2 243 témoignages clients d’outils d’IA, cités depuis les pages d’où ils viennent
Chaque témoignage renvoie à sa page source et au jour de notre capture. Chaque chiffre est imprimé sur cette page : nous n’en estimons aucun.
2 243 témoignages sur 2 005 entreprises et 280 outils d’IA. 1 720 portent un chiffre imprimé sur leur page. Tous viennent d’études de cas d’éditeurs : ils montrent ce que les éditeurs ont choisi de publier.
- 20-30%“Since implementing Encord, UVeye has seen around a 20-30% improvement in their data annotation rate”UVeye utilise Encord.Étude de cas de l’éditeurencord.comPublié en juin 2026Capturé le 7 oct. 2026
- 60%“Achieving reliable data pipelines for model training and evaluation 60% faster”Pickle Robot utilise Encord.Étude de cas de l’éditeurencord.comPublié en juin 2026Capturé le 7 oct. 2026
- 50%“The team estimates they are at least 50% faster compared to earlier stages of the project”Thoro.ai utilise Encord.Étude de cas de l’éditeurencord.comPublié en avril 2026Capturé le 7 oct. 2026
- 10x“10x annotation speed improvement on tracking data”Hudl utilise Encord.Étude de cas de l’éditeurencord.comPublié en avril 2026Capturé le 7 oct. 2026
- 75%“75% reduction in time to value – implementation time decreased from 2 months to just 2 weeks”OnsiteIQ utilise Encord.Étude de cas de l’éditeurencord.comPublié en avril 2026Capturé le 7 oct. 2026
- Weave Robotics builds home robots and uses Encord to annotate and curate the training data for its robot models.Weave Robotics utilise Encord.Étude de cas de l’éditeurencord.comPublié en septembre 2026Capturé le 7 oct. 2026
- Voxel, a workplace safety company, moved its video-based computer vision and machine learning pipeline from open-source labeling tools to Encord.Voxel utilise Encord.Étude de cas de l’éditeurencord.comPublié en avril 2026Capturé le 7 oct. 2026
