À propos de Potato
Une plateforme d'annotation légère, axée sur la configuration, développée à la University of Michigan.
Notre mission
Nous pensons que les outils d'annotation devraient être accessibles à tous, pas seulement aux équipes disposant de ressources d'ingénierie dédiées. Potato a été conçu pour permettre aux chercheurs de passer de zéro à l'annotation en quelques minutes, à l'aide de simples fichiers de configuration YAML.
Notre objectif est de démocratiser l'annotation de données en fournissant une plateforme puissante, flexible et facile à utiliser, qui prend en charge tout, de la simple classification aux tâches complexes d'annotation multimédia avec assistance de l'IA.
L'équipe
Historique
Démo EMNLP
Potato a été présenté comme démonstration système à EMNLP 2022.
Communauté grandissante
Fonctionnalités enrichies grâce aux retours de la communauté. Ajout du support de l'apprentissage actif.
Intégration de l'IA
Ajout du support LLM avec intégration OpenAI, Claude et Gemini.
Version 2.0
Version majeure avec annotation multimédia, apprentissage actif et interface améliorée.
Version 2.7
Potato s'est mis à mesurer comment les annotations se construisent, et pas seulement ce qu'elles sont : un moteur de théorie de la réponse à l'item qui donne à chaque annotation une probabilité a posteriori et un intervalle de confiance, des salles de calibration en direct avec un indicateur d'accord, des sondes contrefactuelles de frontière, un score par prédiction entre pairs et des justifications vocales locales — aucune n'a besoin d'un LLM. La suite d'évaluation d'agents s'est étendue aux équipes multi-agents et aux agents multimodaux. Potato 2.0 a été publié à ACL 2026 (démonstrations de systèmes).
Démo EMNLP
Potato a été présenté comme démonstration système à EMNLP 2022.
Communauté grandissante
Fonctionnalités enrichies grâce aux retours de la communauté. Ajout du support de l'apprentissage actif.
Intégration de l'IA
Ajout du support LLM avec intégration OpenAI, Claude et Gemini.
Version 2.0
Version majeure avec annotation multimédia, apprentissage actif et interface améliorée.
Version 2.7
Potato s'est mis à mesurer comment les annotations se construisent, et pas seulement ce qu'elles sont : un moteur de théorie de la réponse à l'item qui donne à chaque annotation une probabilité a posteriori et un intervalle de confiance, des salles de calibration en direct avec un indicateur d'accord, des sondes contrefactuelles de frontière, un score par prédiction entre pairs et des justifications vocales locales — aucune n'a besoin d'un LLM. La suite d'évaluation d'agents s'est étendue aux équipes multi-agents et aux agents multimodaux. Potato 2.0 a été publié à ACL 2026 (démonstrations de systèmes).
Citation
Citez Potato dans vos recherches
Citation officielle
@inproceedings{jurgens-etal-2026-potato,
title = "Potato 2.0: A Comprehensive Annotation Platform with {AI}-in-the-Loop Support",
author = "Jurgens, David and Chen, Michael and Iyer, Lina",
booktitle = "Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 3: System Demonstrations)",
month = jul,
year = "2026",
address = "San Diego, California, United States",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
pages = "374--386",
url = "https://aclanthology.org/2026.acl-demo.37/",
}Publications associées
La conception et les fonctionnalités de Potato sont décrites dans ces articles évalués par les pairs :
- Potato 2.0: A Comprehensive Annotation Platform with AI-in-the-Loop SupportACL 2026 (Volume 3: System Demonstrations)
- Potato: The Portable Text Annotation ToolEMNLP 2022 (System Demonstrations)
Distinction : prix de la meilleure démo, HCOMP 2024.
Licence
Potato est un logiciel libre et open source distribué sous la Licence publique générale GNU v3.0 (ou ultérieure). Vous pouvez l'utiliser, le modifier et le redistribuer, y compris à des fins commerciales, tant que les œuvres dérivées restent sous licence GPL.
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