IA MULTILINGUE & MULTIMODALE

Données d’entraînement pour l’IA, alignement des modèles et systèmes d’IA souveraine

Pangeanic fournit des jeux de données sous licence, des services de collecte sur mesure, des services d’annotation et des retours d’experts pour l’entraînement et l’évaluation de l’IA dans plusieurs langues et modalités. Nous personnalisons également des modèles de langage de petite taille et déployons des solutions de traduction adaptative ainsi que des systèmes d’IA souveraine pour les entreprises, les laboratoires d’IA et les administrations publiques.

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A Representative Vendor in the December 2024 "Emerging Tech: Conversational AI" 
 
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Données pour l’IA

Construire les fondations de données multilingues d’une IA fiable

Pangeanic ne se limite pas à un catalogue de jeux de données. Nous fournissons la couche de services qui transforme des informations multilingues brutes en actifs prêts pour l’IA : collecte, annotation, ingénierie des métadonnées, évaluation, RLHF, alignement des modèles et revue humaine.

Les systèmes d’IA performants commencent par des données adaptées : collectées avec précision, structurées avec rigueur, évaluées par des experts et préparées pour des environnements de production réels.

Notre histoire dans les technologies linguistiques comprend plus de 12 milliards d’alignements multilingues issus de travaux de traduction automatique (contre 10 milliards en 2020, selon Slator), désormais étendus aux jeux de données, aux retours humains, aux données d’évaluation et à l’alignement des modèles pour les systèmes d’IA modernes.

01 · Acquisition de données

Jeux de données sur mesure et prêts à l’emploi

Acquérez des données multilingues pour le texte, la parole, l’image, la vidéo et les projets d’IA multimodale, qu’il s’agisse d’accélérer le déploiement avec des actifs existants ou de lancer une collecte sur mesure.

Idéal pour : données d’entraînement multilingues, données vocales, corpus parallèles, jeux de données d’évaluation et jeux de données spécialisés par domaine.
Parcourir le catalogue de jeux de données →
02 · Préparation des données

Annotation et ingénierie des métadonnées

Pangeanic conçoit des schémas d’annotation, des taxonomies et des cadres de métadonnées qui prennent en charge le fine-tuning, la recherche d’information, l’évaluation et le comportement multilingue des modèles.

Idéal pour : étiquetage d’entités, classification des intentions, paires de questions-réponses, données de préférence, revue humaine et processus d’évaluation structurés.
Explorer les opérations de données pour l’IA →
03 · Alignement

Données d’évaluation, RLHF et préparation des modèles

Préparez des jeux de données pour l’adaptation des modèles, les pipelines RAG, le benchmarking, l’évaluation multilingue, le RLHF et les déploiements soumis à réglementation, lorsque la provenance et la cohérence sont essentielles.

Idéal pour : évaluation de modèles, optimisation des préférences, alignement sur les politiques, adaptation au domaine et contrôles de qualité avant la mise en production.
Explorer le RLHF et l’alignement des modèles →
Modèles de langage personnalisés

Des modèles spécialisés et compacts pour les workflows d’IA des entreprises et du secteur public

La donnée devient utile lorsqu’elle améliore le comportement d’un modèle. Pangeanic aide les organisations à passer d'une IA générique à des modèles d'IA spécifiques à une tâche, avec des workflows optimisés et adaptés à leurs données, leur terminologie, leurs politiques et leurs exigences de déploiement.

Pangeanic est indépendante des modèles (model-agnostic) : nous aidons les organisations à sélectionner, personnaliser, optimiser, évaluer et déployer le modèle de langage le plus pertinent pour chaque tâche, plutôt que de forcer chaque flux à travers un LLM générique.

01 // DONNÉES

Données prêtes pour vos modèles

Les jeux de données multilingues, la terminologie, les données d’évaluation, les données de préférence et les retours humains constituent le socle de la personnalisation des modèles.
02 // MODÈLES

Modèles de langage de petite taille (SLM)

Des modèles de langage plus compacts et spécialisés peuvent être adaptés à des domaines précis, à une terminologie interne et à des workflows d'entreprise contrôlés.
03 // ALIGNEMENT

Évaluation et RLHF

La révision humaine, les données de préférence, les jeux de données d’évaluation et les processus RLHF permettent d'aligner le comportement du modèle sur la tâche, les politiques et les exigences de qualité.
04 // DÉPLOIEMENT

Déploiement sécurisé

Déployez vos workflows de langage personnalisés via ECO et des API sécurisées, dans un cloud privé, sur site ou dans une infrastructure contrôlée.

Le processus de personnalisation comprend :
  • Sélection du modèle et de l’architecture adaptés à la tâche
  • Fine-tuning avec des données multilingues et spécialisées par domaine
  • Adaptation terminologique et alignement sur les politiques
  • Jeux de données d'évaluation, retours humains et processus RLHF
  • Ancrage des connaissances (RAG) et intégration sécurisée en entreprise
  • Options de déploiement dans un cloud privé, sur site ou dans une infrastructure contrôlée
Spécialiste IA entreprise travaillant sur une infrastructure de modèle de langage sécurisée
Pourquoi la spécialisation peut dépasser la taille

Le contrôle compte davantage que la taille du modèle

Pour de nombreux workflows d'entreprise et d'administration, la valeur réside dans l'adéquation au domaine, la gouvernance des données, l'évaluation, les contrôles de confidentialité et l'architecture de déploiement. Un modèle spécialisé et compact est bien plus facile à superviser qu'un modèle généraliste lorsque la tâche est précisément définie.

Une expertise européenne éprouvée en intelligence artificielle

L'adaptation des modèles est une question de données et d'évaluation

Le travail de Pangeanic avec le Barcelona Supercomputing Center sur les données multilingues et l'alignement des modèles démontre comment l'expertise linguistique, les retours humains et les processus d’évaluation contribuent à la création de systèmes d'IA souverains.

25+ Ans d'expertise en technologies du langage
12Md+ Alignements multilingues (historique MT)
BSC Travaux d'alignement de modèles multilingues
Gartner Présence dans la recherche sur l’IA, le langage et les données
ECO Intelligence Platform

ECO transforme l’IA souveraine en workflows opérationnels

ECO est la couche d’orchestration de Pangeanic pour l’IA multilingue, la traduction automatique sécurisée, la traduction de documents d’entreprise, le masquage des données, l’ancrage des connaissances avec RAG, les API et la révision humaine. Elle relie données, modèles et applications dans un environnement gouverné, conçu pour la production.

Opérationnaliser l’IA avec ECO

ECO est la couche produit qui permet aux organisations de passer d’une stratégie d’IA à des opérations multilingues gouvernées. Tandis que les opérations de données pour l’IA préparent, évaluent et alignent les données, ECO relie ces capacités aux workflows, aux utilisateurs et aux systèmes de l’entreprise.

Traduction automatique sécuriséeTraduction adaptative Deep Adaptive AI, contrôle terminologique, MTQE, API de traduction et déploiement privé pour des flux multilingues sécurisés.
Flux de documentsTraduction de documents d’entreprise (PDF, Word, PowerPoint, Excel), traitement des documents numérisés et révision humaine.
RAG et ancrage des connaissancesRecherche multilingue, réponses fondées sur des sources contrôlées et accès gouverné aux connaissances de l’entreprise.
Masquage et anonymisation des donnéesDétection, masquage et anonymisation automatisés des contenus multilingues sensibles avant leur traitement par l’IA ou leur traduction.

// DEPLOYMENT_CONTROL

Prise en charge du cloud privé, des infrastructures contrôlées et des environnements air-gapped où la souveraineté, la confidentialité et le contrôle opérationnel sont essentiels.

// ENTERPRISE_INTEGRATION

Connectez vos capacités d’IA multilingue à vos référentiels documentaires, portails internes, flux de contenu et applications d’entreprise via des API sécurisées.

// PRODUCTION_OUTCOME

Des systèmes d’IA gouvernés pour la découverte de connaissances, les assistants sécurisés, la traduction automatique, les flux documentaires et l’automatisation multilingue d’entreprise.

La distinction : ECO n’est pas une simple couche de chatbot générique. C’est le plan de contrôle opérationnel pour les workflows d’IA multilingues, la traduction sécurisée, la protection des données et le déploiement d’entreprise gouverné.

Les cas d’usage où la spécialisation des modèles de langage fait la différence

Les petits modèles de langage spécialisés deviennent stratégiques lorsque les organisations exigent un contrôle total de la langue, des données, de la terminologie, du déploiement et de la supervision humaine.

  • • Workflows réglementés exigeant contrôlabilité, auditabilité, gouvernance des données et réduction des risques opérationnels.
  • • Systèmes de connaissances d’entreprise où la terminologie, les politiques internes, le contrôle des sources et la précision métier sont critiques.
  • • Environnements d’IA multilingues mal servis par des flux conçus d’abord pour l’anglais, des couches de traduction génériques ou une couverture insuffisante des langues régionales.
  • • Cas d’usage en production avec maîtrise des coûts où des modèles plus petits et ciblés sont plus faciles à déployer, à superviser et à optimiser.
  • • Programmes d’IA souveraine privilégiant le contrôle des données, le déploiement privé, l’évaluation humaine et la gouvernance organisationnelle.

Les cas d’usage où la spécialisation des modèles de langage fait la différence

Les petits modèles de langage spécialisés deviennent stratégiques lorsque les organisations exigent un contrôle total de la langue, des données, de la terminologie, du déploiement et de la supervision humaine.

  • • Workflows réglementés exigeant contrôlabilité, auditabilité, gouvernance des données et réduction des risques opérationnels.
  • • Systèmes de connaissances d’entreprise où la terminologie, les politiques internes, le contrôle des sources et la précision métier sont critiques.
  • • Environnements d’IA multilingues mal servis par des flux conçus d’abord pour l’anglais, des couches de traduction génériques ou une couverture insuffisante des langues régionales.
  • • Cas d’usage en production avec maîtrise des coûts où des modèles plus petits et ciblés sont plus faciles à déployer, à superviser et à optimiser.
  • • Programmes d’IA souveraine privilégiant le contrôle des données, le déploiement privé, l’évaluation humaine et la gouvernance organisationnelle.
Architecture d’IA gouvernée

Un modèle ne devient utile que dans un système gouverné

Pangeanic reste agnostique quant au choix du modèle. La souveraineté de l’IA ne se résume pas à sélectionner une marque : elle consiste à relier le modèle adapté à des données multilingues fiables, à l’évaluation, aux contrôles de confidentialité, à une architecture de déploiement maîtrisée, à la supervision humaine et à l’orchestration des workflows.

Le passage à la production

Choisir un modèle est un début, pas une stratégie

Certains workflows nécessitent un petit modèle de langage spécialisé. D’autres requièrent une traduction automatique adaptative, un ancrage des connaissances avec RAG, une anonymisation, un LLM affiné par fine-tuning ou une architecture hybride. La décision cruciale ne consiste donc pas seulement à choisir un modèle, mais à déterminer comment l’adapter, l’évaluer et le déployer.

Pangeanic relie les opérations de données pour l’IA, l’alignement des modèles, la traduction automatique sécurisée et l’orchestration ECO au sein d’une architecture opérationnelle gouvernée pour l’IA d’entreprise et le secteur public.

Le cycle de vie d’un système d’IA

01 // Sélectionner

Identifier l’architecture appropriée — ouverte, commerciale, personnalisée ou hybride — en fonction de la tâche, de la couverture linguistique, de la sensibilité des données et des contraintes de déploiement.

02 // Adapter

Adapter le système à l’aide de données multilingues, d’une terminologie précise, de connaissances métier, du fine-tuning, d’un ancrage RAG ou d’instructions spécifiques à la tâche.

03 // Évaluer

Tester la qualité multilingue, la sécurité, la fidélité terminologique, la pertinence de la récupération et la performance face aux exigences opérationnelles réelles.

04 // Orchestrer

Déployer et opérer le modèle dans un workflow gouverné : traduction sécurisée, RAG, traitement de documents, masquage des données, API, révision humaine et opérations de connaissances d’entreprise.

Le résultat Un système d’IA multilingue que l’organisation peut adapter, mesurer, auditer et exploiter sous sa propre gouvernance.
AI Data Operations

La couche opérationnelle pour une IA multilingue fiable

Une IA en production exige plus que des données et des modèles. Pangeanic structure les workflows, la validation, le feedback humain et les processus de livraison pour rendre les systèmes multilingues mesurables, traçables et adaptés aux environnements réglementés.

VIDÉO // PECAT_OPERATIONAL_WORKFLOW
 
 
 

PECAT en contexte : Voici un aperçu de notre discipline de production appliquée aux workflows de projets multilingues, à la gestion des livraisons, au contrôle qualité et à la révision humaine. Cette couche opérationnelle soutient les opérations de données pour l’IA, la traduction de documents d’entreprise, la préparation de jeux de données, l’évaluation et les workflows d’alignement des modèles.

Du prototype à la production

L'IA devient fiable lorsque le workflow est gouverné

Les opérations de données pour l’IA constituent le point de bascule où l’expérimentation devient production. Pangeanic gère les flux entre les données brutes et la performance réelle de l’IA : évaluation, contrôle qualité, feedback humain, gouvernance terminologique et amélioration continue.

Cette couche est déterminante pour les déploiements en entreprise et dans le secteur public, car elle rend la qualité mesurable, la révision traçable et le comportement des modèles conforme aux exigences opérationnelles.

LE_RÉSULTAT : AI Data Operations transforme des modèles isolés en systèmes multilingues fiables grâce à la supervision humaine, à l’évaluation et à des workflows gouvernés.

Plateforme multimodale de données pour une IA supervisée par des experts

L’expertise humaine, couche de contrôle d’une IA multilingue fiable

PECAT est la plateforme multimodale de Pangeanic dédiée au traitement des données et à la gestion de projets pour des opérations d’IA supervisées par des experts. Elle prend en charge l’annotation audio, texte, image et vidéo, le classement, les données de préférence, l’évaluation, le contrôle qualité, le feedback humain et les workflows de livraison de projets multilingues.

VIDEO_REF // PECAT_HUMAN_DATA_WORKFLOW
 
 
 

L'annotation audio en contexte : cette vidéo présente un exemple des workflows de données supervisés de PECAT. La même logique opérationnelle s'applique à l'annotation de texte, d'images et de vidéos, au classement, aux données de préférence, au RLHF, à l'évaluation, au contrôle qualité, à la gestion de projet et aux opérations de livraison multilingues.

Pourquoi l’expertise humaine reste centrale

Une IA fiable se construit, elle ne se contente pas de générer

L'IA est souvent décrite comme un empilement de données, de modèles et d'infrastructure. En production, ces couches ne deviennent utiles que lorsque des experts humains organisent les données multilingues, annotent le contenu, valident les sorties, corrigent les erreurs et maintiennent le contrôle opérationnel.

Pangeanic combine préparation de données multimodales, annotation experte, gestion de projet, révision humaine, boucles de feedback et gouvernance opérationnelle pour faire passer les workflows d’IA de l’expérimentation à un déploiement fiable.

Cette couche de contrôle humain est cruciale dans les environnements régulés, où la terminologie, la traçabilité, la confidentialité et la discipline de livraison sont aussi importantes que la capacité brute du modèle.

LE_RÉSULTAT : PECAT transforme le travail sur les données multimodales en workflows de production d'IA auditables, mesurables et responsables.

A map of Europe as seen from space with city lights

 
Recherche européenne · standards mondiaux

Faire passer l’IA multilingue européenne à l’échelle mondiale

L’ancrage de Pangeanic dans les technologies linguistiques européennes, sa participation à la R&D et son expérience auprès du secteur public façonnent notre approche de l’IA multilingue pour les environnements réglementés. Notre travail associe les opérations de données pour l’IA, la traduction automatique sécurisée, l’alignement des modèles, l’évaluation et le déploiement privé, dans un cadre de gouvernance conçu pour des systèmes d’IA fiables.

Notre collaboration avec le Barcelona Supercomputing Center met en relation données multilingues, feedback humain et alignement des modèles afin de créer des systèmes d’IA adaptés aux spécificités linguistiques de l’espagnol, du catalan et des technologies linguistiques européennes.

Pour les entreprises et les institutions publiques, l’IA souveraine signifie un contrôle effectif sur les données, les modèles, le déploiement, l’évaluation, la confidentialité et la supervision humaine. Pangeanic aligne ces opérations sur les exigences européennes pour créer des systèmes d’IA auditables, multilingues et transparents, notamment lorsqu’ils intègrent des langues régionales ou à faibles ressources.

Ancrage dans la recherche européenne. Gouvernance alignée sur les exigences de l’UE. Déploiement à l’échelle mondiale.
Plus de deux décennies de technologies linguistiques

De la traduction automatique et du TAL à l’infrastructure d’IA gouvernée

Bien avant que l’IA générative ne devienne une priorité stratégique pour les directions générales, Pangeanic concevait déjà des systèmes de traduction automatique, des technologies de TAL multilingue et des données linguistiques pour les environnements exigeants du secteur privé et du secteur public.

Aujourd’hui, cette expérience relie les données d’entraînement pour l’IA, le feedback humain et l’alignement des modèles, la traduction automatique sécurisée, la Plateforme ECO Intelligence et le déploiement privé de systèmes d’IA au sein d’une architecture opérationnelle cohérente.

Pangeanic fournit les données qui permettent de construire l’IA, le feedback humain qui l’aligne et l’infrastructure sécurisée qui permet aux organisations de l’exploiter sous leur propre gouvernance.