Améliorez la précision grâce à l'externalisation de l'annotation de données par IA à partir de 1 000 $ par mois, tout compris

SourcefitLes tarifs d’annotation de données par IA s’élèvent à 1 000 $ par mois pour les annotateurs débutants, à 1 355 $ pour les annotateurs de niveau intermédiaire et à 1 710 $ pour les annotateurs seniors, par employé à temps plein travaillant à domicile. Pour le personnel travaillant au bureau, il faut ajouter 100 $ par mois. Chaque tarif est « tout compris » : salaire et avantages sociaux au prix coûtant, plus les frais de gestion de 395 $. Il n’y a pas de frais de mise en place, de recrutement ni de résiliation. Lorsque la nature du travail s’y prête, une tarification basée sur le rendement est également disponible, reposant sur le même cadre transparent : nous vous expliquons comment le prix unitaire est calculé, afin que vous sachiez exactement ce pour quoi vous payez.

Non. Ces frais sont déjà inclus dans chaque tarif indiqué sur cette page et dans chaque devis. Un tarif de 1 000 $ correspond à environ 605 $ de salaire et d'avantages sociaux au prix coûtant, auxquels s'ajoutent les frais de 395 $. Ces frais ne seront jamais ajoutés au tarif qui vous a été proposé.

Un emploi en règle et la conformité réglementaire assurées par une équipe RH sur place, le recrutement, un ordinateur i5 équipé de deux écrans et d’un casque, un service d’assistance informatique disponible 24 h/24 et 7 j/7, un réseau géré et sécurisé, nos certifications de sécurité et nos assurances, la formation et la qualité, la gestion de la réussite client et la plateforme de gestion des effectifs « Knit ». Pour le personnel travaillant au bureau, cela couvre également le poste de travail, le réseau du bureau et les charges.

Pour la plupart des postes d'annotation de données pour l'IA, le recrutement, les entretiens et l'intégration s'effectuent en deux à quatre semaines. Le recrutement d'annotateurs spécialisés dans des domaines spécifiques, tels que le médical ou le juridique, peut prendre plus de temps. C'est vous qui menez les entretiens et sélectionnez les annotateurs.

C'est à vous de choisir. La plupart de nos clients gèrent directement l'équipe : les annotateurs rendent compte à vos responsables et travaillent selon vos processus et avec vos outils, tandis qu'Sourcefit se charge des aspects liés à l'emploi, aux ressources humaines, au matériel, à l'informatique et au contrôle qualité. Si vous préférez ne pas vous occuper de la gestion au quotidien, notre modèle Sightline met en place une équipe autonome dotée de son propre responsable d'Sourcefit , d'un chef d'équipe et d'un service qualité, qui respecte les accords de niveau de service (SLA) convenus, tout en rendant compte directement à vous et en travaillant selon vos indicateurs clés de performance (KPI), et non les nôtres. Le modèle Sightline fait l'objet d'un devis distinct.

Oui. Les annotateurs travaillent sur vos plateformes et vos pipelines d'étiquetage, tels que Label Studio, CVAT, Labelbox, SageMaker Ground Truth ou vos propres outils, conformément à vos règles d'accès. Vous conservez la propriété de chaque compte, et l'accès est révoqué dès le départ d'un collaborateur.

Sourcefit est directement certifiée ISO 27001:2022 et ISO 27701, est validée PCI DSS, dispose d’un rapport SOC 2, signe des accords de partenariat HIPAA lorsque cela est nécessaire et gère les données conformément au RGPD. Les collaborateurs en télétravail utilisent des ordinateurs gérés par l’entreprise via un VPN, le trafic étant acheminé par Cloudflare.

L'équipe vous appartient. Si vous décidez de la transférer vers votre propre structure ou de l'emmener avec vous, elle vous suivra. Il n'y a ni frais de transfert, ni frais de rachat, ni frais de conversion.

SourcefitLa formule standard de [nom de l'entreprise] consiste à mettre à votre disposition un annotateur dédié moyennant un forfait mensuel, le salaire étant facturé au prix coûtant et les frais de gestion indiqués séparément. Ce tarif s’avère bien inférieur à celui des plateformes facturant à l’étiquette une fois pris en compte les retouches et les commissions de la plateforme. Une tarification basée sur le volume, à l’étiquette ou à la tâche, est proposée pour les travaux bien définis et à fort volume. Elle s’appuie sur un cadre transparent où le calcul est clairement présenté, ce qui vous permet de comprendre comment le prix unitaire a été établi.

Le type de données (les nuages de points 3D et la segmentation de pixels coûtent plus cher que l'annotation d'images), la complexité de la tâche, l'expertise requise (les annotateurs spécialisés dans les domaines médicaux ou juridiques sont mieux rémunérés que les généralistes), les exigences de précision nécessitant plusieurs annotateurs par élément, et le travail de retouche sur les lots rejetés. Les licences d'utilisation des outils vous reviennent généralement. Les frais de gestion sont identiques pour tous les annotateurs ; c'est la ligne de salaire qui fait la différence.

Les plateformes collaboratives offrent le coût unitaire le plus bas, mais la qualité est variable en raison de la rotation des travailleurs ; les contrôles par consensus ne permettent pas d'apporter une expertise métier. Une équipe dédiée est formée selon vos directives, fait l'objet d'un calibrage continu, travaille dans des locaux sécurisés et génère moins de retouches. De nombreux clients ont recours à la collaboration pour les tâches simples et volumineuses, et à une équipe dédiée pour tout ce qui touche à la qualité des modèles.

Conservez en interne la responsabilité des directives, les décisions relatives aux cas limites et le contrôle qualité final ; externalisez le volume de travail. Les petits ensembles de données hautement sensibles peuvent rester en interne. Le modèle de l'équipe dédiée vous permet de garder le contrôle sur ces deux aspects, car les annotateurs sont vos propres collaborateurs qui travaillent avec vos outils.

Par rapport à un ensemble de référence que vous possédez, en tenant compte de la concordance entre les annotateurs, de la précision et du rappel sur des échantillons vérifiés, des taux de retouche et de la rapidité avec laquelle les modifications des directives sont appliquées. Le contrôle qualité se déroule en plusieurs étapes : annotation indépendante, arbitrage et révision par des experts lorsque la tâche l'exige, et non pas uniquement par vote à la majorité. Vous effectuez vos vérifications par rapport à votre propre ensemble de référence plutôt que de vous fier aveuglément à nos chiffres.

Oui. Un projet pilote mené sur vos données réelles, incluant des cas simples, complexes et extrêmes, permet de définir la norme de précision et les hypothèses de débit avant que l'équipe ne passe à l'échelle.

Nous recrutons en fonction des besoins : des généralistes pour le marquage et la transcription, ainsi que des annotateurs possédant les qualifications requises pour des travaux dans les domaines médical, juridique, financier, géospatial ou audio. Vous consultez les profils des candidats et les testez sur votre taxonomie avant de faire votre choix.

Oui. Les annotateurs travaillent au sein de votre plateforme et de votre taxonomie (Label Studio, CVAT, Labelbox, SageMaker Ground Truth ou vos propres outils) et fournissent des exportations conformes aux normes, telles que JSON ou COCO, accompagnées de métadonnées au niveau de l'annotateur. Aucune migration d'outils n'est nécessaire.

Accès à vos systèmes strictement réservé aux rôles définis, ordinateurs gérés par l'entreprise via un VPN, mesures de contrôle conformes aux normes ISO 27001:2022 et ISO 27701, traitement conforme au RGPD, accords de partenariat HIPAA pour les données de santé protégées (PHI), et clauses de suppression et de transfert incluses dans le contrat. Les données ne quittent jamais votre environnement.

Oui. Les nouveaux annotateurs sont formés à partir du même ensemble de référence avant d'être affectés à la production ; ainsi, la cohérence est maintenue à mesure que l'équipe s'agrandit, et vous pouvez réduire vos effectifs sans conséquence, car il n'y a pas de contrainte de fidélité.

Oui, nous sommes au cœur du processus. Les modèles effectuent un étiquetage préliminaire, tandis que les humains valident, corrigent et tranchent ; l'étiquetage non supervisé par l'IA génère des erreurs systématiques que seuls les humains peuvent détecter. La demande évolue : on passe d'un simple étiquetage à des tâches nécessitant un travail de jugement important : cas limites, ensembles d'évaluation et données de préférences. Nos équipes traitent les files d'attente assistées par l'IA au sein de vos outils.