Moteur de workflow IA interne

Infrastructure de production, d'évaluation et de livraison de données pour les équipes de conduite autonome et d'IA incarnée

TjMakeBot réunit dans un même workflow la production de données, le contrôle qualité, le suivi de versions, l'entraînement/export et l'acceptation de livraison afin que les équipes de conduite autonome et d'IA incarnée changent moins d'outil et transmettent plus vite les résultats.

DataOpsQualityOpsVersionOpsDeliveryOps

Vous arrivez pour la première fois ? Essayez d’abord les exemples 2D / 3D ->

Parcourez d'abord le workflow avec des échantillons, puis décidez si vous entrez via les données de conduite autonome, les tâches d'IA incarnée ou l'automatisation OpenClaw.

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Utilisez la console AnnoClaw pour les imports, l aiguillage des taches, la revue humaine et la livraison automatisee.

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Commencez par le Studio 2D/3D en libre-service, passez ensuite à Workflow AnnoClaw ou contactez-nous pour Enterprise Gateway et le déploiement privé.

Annotation 2DEntraînement cloudExport de modèlePoint de contrôle de revue humaine

Commencer l’annotation 2D

Put video decoding, AI pre-labeling, human review, and training handoff in one workflow instead of across multiple systems.

Inclut les décisions de revue, la liste des objets, les notes de problème et les métadonnées de version.
Fichiers de modèle, formats d’export, métriques clés, liens de téléchargement et état d’exécution.
Keep video, labeling, review, and training connected in one workflow.

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Nuage de points 3DWorkflow 3D point cloudExport de modèleLivraison

Commencer l’annotation 3D

Build a closed loop around 2D images, 3D point clouds, low-confidence fallback, human review, training/export, and delivery summaries.

Fichiers de modèle, formats d’export, métriques clés, liens de téléchargement et état d’exécution.
Un résumé standard pour l’acceptation, le reporting et le handoff client plutôt qu’un simple lien brut.
Better suited to teams that buy results, not just a generic tool

Essai rapide annotation 3D Ouvrir l’espace de travail desktop ->

Fonctionnalités

Réunir DataOps, QualityOps, VersionOps et DeliveryOps sur une seule plateforme

🗂️

DataOps : production de données multimodale

Réunit images 2D, nuages de points 3D, vidéo, données multi-capteurs et entrées automatisées dans un même workflow projet.

🧪

QualityOps : revue, reprise et SLA

Transforme la revue, les issues, la reprise, les SLA et l'audit en un système qualité exploitable plutôt qu'en actions isolées.

🧬

VersionOps : spécifications, datasets et versions de release

Utilise les versions de spécification, de dataset et de release pour clarifier la lignée d'entraînement, les règles qualité et le périmètre de livraison.

📦

DeliveryOps : passation, acceptation et vues de livraison client

Fait des résumés de livraison, artefacts, pages de passation client et pistes d'audit une couche de résultats que les clients peuvent acheter et accepter.

🤖

Entrée développeur : automatisation API

Permet aux sessions de workflow de revenir directement vers les espaces projet, revue, entraînement et livraison afin de réduire les bascules manuelles et les handoffs répétés.

🏢

Enterprise : achat, permissions et déploiement privé

Lorsque les équipes passent de l'évaluation à la production réelle, la plateforme doit prendre en charge les permissions, le déploiement privé et les achats enterprise.

View all features →Voir les tutoriels →Comparaisons →

Workflow AnnoClaw

Le workflow d automatisation AnnoClaw relie annotation, revue, entrainement et livraison dans un meme flux

La valeur de ce workflow ne tient pas à une fonctionnalité IA supplémentaire, mais au fait de relier production des données, contrôle qualité, suivi de versions et acceptation de livraison sur une même ligne.

Rassembler uploads, API et automatisations dans un seul espace projet

N'envoyez pas images, nuages de points et automatisations dans des outils séparés. Gardez-les dans un même contexte projet pour la revue, l'entraînement et la livraison.

Utiliser des quality gates pour passer de fonctionnel à acceptable

L'IA peut démarrer en premier, mais ce sont la revue, les issues, la reprise, les SLA et les versions de spécification qui déterminent si la livraison est digne de confiance.

Relier versions, entraînement, livraison et passation client

Une fois la revue terminée, la suite doit naturellement enchaîner vers les versions de dataset, l'entraînement/export, les résumés de livraison et les pages de passation client.

Rendre le workflow réutilisable pour davantage d'équipes et de contextes opérationnels

Le même workflow doit couvrir collaboration projet, quality gates, entraînement/export et passation client afin que les équipes n'aient pas à reconstruire le processus à chaque montée en charge.

Workflow

Garde uploads, automatisations et points de contrôle humains sur un même chemin d'exécution.

Qualité

Transforme la revue, les issues, la reprise et les SLA en système qualité exploitable.

Version

Utilise les versions de dataset et de spécification pour expliquer l'origine de l'entraînement et de la livraison.

Livraison

Se termine par des résumés de livraison, des artefacts et des pages de passation prêtes pour l'acceptation.

Quand les projets passent du pilote à une collaboration d'équipe plus large et à davantage de cibles de livraison, ce qui compte d'abord est une infrastructure réutilisable de workflow, qualité, version et livraison.

Ouvrir l'entrée d'automatisation

Deux marchés principaux

Utiliser une seule couche de workflow pour les équipes de conduite autonome et d'IA incarnée

Qu'un projet soit centré sur la perception multi-capteurs, les données de tâches robotiques ou l'acceptation client, il a besoin de la même couche partagée pour les données, la qualité, la version et la livraison.

Voir les solutions des deux axes principaux

🚗

DataOps pour la conduite autonome

Organise en une seule chaîne de production les données de perception multi-capteurs, le fallback basse confiance, la revue humaine, le suivi de versions et l'acceptation de livraison.

🦿

Production de données pour IA incarnée / humanoïdes

Prend en charge des flux plus complexes comme les tâches, épisodes, démonstrations, évaluations et livraisons afin que les équipes d'IA incarnée ne restent pas au simple labeling ponctuel.

🤖

Entrée workflow développeur pour les équipes robotiques

Utilise OpenClaw pour ramener l'automatisation dans les espaces projet afin que les sessions de workflow aboutissent à la revue, l'entraînement et la livraison.

🏭

Vision industrielle et livraison enterprise

Prend en charge les pages de passation client, l'audit, les frontières de permissions et le déploiement privé afin de faire passer la plateforme de l'essai à l'achat réel.

Pourquoi les équipes continuent de l'utiliser

Une livraison plus rapide doit aussi préserver version, qualité et acceptation

Ce qui permet à une plateforme de servir durablement les équipes de conduite autonome et d'IA incarnée, ce n'est pas seulement la vitesse de l'IA, mais le fait que workflow, qualité, version et livraison tiennent ensemble.

Revue humaine, SLA et contrôle qualité

L'IA peut avancer en premier, mais ce sont toujours la revue, les issues, la reprise et les SLA qui déterminent si une livraison inspire confiance et peut être achetée.

Conçu pour la collaboration d'équipe et la passation

Les projets, la revue, l'évaluation, l'entraînement, l'export et la passation peuvent rester dans un même workflow au lieu d'être répartis sur plusieurs outils.

L'entraînement et l'export restent reliés

Une fois la production de données terminée, les équipes peuvent continuer vers l'entraînement, l'export, les résumés de livraison et la passation client au lieu de finir sur un simple lien de téléchargement.

Prêt pour l'achat d'équipe et le déploiement privé

Lorsque vous passez de l'essai à l'achat, aux permissions, à l'audit et au déploiement privé, vous n'avez pas besoin de changer de plateforme.

Voir en action

TjMakeBot AI annotation demo - automatic object detection and labeling

Télécharger → Annotation IA Auto → Export en secondes

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✨Annotation automatique IA

☁️Entraînement cloud

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