Couche d’identité
Donnez à chaque dataset une identité durable
Versionnez données de capteurs, annotations, schémas, autorisations et exports dans un enregistrement stable que les équipes peuvent retrouver, reproduire et citer.
Fleet Learning Infrastructure pour la Physical AI
Des données 4D du monde réel pour le déploiement de la Physical AI
Le client possède le modèle. Nous possédons l'infrastructure qui le fait progresser.
- Avala Cloud ; avec le BYOS, les données sources restent dans votre bucket et votre région.
- MCAP et RRD · LiDAR, vidéo, images, audio et texte
- Importez des jeux de données LeRobot et des flux de caméras ROS bag via notre SDK, ou connectez vos formats personnalisés avec des adaptateurs.
Ouvert et programmable
Construisez sur l’infrastructure dont apprennent vos modèles de Physical AI.
Connectez vos agents au serveur MCP hébergé, développez avec les SDK Python et TypeScript, lisez les métadonnées de chaque séquence et importez ou exportez des jeux de données LeRobot.
Soutenu par
Les robots et l’IA ne valent la peine d’être construits que s’ils sont bons pour les gens : ceux qui leur apprennent, ceux qui les possèdent et ceux aux côtés de qui ils travaillent.
Pourquoi Avala
L’infrastructure des données derrière chaque modèle Physical AI
Avala donne aux équipes d'IA physique un seul système opérationnel pour transformer les données capteurs 4D en entrées de modèle gouvernées, et non une chaîne de projets de labeling déconnectés.
Plan de contrôle opérationnel
Pilotez toute la boucle des données aux modèles
Coordonnez l'ingestion, la reconstruction 4D, la visualisation, le labeling humain et IA, le contrôle qualité, la publication, l'entraînement, la dérive et le re-labeling dans un seul système.
Opérations managées
Faites évoluer l’exécution sans fragmenter la pile
Ajoutez des spécialistes qualifiés, des workflows automatisés et un consensus rigoureux lorsque les programmes exigent du débit, tout en conservant données et lignage dans le même plan de contrôle.
Une boucle continue
De la capture des capteurs à l’amélioration du modèle
Chaque étape alimente le même enregistrement gouverné, pour accélérer sans perdre le contexte, la qualité ni la provenance.
- Ingérer
- Organiser
- Annoter
- Contrôle qualité
- Publier
- Entraîner
- Améliorer
Ops Données
Faites fonctionner vos données à grande échelle
Gérez des flux massifs de capteurs avec versionnage intégré, suivi de lignée et recherche. Conçu pour les charges de production, pas les prototypes.
Relié au même enregistrement de dataset
Ops Annotation
Transformez l'expertise humaine en données de production
Routez les tâches, appliquez les consignes d'étiquetage et coordonnez des équipes distribuées avec un QC mesurable, pas subjectif.
Relié au même enregistrement de dataset
Gestion de Modèles
Comprenez le comportement des modèles
Surveillez la dérive, suivez les performances en conditions réelles et retracez chaque release jusqu'aux données, aux labels et aux décisions qui l'ont produite.
Relié au même enregistrement de dataset
Mission Control
Visualisez et contrôlez le travail, pas seulement le livrable final
Explorez les données de capteurs, concevez les workflows, contrôlez la qualité, gérez les versions de datasets et retracez les décisions des modèles dans un seul espace de travail.
- Gestion des Données
Organisez, recherchez et partagez
Avala gère aujourd’hui des livraisons de données traçables et développe références stables, révisions immuables, manifestes et droits pour un entraînement reproductible.
- Annotation et Alignement
Étiquetez en toute traçabilité
Transformez caméra, LiDAR et télémétrie synchronisés en données d’entraînement revues pour la Physical AI. Annotez en 2D, 3D et sur des séquences sans perdre le contexte requis par vos modèles.
- Entraînement et évaluation
Relier l'entraînement et l'évaluation
Gérez la lignée des expériences, dupliquez des jeux de données pour itérer vite et conditionnez les releases à des benchmarks automatiques ou à une revue humaine. Chaque release de jeu de données est publiée vers votre stack d'entraînement avec ses décisions enregistrées, et les résultats reviennent dans la collecte suivante.
- Intégrations
Connectez votre infrastructure existante
Connectez vos données à vos outils d’entraînement et de déploiement
Conçu pour la Physical AI
Une même infrastructure pour tous les systèmes physiques et environnements
Appliquez le même modèle opérationnel gouverné à la robotique, aux systèmes autonomes, à la collecte terrain et aux infrastructures critiques.
Robotique
Données pour l'IA incarnée
Automobile et autonomie
Passez des données routières à des versions traçables, prêtes pour les modèles
Collecte de données
Données d'incarnation à grande échelle
Infrastructure
Transformez les données capteurs des actifs en versions d’entraînement traçables pour la robotique d’inspection.
La valeur métier
Plus de progrès modèle pour chaque heure de données capturées
Remplacez les relais entre outils et prestataires par des actifs de données cumulatifs et versionnés, reproductibles et prêts pour le prochain cycle d’entraînement.
Préservez le contexte du modèle
Reliez un modèle, un benchmark ou un incident de production à la version exacte du dataset, aux annotations et aux règles qui l’ont façonné.
Raccourcissez les cycles d’itération
Passez de la découverte des données à la correction et au réentraînement sans reconstruire le contexte entre outils et prestataires.
Gouvernez le déploiement à votre façon
Exécutez dans Avala Cloud, avec autorisations, rétention, auditabilité et contrôles d’entreprise intégrés au workflow. Le BYOS (Bring Your Own Storage) standard garde les données sources dans votre région, tandis que l’infrastructure gérée par Avala et les métadonnées de l’API restent aux États-Unis.
Des opérations quand vous en avez besoin
Contrôle logiciel et exécution managée
Avala peut fournir les spécialistes qualifiés et l’automatisation nécessaires aux programmes exigeants. Ils s’adaptent à la demande, tandis que l’identité du dataset et le plan de contrôle restent les vôtres.
Ouvert et programmable
Développez avec Avala
Python SDK, REST API et CLI. Gérez les jeux de données, déclenchez des annotations et exportez les résultats par programmation.
$ pip install avala
from avala import Client
client = Client()
dataset = client.datasets.get("dataset-uid")
People-First AI
Les machines apprennent auprès des humains. Nous avons bâti l’entreprise autour d’eux.
Plus de 15 000 coworkers inscrits enseignent, vérifient et corrigent ce que les modèles ne peuvent pas résoudre. Ils travaillent à leur rythme, sont rémunérés pour le travail accepté et se forment en travaillant. Leur jugement est ce qui rend chaque version meilleure que la précédente.
Un jugement exercé
Les coworkers prennent en charge les cas que l’automatisation ne peut pas résoudre, et leurs corrections alimentent la version suivante.
Rémunérés pour le travail accepté
Des horaires flexibles, une rémunération supérieure à la norme pour ce travail et ce lieu, et un paiement pour le travail accepté.
Un parcours vers un travail plus qualifié
La formation est intégrée au travail, de sorte que les personnes expérimentées restent sur le travail qu’elles connaissent et évoluent vers des tâches plus difficiles.
Partenaires de données
Vous capturez déjà ? Fournissez selon nos briefs.
Flottes de robots, centres de téléopération, studios de capture et concepteurs de rigs sont payés à l'heure acceptée, conservent leurs droits aux conditions énoncées et ne sont jamais mutualisés avec les données d'un autre client.
Recherche et perspectives
Ce que les équipes Physical AI apprennent aujourd’hui
Analyses techniques, retours de terrain et conseils pratiques pour construire de meilleurs systèmes reliant données et modèles.
4 sept. 2026Insights
The largest market in history, and our bet on it
Every fleet should learn from its own experience. Why Avala is building the open fleet learning infrastructure for people-first AI and robotics, what we are optimizing for, and how today's work earns it.
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Sovereign Physical AI: own the data-to-model loop, rent the rest
The shift from renting intelligence to owning it is now measurable in language models. The same four forces apply with more force in robotics, where there is no internet of robot actions and the data is the moat. What to own, what to rent, what is genuinely open to build on, and the infrastructure that makes ownership possible.
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Four bottlenecks, three workarounds: robot learning in 2026
Robot learning's strongest 2026 papers attack memory, reasoning, dexterity, and world modeling. Three of the four work around data the field cannot collect yet.
Research
Bâtissez le socle de données sur lequel vos modèles peuvent capitaliser
Transformez chaque dataset de capteurs en progrès durable pour vos modèles
Découvrez comment Avala relie vos données, vos opérations et vos modèles en production sur une même infrastructure.