Agentic Labeling
Nous construisons des agents d'auto-annotation personnalisés entraînés de zéro sur vos données. En un mois, 80 % de vos annotations sont automatisées. Les experts humains se consacrent au failure mining et aux cas limites — la longue traîne critique pour la sécurité où la précision compte le plus et où les modèles génériques échouent.
Chaque client suit la même montée en puissance éprouvée — de 100 % annotation humaine à 90 % automatisé par agents IA en trois mois.
Mois 0
Notre main-d'œuvre gérée de plus de 15 000 experts humains annote ~100 000 objets sur vos données de capteurs — cuboïdes LiDAR, bounding boxes caméra, polylignes, masques de segmentation. Ce sont les données de base pour votre agent d'auto-annotation personnalisé. Qualité : 99 %+ de rendement en première passe.
Mois 1
Nous entraînons un agent d'auto-annotation personnalisé de zéro sur vos données annotées et le déployons en deux semaines. Pas un modèle générique — un agent léger et spécifique à votre tâche, optimisé pour votre taxonomie exacte. 80 % des nouvelles annotations sont auto-générées. Les experts humains vérifient les 20 % où l'agent a une faible confiance.
Mois 3+
Chaque correction alimente la version suivante de l'agent. La précision augmente. Le coût par annotation baisse. Vos experts humains deviennent des spécialistes des cas limites — trouvant les scénarios où les systèmes autonomes échouent. Ce sont les données qui font la différence entre 99 % et 99,99 %.
| Off-the-Shelf (YOLO, SAM3) | Agents d'auto-annotation personnalisés Avala | |
|---|---|---|
Précision | ~50 % sur les tâches spécialisées | 80–90 %+ sur votre tâche spécifique |
Coût d'inférence | 3–5 000 $/mois par projet | Léger — beaucoup fonctionnent sur l'appareil |
Données d'entraînement | Générique — pas votre taxonomie | Entraîné de zéro sur vos données |
Vitesse d'itération | Les corrections sont plus lentes que l'étiquetage de zéro | Itération hebdomadaire avec de nouveaux cas limites |
Nous maintenons un catalogue de modèles Physical AI — de YOLO à NVIDIA Alpamayo — et construisons des agents d'auto-annotation personnalisés sur les meilleures bases pour votre cas d'usage.
Agents d'auto-annotation personnalisés entraînés de zéro sur vos données. 80-95 % de précision. Beaucoup fonctionnent sur l'appareil avec un coût d'inférence nul. L'ossature du pipeline 80/20.
Detection d'objets 2D et bounding boxes en temps reel. Fine-tune par client pour un auto-annotation rapide.
Segmentation d'instances et semantique avec masques interactifs. Pre-annotation pour les taches de polygones.
Modele Vision-Language-Action end-to-end pour l'auto-annotation de trajectoires 4D et la comprehension de scenes.
Segmentation centree sur les objets pour la pre-annotation de cuboides et de bounding boxes 3D.
Segmentation axee sur l'humain pour l'estimation de pose, les keypoints et l'auto-annotation de squelettes.
Modeles fondationnels de monde pour la reconstruction de scenes, l'augmentation de donnees et la simulation.
Avala Inference Cloud
Exécutez des agents d'auto-annotation à l'échelle de production sans gérer de GPU, de démarrages à froid ou d'infrastructure. La couche d'inférence gérée pour Physical AI.
Pas de gestion GPU, pas de démarrages à froid, pas de surcharge d'infrastructure.
SageMaker et inférence dédiée pour les charges lourdes.
Exécution WASM côté navigateur pour les modèles légers — coût d'inférence nul.
Auto-scaling pour des volumes de production jusqu'à 1M+ frames par semaine.
Distribué mondialement, optimisé pour la latence et le débit.
Le système en boucle fermée derrière les meilleurs programmes de conduite autonome. Les agents IA auto-annotent → les experts humains vérifient → réentraînement → répétition. Chaque itération rend l'agent plus intelligent et vos données moins chères.
Commencez par un pilote. Voyez votre agent d'auto-annotation personnalisé atteindre 80 % de précision sur vos données dès le premier mois — ou nous vous dirons honnêtement si ce n'est pas adapté.