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CloudFactory (Hasty GmbH) · Programmation
Hasty est l'outil de vision par ordinateur de CloudFactory pour annoter images et vidéos. L'étiquetage assisté par IA, le contrôle qualité automatique et l'entraînement sans code raccourcissent le chemin vers un modèle exploitable.
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About
Qu'est-ce que Hasty
Hasty est une plateforme d'annotation d'images et de vidéos conçue pour les projets de vision par ordinateur. Lancée à Berlin en 2018 comme outil autonome, elle a été rachetée par CloudFactory en 2022. Elle sert aujourd'hui de couche vision au sein de la plateforme de données de CloudFactory : le même espace de travail couvre l'étiquetage assisté par logiciel et, au besoin, une équipe d'annotateurs externalisée.
Le principe est simple. L'étiquetage reste l'étape la plus lente de presque tous les projets de vision, et Hasty cherche à la réduire. Ses assistants apprennent des annotations produites par votre équipe, puis pré-étiquettent le lot suivant. Chaque projet entraîné génère son propre modèle : l'outil devient donc plus utile à mesure qu'une équipe travaille sur le même jeu de données.
Les limites comptent aussi. Les assistants ne fonctionnent pas sur un projet vide. Il faut annoter entièrement une dizaine d'images, ou créer 25 classifications, avant que le premier modèle ait assez de matière. Le tarif est établi sur devis et vise des organisations avec un vrai budget : un développeur qui veut seulement tester une idée trouvera moins cher ailleurs.
Premiers pas
- Rendez-vous sur app.hasty.ai et créez un compte avec une adresse e-mail ou un compte Google.
- Ouvrez un projet et choisissez le type de tâche : détection d'objets, classification, segmentation sémantique ou autre.
- Importez des images ou des images extraites de vidéos, puis annotez à la main le premier petit lot pour fournir des données d'entraînement.
- Laissez le modèle du projet s'entraîner, puis acceptez ou corrigez les suggestions de l'IA sur les images restantes.
- Vérifiez les éléments signalés, exportez le jeu de données et entraînez ou déployez un modèle depuis le Model Playground.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de cloudfactory.com.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Ingénieurs machine learning et data scientists
- Responsables d'équipes d'annotation
- Équipes produit sans spécialiste ML
Tâches
- Construire un jeu de référence pour la détection d'objets
- Auditer un jeu déjà étiqueté
- Prototyper un modèle de vision
Cas d'usage
- Tester un cas d'usage de vision par ordinateur
- Étiqueter au-delà de la capacité interne
- Secteurs réglementés
Fonctionnalités clés
Annotation assistée par IA
Les assistants de Hasty apprennent des étiquettes produites par votre équipe, puis prédisent les suivantes. En détection et en segmentation, un clic pose un polygone complet au lieu d'une dizaine de points manuels. Le démarrage a une contrainte : le premier modèle réclame une dizaine d'images entièrement annotées, ou 25 classifications, avant de s'activer.
Model Playground
Le Model Playground entraîne et compare des modèles sans code. Une équipe essaie un détecteur, consulte les métriques, ajuste le jeu de données et relance l'entraînement dans la même session. L'intérêt est de répondre tôt à une question précise : ce jeu de données suffit-il pour construire quelque chose de sérieux ?
Contrôle qualité automatique
La notation par consensus compare des annotations de sources différentes et signale celles qui divergent. Au lieu de vérifier un échantillon à l'œil, le relecteur reçoit une liste classée d'étiquettes douteuses. Résultat concret : moins de temps sur les images propres, plus de temps sur celles qui demandent vraiment un arbitrage.
Sept types de tâches de vision par ordinateur
Un seul espace couvre la classification, l'étiquetage, la détection d'objets, la segmentation d'instances, la segmentation sémantique, la segmentation panoptique et la prédiction d'attributs. Les équipes qui changent de tâche n'ont pas à migrer leurs données vers un second outil, ce qui pèse quand un projet démarre en détection puis réclame des masques au pixel.
Équipe d'annotation gérée
Hasty vivant dans CloudFactory, un projet peut confier une partie de la file à des annotateurs formés. Le projet, les consignes et les règles qualité restent les mêmes. C'est la différence principale avec les outils d'étiquetage autonomes, et la raison pour laquelle la discussion tarifaire commence souvent par un document de cadrage.
Sécurité et conformité
CloudFactory détient les certifications ISO 9001:2015, ISO 27001, SOC 2, HIPAA et GDPR. Pour les équipes de santé ou d'automobile, ces documents déterminent souvent si un fournisseur peut être retenu, quelle que soit la qualité du logiciel d'étiquetage.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Les assistants IA réduisent le travail répétitif après une courte phase d'annotation manuelle.
- La notation par consensus transforme le contrôle qualité en liste de relecture plutôt qu'en échantillonnage manuel.
- Sept types de tâches dans un seul espace : un projet passe de la détection à la segmentation sans migration.
- Accès direct aux annotateurs gérés de CloudFactory quand la capacité interne sature.
- Une couverture de conformité qui répond aux exigences d'achat des secteurs réglementés.
Inconvénients
- Aucune grille tarifaire publique. Budgéter impose un échange avec les ventes et un devis cadré.
- Les fonctions d'IA restent inactives tant que le projet n'a pas accumulé assez d'annotations manuelles, ce qui ralentit la première journée.
- Hasty n'existe plus comme produit autonome. La documentation et le support supposent désormais la plateforme CloudFactory complète, donc les anciens tutoriels peuvent sembler datés.
- Les petites équipes trouveront le modèle entreprise et ses contrats plus lourds que nécessaire.
Questions fréquentes
Hasty sert à construire des jeux d'entraînement pour la vision par ordinateur. On importe des images ou des vidéos, on annote objets et régions, on lance des contrôles qualité et on entraîne un modèle dans le même espace de travail.
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