Données d'entraînement de qualité pour vos modèles linguistiques
Des spécialistes humains natifs annotent vos jeux de données NLP, ASR et NER dans 225+ langues — y compris les variantes belges du français et du néerlandais — avec une qualité IAA mesurée (kappa ≥ 0,8) et une livraison directement chargeable dans votre framework ML, processus aligné RGPD et conforme au règlement IA de l'UE.
Des experts linguistiques natifs dans 225+ langues annotent vos jeux de données NLP, ASR et NER selon des consignes détaillées — avec un accord inter-annotateurs mesuré et une livraison directe en JSON, JSONL ou CSV.
Un modèle d'IA ne vaut que par ses données d'entraînement. Des annotations de mauvaise qualité produisent de mauvais modèles — quelle que soit l'architecture ou l'échelle. Nous apportons une expertise humaine et une profondeur linguistique que les annotations automatisées ou crowdsourcées n'égalent pas, en particulier pour les langues peu dotées et les domaines spécialisés (médical, juridique, technique).
Des langues centrales pour le fine-tuning de LLM jusqu'aux langues peu dotées où les annotateurs natifs sont irremplaçables.
Nous étudions votre tâche d'annotation, vos exigences de qualité et votre schéma d'étiquetage. Sur cette base, nous rédigeons des consignes détaillées — la fondation indispensable à la cohérence entre annotateurs.
Nous sélectionnons des experts linguistiques natifs avec l'expertise sectorielle requise et les formons à votre tâche spécifique. Une phase pilote avec mesure de l'IAA valide les consignes avant le passage à la production complète.
Nos annotateurs exécutent la tâche : classification de textes, reconnaissance d'entités nommées (NER), étiquetage de sentiment, construction de corpus parallèles, transcription ASR ou autres annotations linguistiques.
L'accord inter-annotateurs (IAA — kappa de Cohen ou Fleiss) est mesuré et reporté. Les segments à faible accord passent par une révision supplémentaire pour maximiser la qualité des données.
Vous recevez le jeu de données annoté en JSON, JSONL, CSV ou votre format personnalisé — directement chargeable dans vos frameworks ML. Pour les cycles d'entraînement itératifs, nous livrons des lots successifs.
Les classements LLM ne se gagnent pas avec l'architecture seule. La différence se joue sur la qualité d'annotation des données de fine-tuning. Les experts natifs apportent la nuance et le contexte culturel que les plateformes crowdsourcées ne peuvent pas restituer — surtout pour les domaines spécialisés et les langues peu dotées. Cette différence est mesurable dans les scores de benchmark.
Du feedback RLHF à la NER en passant par l'analyse de sentiment — des experts natifs qui comprennent ce que vous voulez apprendre à votre modèle.
Exclusivement des experts linguistiques natifs pour l'annotation — ni crowdsourcing ni étiquetage automatique. Des annotations humaines de qualité qui rendent réellement votre modèle plus performant.
Nous mesurons et reportons l'accord inter-annotateurs par tâche, en visant un kappa de 0,8 ou plus — adapté à la complexité de la tâche.
Des processus d'annotation structurés qui passent à l'échelle : de quelques milliers à plusieurs millions de phrases ou de segments — avec une qualité homogène à chaque palier de volume.
Livraison en JSON, JSONL, CSV ou votre format personnalisé — directement chargeable dans PyTorch, TensorFlow, Hugging Face ou votre pipeline d'entraînement sur-mesure.
De la mesure de l'IAA au traitement conforme RGPD — la fondation de données d'entraînement sur lesquelles vous pouvez bâtir.
Du fine-tuning LLM aux intentions chatbot et à l'entraînement ASR — l'annotation à l'échelle qu'exige votre modèle.
IA · Fine-tuning Une startup IA a fait annoter 120 000 paires FR-EN pour un fine-tuning sur-mesure. Annotateurs natifs francophones, IAA kappa de 0,89. Amélioration mesurable sur les benchmarks internes du modèle.
Chatbot · Enterprise Une équipe chatbot enterprise a fait annoter 8 000 intentions utilisateur dans 18 langues pour un ré-entraînement. Annotateurs natifs par langue, arborescence d'étiquetage cohérente. Amélioration mesurable de la classification d'intentions après ré-entraînement.
Télécom · ASR Un opérateur télécom a fait annoter 600 heures de conversations clients pour un fine-tuning ASR : transcription verbatim, diarisation des locuteurs et étiquetage du ton. Pondération renforcée pour les dialectes peu dotés en ressources.
De l'entraînement de modèles NLP aux données ASR et aux jeux de données de sentiment — l'annotation pour chaque usage IA spécifique à la langue.
Souvent choisis en combinaison avec l'annotation de données — de la transcription et la gestion terminologique à la vérification du modèle et l'estimation de qualité.
À partir de données annotées, vous pouvez générer du contenu — ou inversement : utiliser votre contenu IA pour les cycles d'annotation suivants.
Transcription audio précise comme socle pour les données d'entraînement ASR — précision de 99%+ par des transcripteurs natifs.
Une terminologie cohérente comme socle pour une annotation NER de haute qualité et des modèles linguistiques entraînés sur votre domaine.
Après l'entraînement du modèle : vérification de la sortie sur l'exactitude, la conformité à la marque et le respect des normes.
Scoring automatique de la sortie du modèle — la suite logique après annotation et entraînement pour suivre la qualité en production.
Intégration de votre modèle entraîné dans une application en production — de l'API à l'interface utilisateur final.
Ce que disent nos clients de leur collaboration avec Ecrivus — des startups IA aux équipes ML enterprise.
Les traductions certifiées pour nos affaires internationales sont livrées rapidement et avec soin. Notre chef de projet connaît notre dossier sur le bout des doigts.
Sans engagement — réponse sous une heure les jours ouvrés
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Dernière mise à jour: mai 2026
