Toute organisation développant ou déployant des systèmes d’IA, tels que des LLM, des copilotes ou des solutions d’automatisation, peut tirer parti de services de données d’IA pour optimiser les performances de l’IA. Ces solutions sont particulièrement utiles pour améliorer la précision, la sécurité et les performances des modèles dans des cas d'utilisation réels.

Une plus grande précision, pertinence et cohérence des résultats de l’IA, ainsi qu’une réduction des risques et une meilleure expérience utilisateur.

– Évaluation des réponses des chatbots et des copilotes

– Validation des performances multilingues et de la localisation

– Comparaison de modèles et tests de performances

Oui. Nous prenons en charge des flux de travail texte, image, vidéo et audio, y compris l’annotation des données et l’évaluation des modèles.

Oui. Les systèmes d'IA nécessitent une évaluation continue et un retour d'information humain pour maintenir leur qualité, s'adapter aux nouveaux cas d'utilisation et éviter une dérive des performances au fil du temps.

Ils réduisent les risques en garantissant que les résultats de l’IA sont précis, sûrs et conformes à votre marque, tout en améliorant l’efficacité et la confiance des utilisateurs.

Lionbridge allie une envergure mondiale, une expertise multilingue et une évaluation avec intervention humaine pour fournir des solutions de données d'IA de haute qualité dans toutes sortes de cas d'utilisation complexes et réels.

Nous allons au-delà de l'annotation de base pour prendre en charge les flux de travail modernes de l'IA, notamment l'évaluation des modèles, le feedback humain et les performances multilingues à grande échelle.

Nous proposons des programmes de bien-être structurés, incluant un soutien psychologique 24h/24 et 7j/7, afin de protéger les contributeurs travaillant avec des contenus sensibles.

Les données structurées et étiquetées aident les modèles d’IA à apprendre des schémas, à réduire l’ambiguïté et à produire des résultats plus précis. Elles favorisent également l'évaluation et la validation, ce qui permet aux modèles de fonctionner de manière fiable dans des cas d'utilisation réels.

L'apprentissage supervisé est une méthode où des modèles sont entraînés à partir de données étiquetées afin d'apprendre la relation entre les entrées et les sorties attendues. Il est couramment utilisé pour des tâches telles que la classification, la prédiction et les flux de travail d'IA structurés.

En améliorant la qualité des données, en appliquant les évaluations et retours d'informations humains, et en testant en continu les sorties du modèle. Un suivi et une amélioration en continu permettent d'assurer des performances constantes et de meilleurs résultats concrets.

Étiquetage ou catégorisation des données pour aider un modèle d'IA à mieux les comprendre. L'annotation de données est essentielle pour que les modèles d'IA soient en mesure de fournir des prédictions à partir de ces données. La qualité et la précision de l'annotation de données influencent fortement l'entraînement des modèles d'IA, et donc leurs performances. Les services incluent, entre autres :

• Classification du contenu
• Annotation d'images ou de vidéos
• Reconnaissance des entités nommées

Agrégation de données pertinentes et de haute qualité pour entraîner et tester les modèles d'IA. Les données peuvent se présenter sous différents formats et provenir de différentes sources, comme des bases de données, les réseaux sociaux, des capteurs, des interactions avec les utilisateurs, du texte, des images, de l'audio et des vidéos. La collecte de données diversifiées et représentatives permet de s'assurer que votre système d'IA comprend et traite avec précision un grand nombre d'entrées, améliorant ainsi son efficacité. Les services incluent, entre autres :

• Jeux de données audio
• Jeux de données vidéo
• Jeux de données texte
• Transcription
• Élaboration de la taxonomie
• Création de discours d'intention
• Synthèse vocale

Permet de s'assurer que les résultats générés par les modèles d'IA et les LLM sont exacts, pertinents et culturellement appropriés. Nous révisons les réponses de l'IA de manière approfondie afin de valider leur adéquation avec les objectifs et les normes requises. La validation améliore la qualité globale et rend les systèmes d'IA plus fiables et efficaces pour vos utilisateurs. Les services incluent, entre autres :

• Développement et vérification d'intention
• Validation et classement des résultats du modèle
• Tests de diversité et d'inclusion
• Tests des faits et de la pertinence des résultats
• Pertinence des recherches, des produits et des annonces
• Améliorations culturelles
• Validation et pertinence de la géolocalisation

L'optimisation de vos capacités et de votre temps grâce à nos solutions de gestion des effectifs. Que vous ayez besoin d'une base de télétravail ou d'un lieu sécurisé, Lionbridge offre les ressources, la gestion et des données sur lesquelles vous pouvez vous appuyer. Les services incluent, entre autres :

• Tests de produits d'IA
• Sites sécurisés
• Linguistique informatique
• Ingénierie de données et ML
• Ressources à l'échelle mondiale
• Spéculation sur un sujet

Création et perfectionnement de la capacité d'un modèle d'IA à comprendre, générer et manipuler le langage. Ajustement du LLM pour améliorer les performances, l'inclusivité, la précision et la pertinence. Cette étape requiert une expertise en traitement du langage naturel et en ingénierie des données. Les services incluent, entre autres : 

• Ingénierie d'invites multilingues
• Prise en charge du modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation, génération augmentée de récupération)
• Tests de diversité et d'inclusion
• Optimisation pour les marchés locaux
• Révision et évaluation de modèles
• Vérification des faits et de la pertinence des résultats