Solutions d'IA
Des données d'entraînement d'IA étiquetées à une norme fiable
Annotation, RLHF et évaluation de modèles depuis le Canada, avec une qualité gérée avant que les données n'atteignent votre modèle plutôt que rapportée après coup.
La décision que prend vraiment un acheteur de données d'entraînement
If you are buying AI training data you are not buying hours, you are buying a label you can trust enough to train on. The hard part is never starting a labelling project, it is keeping quality stable as the guidelines shift, the edge cases pile up and the volume climbs. A vendor that quotes a low per-unit rate and reports quality after the fact is selling you a number you cannot use, because by the time the quality report lands the model has already learned the errors. Corpshore Canada treats quality as a gate the data passes through before you ever see it, not a summary produced once the batch ships.
The market around this work is growing fast and changing shape. The AI data labelling market was estimated at about USD 2.32 billion in 2026 and is projected to reach roughly USD 6.53 billion by 2031, a compound annual growth rate near 23 percent (Mordor Intelligence, AI Data Labeling Market, 2026). What is moving underneath that number matters more than the number itself: foundation models now handle routine pre-labelling, which pushes human effort toward edge cases, subjective judgment and regulated domains where a wrong label is expensive. The work that still needs people is the work that needs qualified people, and that is the work we staff for.
Ce que nous étiquetons, et dans quelle modalité
Corpshore Canada annotates across every modality a modern model consumes, and the common thread is that each one is run with measured inter-annotator agreement rather than a single pass. The programme covers the full pipeline, from raw collection through labelling to the human preference and evaluation work that aligns a finished model.
Texte et langage naturel
Classification, named-entity recognition, intent and sentiment, semantic parsing, summarisation review and instruction data, in English and Canadian French to a native standard.
Image et vidéo
Bounding boxes, polygons, segmentation masks, keypoints and frame-by-frame video tracking for computer vision, with class schemas agreed before the first frame is touched.
Audio et parole
Transcription, speaker labelling, diarisation and phonetic tagging, including Canadian French speech where accent and idiom change the transcript.
RLHF et données de préférence
Reinforcement learning from human feedback, ranked comparisons and red-team prompts, with layered adjudication and credentialed evaluators in STEM, medicine and law.
Comment la qualité est réellement contrôlée
The difference between usable training data and expensive noise is the quality system around it. We start every engagement by building the guideline with you and labelling a calibration set against it, so disagreement surfaces before production rather than in your model. From there, multiple annotators see overlapping items, inter-annotator agreement is tracked as a live metric, and items below threshold route to an adjudication layer staffed by reviewers qualified in the domain. You get the agreement scores, the gold-set performance and the error taxonomy as the work runs, not a tidied summary afterward.
Because leading labs now spend on the order of a billion dollars a year on human data (herohunt.ai, The Ultimate AI Data Labeling Industry Overview, 2026), the economics have moved decisively toward expertise and defensibility over raw throughput. A cheap label that has to be redone, or worse that quietly poisons a fine-tune, costs far more than it saved. Our model is built for the class of work where that is true: regulated domains, subjective judgment and the long tail of edge cases that pre-labelling cannot close.
Pourquoi le Canada est le bon endroit pour des données d'entraînement sensibles
Training data is often some of the most sensitive data an organisation holds, because it frequently contains the real customer records, documents and conversations the model is meant to learn from. Handled by Canadian delivery, that data stays in North America under the federal Personal Information Protection and Electronic Documents Act, PIPEDA, and Quebec engagements apply the stricter Quebec Law 25. The workforce is Canadian and on Canadian contracts, the governance sits in Toronto and the cross-border position is documented before go-live wherever any part of the work is supported from the global network.
Canada also holds a genuine edge on one axis the rest of the market cannot fake: native Canadian French. Models consistently underperform in Canadian French because the training data does not exist in volume, and a Canadian bilingual workforce is one of the few places that gap can be closed at a native standard rather than translated into. The AI practice behind this work is ranked fifth of fifty AI outsourcing companies worldwide by Outsource Accelerator, and it is delivered in partnership with Corpshore AI, the group's dedicated AI division.
Appuyée par Corpshore AI
Ce travail est livré avec Corpshore AI, la division d'intelligence artificielle dédiée du groupe, d'où proviennent l'expertise orientée modèle et la méthodologie d'évaluation. La prestation canadienne vous donne la main-d'œuvre, la résidence des données et la capacité en français, et la division d'IA vous donne les gens qui comprennent ce qu'un modèle fait des étiquettes une fois qu'il les a.
Visiter Corpshore AIQuestions fréquentes
Corpshore est-elle une entreprise d'annotation de données au Canada ?
Oui. Corpshore Canada livre l'annotation de données et des données d'entraînement d'IA à partir d'une main-d'œuvre canadienne répartie sous contrats canadiens, couvrant le texte, l'image, la vidéo, l'audio et les données multimodales ainsi que le RLHF. La pratique d'IA est classée cinquième sur cinquante à l'échelle mondiale par Outsource Accelerator, et les données sont traitées sous la LPRPDE, avec la Loi 25 pour le travail québécois.
Quels types de données pouvez-vous annoter ?
Nous annotons dans toutes les modalités courantes : texte et langage naturel, image et vidéo pour la vision par ordinateur, audio et parole, et données multimodales. Nous menons aussi le RLHF, les données de préférence classées et l'évaluation de modèles. Chaque modalité est gérée avec un accord interannotateurs mesuré et une couche d'adjudication, plutôt qu'une seule passe non vérifiée.
Comment mesurez-vous la qualité de l'annotation ?
La qualité est un point de contrôle, non un rapport. Nous bâtissons la consigne avec vous, étiquetons un ensemble de calibration, puis menons la production avec des annotateurs qui se chevauchent afin de suivre l'accord interannotateurs en direct. Les items sous le seuil sont acheminés vers des adjudicateurs qualifiés. Vous voyez les scores d'accord, la performance sur l'ensemble de référence et la taxonomie d'erreurs pendant le travail, non après la livraison.
Pouvez-vous fournir des données de RLHF et d'alignement de modèles ?
Oui. Nous menons l'apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine, les comparaisons classées et les invites d'équipe rouge avec une adjudication en couches. Les réviseurs comptent des experts accrédités en STIM, en médecine et en droit, de sorte que le raisonnement des modèles est jugé par des gens qualifiés pour distinguer une bonne réponse d'une mauvaise réponse plausible.
Offrez-vous des données d'entraînement en français canadien ?
Oui, et c'est un véritable facteur de différenciation. Les modèles sous-performent en français canadien parce que les données n'existent pas en volume suffisant. Notre main-d'œuvre canadienne bilingue les bâtit à un niveau natif, appariées par variété linguistique plutôt que traduites de l'anglais, sur le texte, la parole et les données de préférence.
Où résident physiquement nos données d'entraînement ?
Les données traitées par la prestation canadienne restent en Amérique du Nord sous la LPRPDE, avec la Loi 25 appliquée aux mandats québécois. La main-d'œuvre est sous contrats canadiens et la gouvernance se trouve à Toronto. Lorsqu'une partie d'un programme est soutenue depuis le réseau mondial, la position de transfert transfrontalier est documentée en toute transparence avant la mise en service.
À quelle vitesse une équipe d'annotation peut-elle démarrer ?
Les équipes de une à dix personnes sont généralement opérationnelles dans les 5 à 15 jours ouvrables suivant la signature, et les programmes plus vastes de 20 à 100 personnes dans les 3 à 6 semaines. L'échéancier dépend de la complexité des consignes, des accès aux systèmes et du dosage linguistique, et nous nous engageons sur un plan daté pendant le cadrage.
Parlez-nous de vos données d'entraînement
Dites-nous la modalité, la consigne et le volume, et nous vous montrerons comment la qualité est contrôlée avant que quoi que ce soit n'atteigne votre modèle. Apportez un échantillon et nous le calibrerons.