Meilleures plateformes de crowdsourcing de données
Avec la diffusion d'outils d'IA tels que l'IA générative et les chatbots , la demande en services de données d'IA a également augmenté. Parmi ces services figurent les plateformes de crowdsourcing de données, qui s'appuient sur de larges groupes pour collecter des données , optimisant ainsi les efforts de collecte grâce à des analyses rapides et détaillées.
Découvrez les meilleures plateformes de crowdsourcing pour répondre à vos besoins en données d'IA à la demande :
Principales plateformes de crowdsourcing de données
Plateformes | Annotation des données En tant que service | application mobile | disponibilité de l'API | Certification ISO 27001 | Code de conduite |
|---|---|---|---|---|---|
LXT | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
Appen | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
Prolifique | ✖ | ✖ | ✅ | ✖ | ✅ |
Amazon Mechanical Turk | ✅ | ✖ | ✅ | ✅ | ✖ |
Telus International | ✅ | ✖ | ✅ | ✖ | ✖ |
TaskUs | ✅ | ✖ | ✅ | ✅ | ✅ |
Summa Linguae Technologies | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✖ |
Surge IA | ✅ | ✖ | ✅ | ✅ | ✖ |
Toloka IA | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
Innodata Inc | ✅ | ✖ | ✅ | ✅ | ✖ |
- Les entreprises sont classées par nombre d'avis dans les deux tableaux, les avis sponsorisés figurant en haut de la liste.
- Le tableau comparatif est établi à partir de données publiques et vérifiables.
- Les entreprises sélectionnées pour cette comparaison l'ont été en fonction de la pertinence de leurs services, c'est-à-dire si elles proposent des services de collecte ou de génération de données via une plateforme de crowdsourcing.
- Tous les fournisseurs retenus pour cette comparaison emploient 50 personnes ou plus.
- Hormis Surge AI, qui ne propose que des données vocales et textuelles, toutes les autres entreprises couvrent un large éventail de types de données, notamment les images, les vidéos, l'audio et le texte.
- On suppose qu'une entreprise respecte un code de conduite si elle possède une page dédiée à ce code sur son site web.
Comparaison basée sur les critères de présence et d'expérience des fournisseurs sur le marché
*Une entreprise était considérée comme axée sur la collecte de données si celle-ci était présentée comme son offre principale sur son site web.
Voici les critères que nous avons utilisés pour la comparaison.
Aperçu des plateformes de crowdsourcing de données
LXT
LXT est une plateforme de crowdsourcing de données qui décompose les grands projets en microtâches et les distribue à un réseau mondial pour réalisation. Elle se spécialise dans des tâches telles que la collecte de données pour l'IA, l'annotation de données, la catégorisation de données et la recherche web. Voici une liste des solutions de données proposées par LXT :
- collecte ou génération de données d'entraînement pour l'IA
- Ensembles de données d'images et de vidéos
- ensembles de données audio ou vocales
- ensembles de données textuelles
- Service d'annotation de données
- Collecte de données de recherche/d'enquête
- Apprentissage par renforcement à partir de la rétroaction humaine ( RLHF )
Appen
Appen propose également des services de données via une plateforme de crowdsourcing. La plateforme d'Appen est réputée conviviale et ses services de traitement de données sont reconnus pour leur efficacité. Appen convient aux projets de petite et moyenne envergure grâce à son réseau de participants restreint. Ses services incluent :
- Collecte de données
- Annotation des données
- Validation des données
Découvrez ici des alternatives à Appen .
Prolifique
Prolific est une autre plateforme de crowdsourcing qui propose des services de données pour divers cas d'utilisation. Les organisations l'utilisent pour les données d'IA, la recherche universitaire et les études de marché.
Prolific ne propose pas l'annotation de données en tant que service ; en revanche, la plateforme offre la possibilité d'associer vos propres outils d'annotation. D'après d'anciens avis clients, certains collaborateurs de Prolific ont utilisé des outils d'IA pour réaliser leurs tâches.
Voici une liste de leurs offres :
- collecte de données IA
- Formation et évaluation en IA
- données de recherche universitaire
- participants à l'enquête en ligne
Découvrez ici des alternatives performantes.
Amazon Mechanical Turk (MTurk)
Amazon Mechanical Turk, également connu sous le nom de MTurk, est une plateforme de crowdsourcing. Son service de collecte de données est réputé pour sa rapidité, son efficacité et sa simplicité d'utilisation. Sa base de contributeurs est cependant relativement restreinte, et la plupart d'entre eux ne maîtrisent pas l'anglais. Voici la liste des services proposés :
- Collecte de données
- Annotation des données
- Études de marché et enquêtes
- Recherche universitaire
- Autres services de données
Découvrez ici les alternatives à Amazon Mechanical Turk.
5. Telus International
Telus International se concentre sur l'expérience client et les solutions informatiques numériques. Bien qu'elle offre une vaste gamme de services, elle fournit également des services de données via une plateforme de crowdsourcing. Elle propose l'annotation de données en complément de ses services de collecte de données par IA. Les données liées à l'IA ne constituent pas le cœur de métier de Telus International, qui se concentre principalement sur l'expérience client.
6. TaskUs
Bien que l'offre principale de TaskUS soit axée sur l'expérience client, l'entreprise propose des services de collecte et d'annotation de données pour presque tous les types de données. La taille de sa communauté est nettement inférieure à celle d'autres plateformes de crowdsourcing comme Clickworker et Appen. TaskUS ne se concentre pas sur la collecte et l'annotation de données d'IA.
Elle propose également les services d'IA suivants :
- Collecte de données
- Annotation des données (image, vidéo, audio et texte)
- Données pour la recherche
DATAmundi.ai
DATAmundi.ai (la nouvelle marque de Summa Linguae Technologies) a été officiellement lancée en avril 2025. L'entreprise continue de fournir des services de collecte et d'annotation de données multilingues, et son communiqué de presse indique que ce changement de marque « réaffirme l'engagement de l'entreprise à fournir des services de données et de contenu d'IA multilingues de haute qualité ».
Le communiqué décrit ce changement de nom comme un virage stratégique audacieux mettant l'accent sur « les données qui alimentent les systèmes intelligents », reflétant l'orientation élargie de l'entreprise vers les données d'IA.
Surge IA
Basée en Californie, Surge AI fournit des données d'entraînement pour les modèles d'apprentissage automatique via une plateforme de crowdsourcing. Surge AI se concentre sur la collecte et l'étiquetage de données pour les modèles de langage à grande échelle (LLMS).
- Étiquetage et annotation des données par l'IA
- collecte de données IA
- Et d'autres services de données générés par l'homme
9. Toloka IA
Toloka AI est une plateforme de crowdsourcing permettant de collecter et d'améliorer les données d'entraînement pour l'IA. Elle propose divers services tels que l'étiquetage, le nettoyage et la catégorisation des données afin d'optimiser les modèles d'apprentissage automatique. L'entreprise assure la collecte et l'annotation de tous types de données, notamment les images, les vidéos, le texte et l'audio.
Innodata Inc.
Basée dans le New Jersey, Innodata Inc. propose diverses solutions d'IA via sa plateforme de crowdsourcing. Ses solutions incluent la collecte et l'annotation de données.
L'entreprise propose une plateforme de crowdsourcing nettement plus petite que ses concurrents, avec une communauté d'environ 5 000 contributeurs seulement.
L'IA à grande échelle
Scale AI est une société américaine d'annotation de données fondée en 2016. Elle propose des services d'étiquetage de données à grande échelle et d'évaluation de modèles pour le développement de l'IA. Scale AI compte parmi ses clients des entreprises telles que Meta, Microsoft et OpenAI.
Clickworker
Clickworker est une entreprise allemande de crowdsourcing de données qui opère via une plateforme automatisée et une communauté mondiale de plus de six millions de freelances inscrits. 1 En décembre 2024, LXT, société spécialisée dans les données d'entraînement, a annoncé un accord d'acquisition de Clickworker, intégrant ainsi les capacités de LXT en matière de données d'IA à la main-d'œuvre de Clickworker. Cette fusion combine la technologie et les services de données de LXT avec l'important effectif annoté de Clickworker afin de proposer des solutions complètes de données d'IA.
CloudFactory
CloudFactory est une entreprise internationale spécialisée dans l'étiquetage de données par intelligence artificielle, qui privilégie les équipes encadrées et la stabilité de ses effectifs. Elle emploie des collaborateurs qualifiés (et non des travailleurs indépendants) et est présente dans des pays comme le Népal et le Kenya. CloudFactory affirme que ses équipes traitent des millions de tâches par jour avec une grande précision. 2
Critères de comparaison pour la plateforme de crowdsourcing de données
Choisir la bonne plateforme de crowdsourcing pour vos projets d'IA est essentiel pour garantir la qualité et l'intégrité des données. Nous avons classé les critères en deux catégories : présence sur le marché et expérience/capacités de la plateforme. Voici les principaux critères à prendre en compte :
Présence et expérience sur le marché :
- Évaluations des utilisateurs : ce critère garantit l’importance des avis des plateformes B2B (par exemple, G2, TrustRadius, Capterra) dans l’évaluation des performances de la plateforme de crowdsourcing de données.
- Nombre d'avis : Un nombre élevé d'avis indique une large clientèle et donne un aperçu du niveau de satisfaction des clients.
- Ancienneté : Les entreprises plus anciennes ont généralement plus d’expérience et peuvent proposer des services plus pointus. Il est donc essentiel de tenir compte de l’ancienneté de l’entreprise. Cependant, ce n’est pas toujours le cas, car certaines entreprises se spécialisent dans un service particulier, comme la collecte de données, et acquièrent une expertise plus pointue dans ce domaine en un temps réduit.
- Diversité des données : ce critère souligne l’importance d’un public diversifié pour la collecte et la génération de données, afin de garantir leur exactitude dans différentes langues et dialectes. La figure 1 présente une comparaison de la taille des groupes de participants pour toutes les entreprises.
Capacités de la plateforme :
- Services d'annotation de données : ce critère couvre la nécessité de l'annotation des données pour les modèles d'apprentissage automatique et les avantages des services d'annotation intégrés.
- Intégration mobile et API : ce critère souligne l’importance de la disponibilité d’applications mobiles et de l’intégration d’API dans les plateformes de crowdsourcing de données.
- Certification ISO 27001 : Ce critère garantit l’importance des pratiques de protection des données telles qu’indiquées par la certification ISO 27001.
- Code de conduite : ce critère évalue l’impact des pratiques éthiques du fournisseur de la plateforme sur la réputation de l’entreprise.
- Types de données couverts : La gamme de types de données offerts par une plateforme est cruciale pour des applications spécifiques, telles que les systèmes de conduite automatisée.
FAQ
Les plateformes de crowdsourcing sont des plateformes en ligne permettant aux entreprises de déléguer des tâches à un large groupe de personnes, appelées collectivement la foule. Ces plateformes fournissent des données générées par l'humain à la demande, contribuant ainsi à résoudre des problèmes complexes pour lesquels les méthodes traditionnelles peuvent s'avérer insuffisantes. Elles jouent un rôle essentiel dans la collecte de données issues du crowdsourcing, couvrant un large éventail de tâches, allant des simples enquêtes aux missions d'intelligence humaine plus complexes.
Dans un monde de plus en plus tourné vers l'IA et l'apprentissage automatique , les plateformes de crowdsourcing de données jouent un rôle crucial. Elles facilitent la collecte de données pour la constitution d'ensembles de données de haute qualité, indispensables à l'entraînement d'algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique robustes. La diversité des données collectées garantit la robustesse et la fiabilité des modèles d'IA entraînés .
Les systèmes d'IA nécessitent ces composants pour fonctionner efficacement :
Des données propres et étiquetées pour aider le système à fonctionner avec précision
Les efforts déployés par la science des données pour construire des modèles efficaces
Tests visant à vérifier si le système fonctionne comme prévu
Diversité : Le crowdsourcing permet aux entreprises de rassembler des personnes d'horizons différents, ce qui contribue à terme à réduire les biais dans les solutions d'IA.
Délai de mise sur le marché plus court : les entreprises peuvent adapter leurs effectifs de zéro au nombre dont elles ont besoin.
Travail rentable et de qualité : les entreprises paient en fonction du travail effectué par les individus plutôt que de conclure un contrat à conditions fixes.
Ressources externes
Liens de référence
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