Appen

Appen monte des jeux selon votre cahier des charges, que vous ayez besoin d'un profil démographique précis, d'un environnement d'enregistrement contrôlé ou d'un domaine que seuls quelques spécialistes maîtrisent. L'équipe conçoit le protocole de collecte, recrute les contributeurs et gère le consentement et les licences tout au long du processus. C'est l'option à retenir quand aucun jeu du catalogue ne correspond à votre cas d'usage.

Le catalogue abrite des centaines de jeux déjà collectés et sous licence, dans des catégories comme la voix, le code et les tâches d'apprentissage par renforcement. Chacun s'accompagne d'une fiche technique détaillant la source, la méthode d'annotation et les limites connues, ce qui permet aux juristes et aux responsables conformité de vérifier la provenance. Vous licenciez un jeu et l'utilisez en quelques jours, sans commander une nouvelle collecte.

Appen réalise le travail de retour humain qui apprend au modèle quelles réponses sont les meilleures. Cela comprend l'entraînement de modèles de récompense, des démonstrations supervisées et les traces de raisonnement qui améliorent la façon dont un modèle s'explique. Les équipes s'en servent pour régler le ton, la sécurité et la précision avant qu'un modèle ne soit public. C'est l'un des chantiers les plus actifs de la société.

Pour les systèmes qui écoutent et parlent, Appen collecte des corpus vocaux multilingues et mène l'annotation de synthèse vocale et l'évaluation d'agents vocaux. Côté visuel, elle prend en charge l'annotation en vision par ordinateur sur les images et les vidéos, et ses équipes marquent aussi la reconnaissance d'actions et les nuages de points pour la robotique et la conduite autonome. La couverture dépasse 500 localités, ce qui compte quand un produit doit fonctionner hors de l'anglais.

Au-delà de la collecte, Appen mène des évaluations indépendantes : benchmarks d'hallucination, détection de biais et audits réglementaires. L'objectif est de fournir aux équipes une preuve externe de la fiabilité d'un modèle, pas seulement leurs propres résultats de test. Cela convient aux entreprises qui affrontent des revues de conformité ou préparent un lancement que les régulateurs examineront de près.

Appen propose un appui à la recherche : ingénierie de contexte, génération de données synthétiques et benchmarks sur mesure avec des dispositifs LLM-as-a-judge. Le service vise les équipes qui ont déjà un modèle fonctionnel mais manquent de bras pour faire avancer un projet. Il s'appuie sur le même réseau de contributeurs que la collecte de données, si bien que les résultats reviennent sous forme de livrable structuré et vérifiable.