Scale AI

Scale AI a construit son activité sur une observation simple : les modèles d’IA ont besoin d’énormes volumes de données bien étiquetées, et le contrôle qualité à cette échelle est difficile. Elle combine du logiciel avec un large réseau de contributeurs humains et d’experts pour annoter des images, de la vidéo, du texte et des données de capteurs. Les premiers clients comprenaient des développeurs de voitures autonomes, et l’entreprise a grandi en fournissant des données d’entraînement aux plus grands labos d’IA.

Aujourd’hui, une grande partie du travail concerne les grands modèles de langage. Scale fournit des données de retour humain utilisées dans l’apprentissage par renforcement, des exemples rédigés par des experts pour le fine-tuning, et des évaluations qui testent les modèles sur l’exactitude et la sécurité. Ses outils aident les entreprises à gérer des pipelines de données, et une plateforme d’IA générative permet aux entreprises de personnaliser des modèles sur leurs propres données. Le travail pour le secteur public inclut des systèmes d’IA pour la défense et les agences gouvernementales, et l’entreprise publie des classements publics qui rangent les modèles sur des tests difficiles.

Scale vend aux organisations par contrats sur mesure, pas aux particuliers, et les prix se négocient. Meta a pris une importante participation minoritaire et a embauché le fondateur de Scale, après quoi certains clients ont réduit leur travail avec l’entreprise. Scale dit rester indépendante. L’activité fait aussi l’objet de critiques sur les conditions de travail et la rémunération des contractuels qui font l’étiquetage. Surge AI, Labelbox, Appen et Mercor figurent parmi les concurrents, et certains labos d’IA construisent leurs opérations de données en interne.