# Labelbox vs supermemory Labelbox enregistre 762 803 visites mensuelles avec une croissance mensuelle de -22,8 % et un modèle tarifaire Tarifs sur demande. supermemory enregistre 156 579 visites mensuelles avec une croissance de -7,7 % et un modèle tarifaire Tarifs sur demande. | Métrique | [Labelbox](https://openaitools.app/fr/tool/labelbox) | [supermemory](https://openaitools.app/fr/tool/supermemory-1) | | :--- | :--- | :--- | | URL du site web | https://labelbox.com | https://supermemory.ai | | Catégories | Outils de développement IA, AI API, AI Workflow, Outils de productivité IA | AI API, Large Language Models (LLMs), Outils de développement IA, AI Agent | | Modèle tarifaire | Tarifs sur demande | Tarifs sur demande | | Visites mensuelles | 762 803 | 156 579 | | Taux de croissance mensuel | -22,8 % | -7,7 % | | Marché principal | États-Unis | États-Unis | | Visites directes | 370 024 | 71 163 | | Score d'avis | 4,4 | 4,5 | | Nombre d'enregistrements | 0 | 0 | | Plateformes prises en charge | Site web | Site web | ## Labelbox Labelbox occupe une position inhabituelle dans la pile IA : l'entreprise ne vend pas d'abord un chatbot ou un générateur, mais les environnements et les données dont les modèles apprennent, ainsi que les agents qui reprennent le travail récurrent d'ingénierie et de recherche. L'affirmation de la page d'accueil est directe : les laboratoires d'IA de pointe s'entraînent sur les environnements et données d'experts de Labelbox, tandis que les équipes d'ingénierie et de recherche confient leur arriéré récurrent à des agents sur Recursion. Un récent tour de table de série E de plus de 100 millions de dollars signale un pari solidement financé.,Pour les entreprises, la moitié la plus récente du produit est Recursion. Les agents sont déclenchés par des signaux réels — une compilation échouée, une alerte PagerDuty, une nouvelle version de dépendance, un checkpoint de modèle, un planning du lundi matin — puis travaillent en arrière-plan jusqu'à l'achèvement. Les exemples mis en avant sont des livrables concrets plutôt que des résumés : une pull request testée avec lien de prévisualisation, un brouillon de post-mortem dans Confluence avec chaque événement sourcé, un tableau d'ablation nommant les changements déterminants, ou un correctif pour chaque service exposé après une CVE critique. Un agent évaluateur note chaque exécution, et la session notée laisse des mémoires, des notes et des compétences que la session suivante lit avant d'agir.,Le socle d'origine reste l'activité de données : labellisation, annotation, curation et évaluation de modèles avec l'appui de relecteurs humains experts, pour la vision par ordinateur, le NLP, le fine-tuning supervisé, le RLHF et le red teaming. En pratique les deux moitiés se renforcent, puisque les environnements qui produisent des données d'entraînement de qualité sont ceux où les agents apprennent à faire un vrai travail. La tarification est de type entreprise, passe par les équipes commerciales et dépend des volumes de données et de l'usage des agents, sans offre publique en libre-service. **Tarifs et offres:** Tarification sur demande. Labelbox ne publie pas d'offres en libre-service ni de grille tarifaire publique ; son parcours tarifaire invite les équipes intéressées à échanger avec les ventes, et le coût dépend de l'ampleur de la production de données, du déploiement des agents et des exigences d'entreprise. Aucune offre gratuite n'est publiée. Il est recommandé de demander un devis selon vos volumes et cas d'usage. - **Annotation et labellisation avec experts:** Annotation structurée, curation des données, évaluation de modèles et relecture humaine sur des tâches de vision, de langage et génératives, à la base des données d'entraînement et d'évaluation. - **Sessions d'agents autonomes:** Les agents Recursion démarrent seuls depuis des compilations, alertes, commits, checkpoints et plannings, puis travaillent en arrière-plan jusqu'à l'achèvement de la tâche. - **Spécialistes par métier:** Des agents spécialisés couvrent l'ingénierie logicielle, la fiabilité, la sécurité, la recherche ML, les évaluations, la R&D, le produit et la finance, du test instable au brouillon de post-mortem. - **Des résultats notés qui s'accumulent:** Chaque exécution est notée, et les sessions notées laissent des mémoires, notes et compétences que la session suivante lit avant d'agir. - **Intégrations natives outils et données:** Les agents opèrent sur les outils déjà en place : GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery, Databricks, Vercel et fournisseurs cloud. **Forces:** Couvre les deux faces du problème : production de données d'entraînement et d'évaluation, et agents qui agissent sur le travail récurrent; Adossé à un récent tour de série E de plus de 100 M USD et adopté par des laboratoires d'IA de pointe; Les exécutions d'agents produisent des livrables concrets et vérifiables — tests, réexécutions, ablations — plutôt que des suggestions non contrôlées; S'intègre à la chaîne d'outils existante : GitHub, Jira, Linear, Slack, Datadog, PagerDuty, BigQuery et Databricks **Limites:** Pas de tarification en libre-service ni d'inscription ouverte : tout passe par un échange avec les ventes, ce qui ralentit l'évaluation; La plateforme suppose une véritable infrastructure d'ingénierie et de recherche (GitHub, clouds, entrepôts de données); Le positionnement a basculé rapidement vers les sessions d'agents autonomes ; ceux qui veulent seulement de l'annotation trouveront l'ensemble surdimensionné [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/labelbox.md) ## supermemory La plupart des applications LLM traitent la mémoire comme un accessoire : l'historique de conversation est empilé dans le prompt jusqu'à saturer la fenêtre, puis tout est perdu à la session suivante ou au changement de modèle. supermemory aborde le problème comme une infrastructure. Son modèle learner-1 lit les contenus entrants — conversations, fichiers, URL, données brutes — et exécute des opérations de mise à jour, fusion, inférence et oubli sur une base de données en graphe vectoriel, de sorte que les acquis restent denses, interconnectés et conscients du temps au lieu de s'accumuler en une transcription toujours plus longue. Au moment de la requête, les souvenirs pertinents sont injectés sous forme de tokens directement dans le contexte de l'agent, ce qui rend l'approche indépendante du modèle et du harness. Parce que l'apprentissage et la mémoire vivent en dehors des fournisseurs de modèles, la même compréhension accumulée suit l'application, qu'elle tourne sur Claude, des modèles de la famille GPT, Gemini ou des modèles à poids ouverts, et qu'elle soit pilotée par SDK, plugin ou MCP. L'entreprise présente cela comme la partie difficile de l'infrastructure d'agents et l'étaye par des chiffres publiés : rappel inférieur à la seconde en trafic de production, environ mille milliards de tokens traités par mois, résultats sur LongMemEval, LoCoMo et ConvoMem, et comparaisons de coûts face à la mémoire à base de fichiers markdown sur de grands corpus. Côté entreprise : certification SOC 2 Type II, BAA HIPAA sur les offres supérieures, conformité RGPD, et des déploiements allant du cloud à votre VPC, votre centre de données et des environnements totalement isolés. **Tarifs et offres:** La tarification se partage entre offres en libre-service et contrats entreprise, d'où l'affichage d'un modèle de prix sur demande. Les niveaux Free, Pro et Max couvrent l'extraction PDF standard et un usage personnel, tandis que Scale et Enterprise ajoutent l'extraction avancée de documents avec OCR et descriptions de figures et schémas, des limites supérieures, des garanties de sécurité comme SOC 2 Type II et le BAA HIPAA, ainsi que des déploiements dans votre VPC, votre centre de données ou en environnement isolé. Vérifiez les tarifs exacts sur la page de prix. - **Modèle de mémoire learner-1:** Un modèle dédié extrait, fusionne, infère et oublie sur le contexte stocké, de sorte que le graphe de mémoire s'améliore en continu au lieu de simplement s'accumuler. - **Stockage de mémoire en graphe vectoriel:** Chaque acquis est relié aux entités, sources et moments qui l'entourent, conservant non seulement du contenu mais une carte consciente du temps. - **Indépendant du modèle, du harness et de MCP:** La mémoire vit hors des fournisseurs de modèles et s'utilise via API, SDK, plugins et MCP, si bien que le contexte circule entre modèles et outils. - **Injection de contexte en temps réel:** Les souvenirs pertinents sont injectés sous forme de tokens dans le prompt au moment de la requête, offrant un contexte utile sans transcription illimitée. - **Déploiement et conformité entreprise:** SOC 2 Type II, BAA HIPAA sur les offres supérieures, conformité RGPD, et déploiement dans le cloud, votre VPC, votre centre de données ou en environnement isolé. **Forces:** La mémoire est découplée des fournisseurs de modèles : le contexte accumulé survit aux changements de modèle; Preuves techniques abondantes : benchmarks publiés, chiffres de latence et comparaisons de coûts; Plusieurs voies d'intégration : API REST, SDK, plugins et MCP; Positionnement entreprise solide avec SOC 2 Type II, BAA HIPAA, RGPD et déploiement isolé **Limites:** Les informations de prix en libre-service sur le site public sont limitées et le coût exact peut nécessiter un échange avec le service commercial; C'est une infrastructure et non une application finale : un vrai travail d'intégration est nécessaire avant d'en tirer de la valeur; Les benchmarks et chiffres d'adoption sont déclarés par l'éditeur et méritent d'être validés sur votre propre charge de travail [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/fr/tool/supermemory-1.md) ## Questions fréquentes ### Comment Labelbox et supermemory se comparent-ils en termes de trafic mensuel ? Labelbox enregistre 762 803 visites mensuelles, tandis que supermemory enregistre 156 579. Les estimations de trafic décrivent la taille de l'audience, pas la qualité du produit. ### Comment leurs taux de croissance se comparent-ils ? Labelbox a un taux de croissance mensuel de -22,8 % ; supermemory a -7,7 %. ### Comment les tarifs se comparent-ils ? Labelbox : Tarifs sur demande. Tarification sur demande. Labelbox ne publie pas d'offres en libre-service ni de grille tarifaire publique ; son parcours tarifaire invite les équipes intéressées à échanger avec les ventes, et le coût dépend de l'ampleur de la production de données, du déploiement des agents et des exigences d'entreprise. Aucune offre gratuite n'est publiée. Il est recommandé de demander un devis selon vos volumes et cas d'usage. supermemory : Tarifs sur demande. La tarification se partage entre offres en libre-service et contrats entreprise, d'où l'affichage d'un modèle de prix sur demande. Les niveaux Free, Pro et Max couvrent l'extraction PDF standard et un usage personnel, tandis que Scale et Enterprise ajoutent l'extraction avancée de documents avec OCR et descriptions de figures et schémas, des limites supérieures, des garanties de sécurité comme SOC 2 Type II et le BAA HIPAA, ainsi que des déploiements dans votre VPC, votre centre de données ou en environnement isolé. Vérifiez les tarifs exacts sur la page de prix. ## Alternatives | # | Nom de l'outil | Visites mensuelles | Taux de croissance mensuel | Modèle tarifaire | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Composio](https://openaitools.app/fr/tool/composio) | 2 782 603 | +22,8 % | Freemium, Tarifs sur demande | Focuses on tool integrations and authentication for agents, complementing memory engines rather than storing cross-session context. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/composio.md) | | 2 | [Roboflow](https://openaitools.app/fr/tool/roboflow) | 1 431 204 | +6,6 % | Freemium, Tarifs sur demande | Optimise les flux de vision par ordinateur de bout en bout, mais manque l'orchestration d'agents d'entreprise de Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/roboflow.md) | | 3 | [Appen](https://openaitools.app/fr/tool/appen-com) | 665 840 | +0,2 % | Tarifs sur demande | S'appuie fortement sur des services de main-d'œuvre managée avec intervention humaine pour la validation des données, offrant moins d'outils techniques en libre-service que Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/appen-com.md) | | 4 | [Scale](https://openaitools.app/fr/tool/scale) | 616 915 | +12,5 % | Tarifs sur demande | Offre un étiquetage de niveau entreprise et une évaluation de modèles à grande échelle, mais nécessite souvent des budgets plus élevés que Labelbox. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/scale.md) | | 5 | [LiteLLM](https://openaitools.app/fr/tool/litellm) | 576 967 | +7,9 % | Freemium, Tarifs sur demande | Une passerelle IA open source pour plus de 100 fournisseurs de LLM | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/litellm.md) | | 6 | [SuperAnnotate](https://openaitools.app/fr/tool/super-annotate) | 386 034 | +37,4 % | Essai gratuit, Tarifs sur demande | Offre une annotation multimodale robuste et l'automatisation des flux avec des pipelines de curation plus intuitifs pour la vision par ordinateur. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/super-annotate.md) | | 7 | [Weights & Biases (CoreWeave Forge)](https://openaitools.app/fr/tool/prompts) | 315 624 | -80,2 % | Freemium, Tarifs sur demande, Gratuit | Suivez, évaluez et livrez modèles et agents d'IA dans un environnement connecté. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/prompts.md) | | 8 | [Merge](https://openaitools.app/fr/tool/merge-dev) | 313 201 | +1,7 % | Freemium, Tarifs sur demande | Le moteur de contexte universel qui relie les agents aux données, outils et modèles | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/merge-dev.md) | | 9 | [Pinecone](https://openaitools.app/fr/tool/pinecone) | 286 732 | -31 % | Freemium, Payant, Tarifs sur demande | Offre une recherche vectorielle évolutive et un stockage RAG de niveau entreprise, mais manque des abstractions de graphes de mémoire d'agents automatisées de supermemory. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/pinecone.md) | | 10 | [Encord](https://openaitools.app/fr/tool/encord-com) | 244 204 | +9,4 % | Tarifs sur demande | Se spécialise dans la vision par ordinateur avancée et les pipelines d'IA physique, bien qu'avec un focus plus restreint que l'étiquetage général. | [.md](https://openaitools.app/fr/tool/encord-com.md) | --- Source : https://openaitools.app/fr/compare/labelbox-vs-supermemory-1 More Markdown: [Catégories](https://openaitools.app/fr/categories.md) · [Classements de trafic](https://openaitools.app/fr/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/fr/llms.txt)