Scale AI

Scale AI agit comme service géré d'annotation de données pour les images, vidéos, textes, audio, documents et données LiDAR sur une seule plateforme. Vous téléversez les données brutes, définissez la tâche et recevez une sortie étiquetée prête à entraîner ou à affiner des modèles. Ce mélange compte parce que presque aucun projet réel n'utilise un seul type, et répartir ces tâches entre plusieurs prestataires est là où la qualité et les délais se perdent.

Pour les modèles génératifs, le Scale Data Engine crée des paires complexes d'instructions et de réponses, applique les préférences humaines aux sorties du modèle et mène des tests d'injection d'instructions pour trouver des vulnérabilités. Cela couvre le travail après le pré-entraînement, où se façonnent l'utilité et la sécurité du modèle, la partie que beaucoup d'équipes sous-estiment.

L'apprentissage par renforcement à partir du retour humain repose sur des personnes qui notent les réponses du modèle, et Scale AI fait ce classement à grande échelle grâce à son réseau de contributeurs. La société dit avoir versé plus d'un milliard de dollars aux contributeurs et recueilli des milliards de décisions humaines. Le résultat, c'est le signal de préférence qui pousse le modèle vers les réponses que les gens veulent vraiment.

Scale AI mesure la performance des modèles, les compare à des tâches de niveau expert et les teste pour repérer les problèmes de sécurité et d'alignement. L'évaluation est distincte de l'entraînement, et les équipes s'en servent pour décider si un modèle est prêt à sortir. Pour qui lance un modèle, c'est la preuve qui étaye la mise en production.

Donovan est une plateforme sans code pour créer, tester et déployer des agents d'IA sur des flux de travail précis. Elle fonctionne sur des réseaux classifiés et isolés et est disponible sur un cloud autorisé DISA IL4 et FedRAMP High. Pour les agences, l'intérêt est de déployer là où les outils commerciaux ne vont pas d'ordinaire.

Les projets comportent des étapes de révision, des contrôles qualité et un registre de qui a étiqueté quoi. Cela compte dans les secteurs réglementés, où il faut pouvoir montrer comment un jeu de données a été construit et pourquoi il est fiable. Scale AI vend cette traçabilité comme partie de la plateforme, au lieu de la laisser au client.

Scale AI expose une API documentée pour que les équipes créent des tâches, téléversent des données et récupèrent les résultats dans leur propre pipeline. L'étiquetage et l'évaluation tournent ainsi comme partie d'un flux de machine learning existant, sans téléversements manuels. Pour les équipes d'ingénierie, c'est la différence entre un service qu'on appelle et un service qu'on surveille.