Scale AI

Prépare des données annotées pour entraîner des modèles d’IA, avec un workflow qui couvre la collecte, la curation et l’annotation. L’accès passe par l’API, le SDK ou l’interface web. Le service s’adresse aussi aux entreprises qui partent de leurs propres sources.

Produit des données d’entraînement prompt-réponse et applique des préférences humaines au modèle par RLHF. L’usage vise la mise au point de grands modèles de langage et de modèles génératifs. Le flux sert à enrichir l’apprentissage après la préformation initiale.

Teste les vulnérabilités d’un modèle avec des techniques d’injection de prompts et aide à repérer ses points faibles. Cette fonction s’inscrit dans les usages de sécurité et d’alignement des modèles génératifs.

Mesure la performance d’un modèle sur des prompts divers et difficiles, puis aide à comparer les résultats. Le service couvre aussi la détection et la correction des échecs de modèle. Il répond aux besoins des équipes qui construisent ou ajustent des modèles génératifs.

Annote plusieurs types de données, du texte aux capteurs 3D, en passant par l’image et la vidéo. Cette couverture inclut la fusion de capteurs 3D pour la perception et la conduite autonome. Le format utile dépend du type de projet et du flux choisi.

Rassemble le suivi des tâches, la gestion des projets, un onglet qualité et le téléchargement des données livrées. Il s’utilise pour contrôler les annotations pendant la production plutôt qu’après coup.

Elles utilisent Scale AI pour entraîner et améliorer des modèles de langage et des modèles génératifs avec des données annotées par des experts. L’outil remplace une chaîne manuelle de préparation de jeux de données, de tests sur prompts complexes et de détection de faiblesses.

Elles s’en servent pour transformer des données internes en jeux exploitables pour l’IA, puis pour faire évaluer les sorties du modèle. Le service remplace des exports dispersés, des annotations maison et des allers-retours séparés entre préparation et contrôle qualité.

Elles passent par Scale AI pour créer des jeux de données sur mesure, générer des paires entrée-réponse et mesurer la robustesse d’un modèle. Le service remplace des cycles de labellisation internes et des évaluations ad hoc menées avec des outils génériques.

Elles l’emploient pour collecter, curer et annoter des corpus destinés à l’entraînement, puis pour suivre la qualité des données en temps réel. L’outil remplace une organisation éclatée entre plusieurs fichiers, plusieurs intervenants et plusieurs étapes de validation.

Elles utilisent Scale AI pour tester un modèle contre des prompts variés, repérer les échecs récurrents et prioriser les corrections. Le service remplace des tests ponctuels non centralisés et des retours éparpillés dans des outils séparés.

Elles s’en servent pour mettre à l’épreuve les failles d’un modèle via des injections de prompts et pour consigner les vulnérabilités repérées. L’outil remplace des batteries de tests artisanales et des vérifications manuelles difficiles à répéter.

Elles s’en servent pour produire des données d’entraînement tirées du monde réel pour des modèles de robotique, un usage que l’éditeur illustre avec Physical Intelligence et Universal Robots. Le service remplace des campagnes de collecte montées en interne.

Elles l’emploient pour transformer des données brutes, parfois classifiées, en renseignement exploitable, comme le montre le travail cité avec le CDAO du ministère américain de la Défense. Le service remplace un tri manuel long et difficile à auditer.

Elles accèdent aux annotations, aux évaluations de modèles et aux données RLHF. Via API, SDK ou interface web, elles évitent les transferts manuels entre outils et les intégrations bricolées dans des scripts internes.