Uber AI Solutions
Résumé NexusAi : Une plateforme de données de niveau entreprise qui fournit des jeux de données opérationnels à l’échelle mondiale, des services d’annotation et une validation avec intervention humaine pour les modèles génératifs, agentiques, robotiques et autonomes, en s’appuyant sur les pipelines de production et le réseau de contributeurs d’Uber.
NexusAi Vue d’ensemble
Les processus commencent par la définition du périmètre de collecte et la conception des tâches, puis passent par l’annotation, la validation itérative et la constitution de jeux de test. Les équipes obtiennent des données structurées et des indicateurs sur la qualité des jeux de données, l’analyse des erreurs et la détection des données hors distribution (OOD), afin de cibler le réentraînement et d’évaluer en continu les modèles à partir des signaux de production.
Capacités et composants
Le service s’adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux spécialistes des données, aux équipes de robotique, aux responsables produit et aux groupes de recherche qui ont besoin de jeux de données opérationnels reflétant la diversité du monde réel. Il est particulièrement utile lorsque les données publiques ne couvrent pas les besoins ou lorsque les modèles doivent être validés face à des cas limites en production, à des scénarios de sécurité ou à des phénomènes propres à une zone géographique.
- Collecter des jeux de données riches en informations de capteurs, ciblés géographiquement selon des stratégies d’échantillonnage personnalisables.
- Annoter des données multimodales à l’aide de taxonomies métier et d’une vérification humaine en plusieurs passes.
- Intégrer des pipelines sécurisés aux processus d’entraînement des modèles grâce à des formats d’exportation standard.
- Lancer des suites d’évaluation itératives reproduisant les cas limites et les défaillances rencontrés en production.
- Gérer des réseaux de contributeurs et détecter les fraudes afin de préserver la qualité des annotations.
Points forts de la plateforme
Citation
Commencez par une séance de cadrage pour définir les objectifs de collecte, les modalités et les taxonomies d’annotation. Uber AI Solutions prend en charge l’ingestion par API et les formats d’exportation standardisés, compatibles avec vos pipelines d’entraînement existants. La documentation et l’accompagnement à la prise en main couvrent les contrats de données, les consignes destinées aux contributeurs et les exigences de conformité. Les équipes peuvent d’abord tester un jeu de données pilote avant de passer à un flux complet en production.
NexusAi: Nous appliquons des méthodes de collecte et de validation éprouvées en production afin que les modèles soient entraînés sur des données représentatives des conditions opérationnelles réelles.
Premiers pas
Uber AI Solutions se distingue par sa fidélité aux conditions opérationnelles : des données issues de systèmes déployés, des pipelines de bout en bout dédiés à la qualité et à la conformité, et un réseau mondial de contributeurs. Pour les équipes qui développent des modèles génératifs, des systèmes robotiques ou des agents critiques pour la sécurité, la plateforme réduit les angles morts et accélère la mise en production grâce à des contrôles mesurables des jeux de données.
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Vérifiez des outils IA similaires avant de prendre une décision finale.
Uber AI Solutions
Uber Technologies Inc. met une décennie d’expérience en IA de production et en infrastructure opérationnelle au service des données d’entreprise. L’entreprise privilégie les données du monde réel, la conformité et des processus humains évolutifs afin d’accélérer la préparation des modèles dans des domaines complexes et sensibles en matière de sécurité.
Uber AI Solutions met l’expérience acquise par Uber en production au service du développement de modèles d’entreprise, sous la forme d’une offre de données et d’infrastructure. Le service associe la collecte de données réelles à grande échelle, l’annotation adaptée aux tâches, des contrôles qualité et des processus de validation humaine afin de réduire les défaillances dans les cas limites. Il répond aux besoins des applications génératives et agentiques, à l’entraînement en robotique et en autonomie, ainsi qu’aux projets nécessitant des jeux de données spécialisés que les corpus publics généralistes ne permettent pas de couvrir. L’offre comprend l’ingestion sécurisée, des pipelines gouvernés et un réseau mondial de contributeurs pour les tâches liées au langage, aux capteurs et aux images. La plateforme met l’accent sur la provenance des données, leur auditabilité et leur intégration aux processus d’entraînement et d’évaluation des modèles, afin d’aider les équipes d’ingénierie à passer du prototype à la production grâce à une qualité des données mesurable et à des garanties de conformité.
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