Simplificamos la preparación y el etiquetado de datos en los sectores de la moda y el lujo
La IA está revolucionando la industria de la moda y el lujo. Desde el diseño asistido por IA hasta la detección de falsificaciones, le ayudaremos a desarrollar sus modelos humanos en el bucle (HITL) para inventar la moda del mañana y hacerla más responsable.
¿Pertenece al sector del lujo y la moda?
Hemos obtenido y etiquetado cientos de miles de imágenes de los sectores de la moda y el lujo. Los datos se utilizaron para entrenar modelos que detectaran productos falsificados o recomendaran prendas a los usuarios.
Diseño de productos de lujo
Los productos de lujo desarrollados con IA se han diseñado utilizando imágenes de colecciones antiguas o combinando estilos de diseño o datos sobre los clientes o una tendencia (elección de colores, estilos, materiales, etc.). La IA no sustituye al diseñador: ¡le ayuda a expresarse! La mayoría de las aplicaciones utilizan modelos de IA "humanos en el bucle", como Zalando y el proyecto Muze de Google, que utiliza el aprendizaje automático para crear ropa.
Detección de falsificaciones
La producción de artículos falsificados, que afecta especialmente al sector de la moda y el lujo, no tiene como prioridad la protección del medio ambiente. Los artículos de lujo falsificados dañan el planeta porque a menudo se producen en fábricas contaminantes y clandestinas, con cadenas de suministro y distribución poco éticas. La IA permite sistematizar la búsqueda de productos de moda falsificados en Internet, clasificarlos y etiquetarlos, y entrenar modelos para detectarlos sistemáticamente.
Predicción de tendencias
Se dice que la moda es cíclica. La inteligencia artificial se utiliza cada vez más para predecir tendencias utilizando todo tipo de datos: datos históricos, redes sociales, etc. Estas predicciones también pueden reducir los residuos al limitar la producción a las prendas que realmente se comprarán y se llevarán. Optimizar los ciclos de producción y distribución y hacer que la moda sea más responsable.
¿Por qué elegir Innovatiana?
Externalización con sentido e impacto
Exigimos un modeloético de externalización de la inteligencia artificial. Rechazamos el crowdsourcing propuesto por la mayoría de nuestros competidores. Invertimos en la formación y el desarrollo de nuestros empleados malgaches para garantizar la actualización y la continuidad de los equipos que trabajan en los casos de uso de nuestros clientes.
Externalización ética
Rechazamos las denominadas prácticasde "crowdsourcing": creamos puestos de trabajo estables y valorados para ofrecerle una subcontratación que tenga sentido e impacto, así como transparencia sobre el origen de los datos utilizados para la IA.
Un modelo integrador
Contratamos a nuestro propio equipo en Madagascar y les formamos en técnicas de procesamiento de datos y etiquetado para IA. Les ofrecemos un salario justo, buenas condiciones de trabajo y oportunidades de desarrollo profesional.
Gestión local
Todas las tareas que se nos confían están dirigidas por un Responsable francófono e inglés: su interlocutor privilegiado. Él o ella movilizará a un equipo de Data Labelers para cumplir sus objetivos y proponerle un plazo realista.
Tarifas competitivas
Ofrecemos condiciones flexibles, con precios adaptados a sus necesidades y recursos. Cobramos por trabajo (ejemplo: "etiquetar 50.000 imágenes con recuadros delimitadores"): sin suscripción ni costes de configuración.
Nuestros clientes confían en nosotros
Hemos obtenido y etiquetado con Bounding Boxes, polígonos, etc. cientos de miles de imágenes de marcas de ropa. Los datos se utilizaron para entrenar modelos de identificación de productos o detección de falsificaciones.
Hemos revisado lotes de productos de varias marcas para categorizarlos, identificar logotipos y añadir una capa semántica a las imágenes para que puedan ser interpretadas por modelos de Visión Artificial.
Nuestros clientes nos piden regularmente que recopilemos conjuntos de imágenes. Una vez calificadas y categorizadas por nuestro equipo, estas imágenes pueden ser anotadas y utilizadas por un modelo de detección para diversas aplicaciones.
Alimente sus modelos de inteligencia artificial con datos de entrenamiento de alta calidad.
