En quatre ans, Gethumancall a connu une croissance rapide. +2000 % de progression. L’entreprise compte aujourd’hui plusieurs centaines d’agents. Elle est spécialisée dans la relation client multicanale, le support technique et la gestion de processus BPO KYC.
Ses équipes sont formées pour gérer des opérations complexes à grande échelle. Les valeurs de l’entreprise sont la qualité et le bien-être des collaborateurs et l’humain.
Aujourd’hui, Gethumancall élargit son offre. Elle s’intéresse à l’annotation de données pour l’intelligence artificielle. C’est une opportunité pour les start-ups d'entraîner leurs modèles IA, à moindre coût.
L’annotation consiste à transformer des données brutes en informations structurées. Ces données servent à entraîner des modèles d’IA fiables et précis. Sans annotation, les algorithmes ne peuvent apprendre correctement.
L’annotation IA comprend plusieurs tâches :
Chaque donnée annotée devient une référence pour l’apprentissage automatique. La précision, la cohérence et le volume sont essentiels. Les modèles d’IA n’atteignent leur performance que si leurs données d’entraînement sont correctes.
L’externalisation permet de gérer de grands volumes de données rapidement et avec rigueur. Elle réduit les charges internes et garantit des standards élevés. Les équipes spécialisées appliquent des protocoles précis et contrôlent la qualité en continu.
Avec son infrastructure robuste, ses équipes multilingues et son expertise en gestion de flux complexes, Gethumancall dispose de tous les atouts pour devenir un acteur clé de l’annotation IA. Pour le tarif, c’est exactement le même que pour les conseillers clients, c’est à dire à partir de 1470 euros par mois par agent pour l’annotation IA. Ce coût comprend les services suivants :
Infrastructure: plateaux sécurisés, contrôle d’accès, chiffrement des flux, conformité RGPD, espaces “no-phone/no-print”, traçabilité des actions.
Scalabilité: ramp-up rapide, cellules dédiées par domaine (e-commerce, santé, finance), horaires étendus, continuité 24/7 à la demande.
Qualité: guidelines co-construites, formation initiale + calibrations hebdomadaires, QA à 3 niveaux, échantillonnage adaptatif, tableaux de bord KPI (précision, IAA, rework rate, TAT).
Outils: intégration avec les plateformes d’annotation du marché ou outils clients, versioning des datasets, gestion des ontologies, export propre au pipeline MLOps.
Gouvernance: PM dédié, SLA/OLA clairs, rapports périodiques, revue des risques et des biais, processus d’escalade documenté.
Engagement: pilotes rapides (PoC) pour valider coût/qualité/délais, puis montée en charge progressive et tarification au livrable (par item, heure ou lot).
