Encord
Encord · Image · Programmation
Encord est une plateforme multimodale de données IA qui aide les équipes à étiqueter, curer et évaluer leurs données d'entraînement, en réunissant vidéo, LiDAR, audio et texte dans un même flux de travail.
À propos de Encord
What Is Encord
Encord est la couche de données qui se place entre la matière brute et un modèle d'IA qui tourne. Plutôt que de réunir un prestataire d'étiquetage, un tableur pour les contrôles qualité et un script d'évaluation à part, votre équipe fait tout au même endroit. Vous apportez les données, Encord se charge de l'annotation, du contrôle qualité et de la boucle de retour qui montre où le modèle se trompe encore.
Le problème qu'il résout est très concret. La plupart des projets calent sur les données, pas sur l'architecture. Les étiquettes dérivent, les cas limites se cachent dans la queue de la distribution et personne ne sait quels erreurs comptent vraiment. Encord comble cet écart en gardant l'étiquetage, la curation et l'évaluation reliés : le même ensemble qui entraîne un modèle reste lisible quand vous l'auditez des mois plus tard.
Ses limites méritent d'être dites tôt. Encord vise des équipes dotées d'un vrai pipeline d'étiquetage, pas une personne qui annote un dossier de photos. Le prix se négocie au lieu d'être publié sous forme de montant fixe, et la plateforme s'appuie sur un SDK Python et un stockage cloud, donc un peu de scripting aide. Si vous devez seulement étiqueter quelques centaines d'images une fois, un outil plus léger vous pèsera moins.
Getting Started
- Demandez une démo ou partez de l'offre Starter en libre-service, puis connectez votre stockage cloud pour qu'Encord voie vos fichiers.
- Importez et enregistrez les données via le SDK, puis organisez-les en datasets.
- Définissez une ontologie et un flux de travail, en choisissant quelles étiquettes, quels relecteurs et quels contrôles qualité s'appliquent.
- Annotez ou lancez l'étiquetage assisté par IA dans le navigateur, des relecteurs corrigeant les erreurs au fil de leur arrivée.
- Exportez les étiquettes ou les métriques du modèle, ou renvoyez les échecs dans la manche d'entraînement suivante.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Encord.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Ingénieurs ML et data
- Responsables annotation et qualité
- Équipes de vision par ordinateur
- Équipes santé et défense
Tâches
- Étiqueter des données multimodales
- Curation et recherche de cas limites
- Évaluation de modèles
- RLHF et alignement après entraînement
Cas d'usage
- Une équipe de robotique qui construit de la perception
- Un hôpital qui entraîne un modèle chirurgical
- Une entreprise média qui nettoie des sous-titres
Fonctionnalités clés
Annotation multimodale dans un seul outil
L'étiquetage multimodal couvre image, vidéo, 3D et LiDAR, audio, texte, DICOM et NIfTI sans passer d'un produit à l'autre. Un même flux peut combiner plusieurs types de capteurs, ce dont l'IA physique et les modèles multimodaux ont précisément besoin. L'annotation vidéo est native et non ajoutée après coup, donc le suivi image par image tient sur de longs clips.
Traçabilité des étiquettes et contrôles qualité
Chaque étiquette porte son historique. Encord enregistre qui l'a touchée, quand et ce qui a changé, et intègre la notation par consensus, les étapes de relecture et la formation des annotateurs dans le même pipeline. Quand un dataset atteint des millions d'éléments, cette traçabilité fait la différence entre faire confiance aux étiquettes et les revérifier à la main.
Curation basée sur les embeddings
La plateforme construit des embeddings de vos données et vous laisse chercher et filtrer par sens. Les doublons, les valeurs aberrantes et les cas limites rares remontent au lieu de se cacher dans la queue. La curation avec le modèle dans la boucle amène les échantillons que votre modèle traite le plus mal directement dans le lot d'étiquetage suivant, donc le budget se concentre là où il change le résultat.
Évaluation et analyse de modèles
La validation des étiquettes, les courbes de modèle et la détection d'erreurs tournent sur votre dataset en direct. Vous comparez des modèles, suivez des métriques maison et repérez les classes où les performances chutent. Le but est de répondre à une question précise : où ce modèle échoue-t-il, et quelles données le corrigeraient.
Alignement après entraînement
Pour les équipes qui font du RLHF ou une notation par grille, Encord orchestre des flux de comparaison par paires et d'évaluation. Le retour humain est capturé au même endroit que les données d'entraînement, donc les manches d'alignement ne dérivent pas vers un tableur à part et un après-midi perdu.
Agents de données et automatisation
Les agents de données prennent en charge le travail répétitif du pipeline, du lancement des prédictions du modèle au tri des résultats et au signalement des éléments qui demandent un humain. L'étiquetage assisté par IA, y compris Segment Anything Model 2, accélère la première passe, et l'interpolation fait glisser les étiquettes d'une image à l'autre pour que les annotateurs comblent les trous au lieu de marquer chaque image clé.
SDK Python et intégration cloud
Encord fournit une API et un SDK Python pour enregistrer des données, importer des étiquettes et exporter des résultats, donc les pipelines restent scriptables. Il se connecte à votre propre stockage cloud et propose des déploiements cloud, VPC et on-premise. Vos données restent dans votre environnement, ce qui est l'exigence avec laquelle presque toutes les équipes d'entreprise démarrent.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Cet outil d'annotation, pensé comme plateforme d'annotation de données IA, couvre une large palette de types de données, donc une équipe de vision par ordinateur et une équipe de langage partagent une même configuration.
- La traçabilité des étiquettes et les flux par consensus gardent les règles qualité dans le pipeline, ce qui réduit les vérifications manuelles qu'un grand dataset exigerait autrement.
- La curation par embeddings et la recherche avec le modèle dans la boucle orientent l'étiquetage vers les échantillons qui comptent, donc le budget va aux cas limites plutôt qu'aux données faciles.
- Le SDK Python et les intégrations cloud rendent imports, exports et métriques scriptables, ce qui convient aux équipes qui automatisent déjà leurs pipelines.
- Les options cloud, VPC et on-premise offrent aux équipes santé, défense et autres environnements sensibles une voie de déploiement qui garde les données en interne.
- Une offre Starter gratuite laisse une petite équipe tester l'annotation d'image et de vidéo avant de s'engager sur une offre payante.
Inconvénients
- Le prix n'est pas publié sous forme de montant fixe, donc vous ne pouvez pas comparer le coût avec un concurrent avant de parler au service commercial.
- Il est conçu pour des équipes qui font tourner un pipeline d'étiquetage en production, ce qui est plus lourd que ce dont a besoin une personne qui annote un petit jeu d'images.
- En tirer le meilleur suppose le SDK Python et des données stockées dans le cloud, donc les équipes sans expérience du scripting démarrent avec une pente plus raide.
- Les gros volumes de données et les types de données additionnels se heurtent aux limites de l'offre, donc le coût peut grimper quand un projet dépasse le palier inclus.
Questions fréquentes
Encord sert à préparer et gérer des données d'entraînement pour l'IA. Les équipes étiquettent images, vidéo, audio et données 3D, curent le jeu pour trouver les cas limites et évaluent la performance d'un modèle, le tout dans une même plateforme.
Contenus associés
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Alternatives à Encord
X Ray Interpreter
X-ray Interpreter · ImageX Ray Interpreter est un outil de radiologie par IA basé sur le web qui transforme les radiographies, les scanners, les IRM, les échographies et les images TEP en comptes rendus en langage clair. Vous téléchargez un examen, obtenez une interprétation préliminaire de la radiographie en quelques instants, puis posez des questions complémentaires si quelque chose mérite une explication. Il sert de second avis et d'aide à l'apprentissage, pas de diagnostic médical.
Aieasypic
AIEasyPic · ImageAIEasyPic est un générateur d'images par IA qui transforme de simples prompts texte en œuvres finies en quelques secondes. Vous pouvez aussi entraîner des modèles personnalisés sur vos propres photos, échanger des visages dans des images existantes et créer de courts clips vidéo à partir de texte, le tout depuis un navigateur. Il convient aux créateurs occasionnels qui veulent des visuels rapides et aux amateurs qui souhaitent bâtir un modèle personnel sans toucher à la moindre ligne de code.
Chargen
Chargen · ImageChargen est un générateur de personnages par IA et une boîte à outils de création d'univers conçue pour Donjons & Dragons et les autres jeux de rôle sur table. Il transforme une idée d'une ligne en un portrait de personnage peint, crée des PNJ, des monstres, des cartes et des rencontres dans la même session, et garde les détails de chaque créature à portée de main. Le volet art pour jeu de rôle sur table repose sur un système de crédits appelé Gold, tandis que les générateurs de texte restent gratuits pour tous.