apprendre à reconnaître les bonnes informations.

Les opérateurs peuvent intervenir sur :

• Le classement de dossiers.
• L’identification de chiffres.
• Le repérage de phrases.
• La détection de montants.
• La reconnaissance de données comptables.
• La distinction entre plusieurs types de pièces.
• La vérification des résultats proposés par l’outil.

Ce travail permet d’entraîner l’IA à mieux comprendre les documents et à limiter les erreurs de lecture.

Annotation d’images et de documents numérisés

Selon le projet, les opérateurs peuvent aussi identifier des zones ou des éléments sur des images et des scans.

Cela peut concerner :

• Le repérage de blocs.
• La délimitation d’une zone.
• L’identification d’un objet.
• Le classement d’une image.
• La vérification d’un contenu.
• Le contrôle d’un document numérisé.

Quelles missions d’annotation pouvons-nous prendre en charge ?

L’annotation ne se limite pas à poser un label sur un fichier. Nous pouvons intervenir sur plusieurs étapes du projet.

Création et attribution de labels

Les opérateurs appliquent les catégories définies par le client. Chaque donnée est associée au bon label selon les règles prévues dans le cahier des charges.

Vérification de labels générés par l’IA

Une intelligence artificielle peut proposer automatiquement une catégorie ou une réponse. Les opérateurs vérifient ensuite si le résultat est correct.

Ils peuvent :

• Valider le label.
• Corriger la catégorie.
• Signaler un doute.
• Compléter une donnée manquante.
• Transmettre un cas complexe.

Classement de documents

Les fichiers sont regroupés selon leur nature, leur contenu ou leur usage.

Cette mission peut servir à apprendre à l’IA à distinguer une facture, un contrat, un relevé, une copie ou un formulaire.

Transcription de contenus

Lorsque le document contient du texte manuscrit, des formules ou des informations peu lisibles, une transcription peut être nécessaire.

Les opérateurs peuvent retranscrire :

• Des réponses d’élèves.
• Des notes manuscrites.
• Des tableaux.
• Des formules.
• Des paragraphes.
• Des données chiffrées.

Correction des résultats

L’IA peut extraire une information incorrecte ou incomplète. Les opérateurs comparent alors le résultat avec le document source, puis corrigent les écarts.

Contrôle qualité

Une partie des données peut être revue par un second opérateur.

Ce contrôle permet de détecter les erreurs répétées, les consignes mal comprises et les différences d’interprétation.

Pourquoi externaliser l’annotation de données ?

L’annotation demande souvent beaucoup de temps. Un projet peut porter sur plusieurs milliers de pages, de fichiers ou de lignes.

Il faut alors mobiliser plusieurs personnes pendant plusieurs semaines. L’externalisation permet d’augmenter la capacité de traitement sans détourner les équipes internes de leurs missions.

Elle peut répondre à plusieurs besoins :

• Un manque d’effectif.
• Un volume important.
• Un délai court.
• Un besoin ponctuel.
• Une phase de test.
• Le lancement d’un nouveau modèle.
• La correction d’un jeu de données existant.

Le prestataire peut adapter le nombre d’opérateurs au volume et à la cadence demandée.

L’équipe du client conserve la définition des règles, la validation des cas complexes et le suivi du projet.

Comment se déroule une mission d’annotation ?

Chaque projet commence par une phase de préparation.

Analyse du besoin

Nous étudions le type de données, le volume, le délai et le résultat attendu.

Cette étape permet d’identifier les difficultés et de choisir la méthode adaptée.

Lecture des consignes

Les règles doivent préciser les labels, les cas particuliers et les erreurs à éviter.

Des exemples sont ajoutés pour montrer le résultat attendu.

Test sur un échantillon

Un premier lot est traité avant le lancement complet.

Ce test permet de vérifier la compréhension des consignes et d’estimer le temps moyen par donnée.

Production

Les opérateurs traitent les fichiers par lots.

Chaque lot peut être contrôlé avant de passer au suivant.

Vérification

Les erreurs ou les cas incertains sont revus.

Les consignes peuvent être corrigées si un problème revient plusieurs fois.

Livraison

Les données sont livrées dans le format demandé ou intégrées dans l’outil du client.

Quels outils pouvons-nous utiliser ?

Nous pouvons travailler dans l’outil fourni par le client ou sur une plateforme dédiée à l’annotation.

Selon les projets, les missions peuvent être réalisées avec :

• Kili.
• Des interfaces internes.
• Des fichiers Excel.
• Des outils de transcription.
• LaTeX.
• Des plateformes de labellisation.
• Des logiciels métier.

L’outil ne remplace pas les consignes. Les opérateurs doivent savoir comment traiter chaque cas avant de commencer.

Comment garantir la qualité des annotations ?

La qualité dépend d’abord de la précision des règles. Deux opérateurs doivent pouvoir arriver au même résultat à partir du même document.

Pour limiter les écarts, nous pouvons mettre en place :

• Un test initial.
• Une formation courte sur les consignes.
• Des exemples validés.
• Un contrôle des premiers lots.
• Une double vérification sur les cas sensibles.
• Un suivi des erreurs.
• Un échange régulier avec le référent client.

Les cas ambigus sont signalés au lieu d’être interprétés au hasard.

Exemple de mission : annotation de copies d’élèves

Nous accompagnons un projet d’intelligence artificielle appliqué à l’enseignement depuis janvier 2025.

Le client manquait d’effectif pour absorber le volume d’annotation. La mission porte sur l’annotation et la vérification de labels générés par une IA sur des copies d’élèves.

Les données couvrent sept matières :

• Histoire-géographie.
• Physique-chimie.
• Mathématiques.
• Mathématiques US.
• Français.
• SVT.
• SES.

Les opérateurs utilisent notamment Kili et LaTeX.

Au total, 18 729 pages ont été traitées.

Le temps moyen est passé de 7 minutes 36 secondes à 2 minutes 24 secondes par page, soit un traitement environ trois fois plus rapide.

Exemple de mission : annotation de dossiers financiers

Nous intervenons aussi sur un projet d’automate financier lancé en 2026.

L’équipe du client était composée d’un commercial et d’un développeur. Elle ne pouvait pas assurer seule l’annotation et le classement des dossiers.

Les opérateurs ont pour mission d’aider l’IA à reconnaître les informations contenues dans les documents.

Le travail porte sur :

• Le classement des dossiers.
• L’identification des chiffres.
• Le repérage des phrases.
• La vérification des informations.
• La validation des catégories.

L’objectif est de fournir au modèle des exemples fiables pour améliorer sa reconnaissance.

Quels secteurs peuvent avoir besoin d’annotation de données ?

L’annotation de données concerne de nombreux métiers.

Elle peut être utilisée dans :

• L’enseignement.
• La finance.
• L’assurance.
• Le juridique.
• Le commerce.
• La santé.
• L’immobilier.
• L’industrie.
• La gestion documentaire.
• Le service client.

Chaque secteur possède ses propres documents, ses règles et ses catégories.

Le travail des opérateurs s’adapte au vocabulaire et aux besoins du client.

Quels formats pouvons-nous livrer ?

Les données annotées peuvent être livrées dans différents formats.

Selon le projet, nous pouvons fournir :

• Excel.
• CSV.
• JSON.
• XML.
• Des fichiers texte.
• Des données intégrées dans une plateforme.
• Des données directement ajoutées dans l’outil du client.

Le format final est défini avant le lancement.

Pourquoi faire appel à Saisie-donnees.fr ?

Nos équipes ont l’habitude de traiter des volumes importants, des documents variés et des consignes précises.

Nous pouvons intervenir sur des missions ponctuelles ou sur un besoin régulier.

Notre rôle est de vous aider à avancer plus vite sans mobiliser vos équipes internes.

Nous prenons en charge l’annotation, la vérification, la transcription, le classement et le contrôle des données destinées à vos projets d’intelligence artificielle.

Vous avez des milliers de données à annoter ou à vérifier ? Demandez une estimation selon votre volume, vos outils et vos délais.