AI/ML
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En quoi ça consiste
Les systèmes de vision par ordinateur utilisent le deep learning pour interpréter les données visuelles en détectant des objets, reconnaissant des motifs, classifiant des scènes, suivant les mouvements et extrayant des mesures — permettant l'inspection, le monitoring et la reconnaissance automatisés à la vitesse de la machine.
Ce que vous obtenez
L'inspection visuelle manuelle est lente, sujette aux erreurs et coûteuse à grande échelle. La vision par ordinateur remplace ou augmente l'inspection humaine sur les lignes de production, les systèmes de sécurité, l'imagerie médicale, les opérations de commerce de détail et le monitoring agricole — avec une précision constante et une disponibilité permanente.
Nous travaillons avec YOLO, EfficientDet, Detectron2 et des architectures de vision transformer, en sélectionnant la famille de modèles qui équilibre la précision avec la latence d'inférence requise par votre environnement de déploiement. Déploiement en périphérie sur NVIDIA Jetson, inférence sur GPU cloud ou architectures hybrides — nous concevons en fonction de vos contraintes opérationnelles.
Les données sont la variable déterminante en vision par ordinateur. Nous prenons en charge la mise en place de pipelines d'étiquetage, l'augmentation par données synthétiques lorsque les échantillons réels sont rares et les stratégies d'apprentissage actif pour minimiser le coût d'annotation tout en maximisant la précision du modèle dans le temps.
Capacités clés
Chaque mission est cadrée selon vos exigences — voici les capacités essentielles que nous apportons.
Reconnaissance optique de caractères (OCR) pour documents et formulaires
Reconnaissance faciale et vérification biométrique
Analyse d'images médicales (radiologie, pathologie)
Déploiement en périphérie sur dispositifs NVIDIA Jetson et Coral
Pipelines de réentraînement de modèles avec apprentissage actif
Notre processus
Une approche structurée, pilotée par l'ingénierie, qui va de la compréhension de vos objectifs à un système en production — sans surprises à la livraison.
Mission type
8–16 SEMAINES
Nous cartographions vos objectifs, vos contraintes et votre infrastructure existante. Le périmètre est défini et les critères de succès sont convenus avant tout développement.
Nous concevons l'approche technique, sélectionnons les bons outils et produisons un plan de livraison par jalons sans ambiguïté.
Développement itératif avec des démos régulières. Revues de code, couverture de tests et documentation se font en parallèle — pas à la fin.
Mise en production avec configuration du monitoring et documentation de transfert. Nous restons proches durant les premières semaines après le lancement.
Construit avec
FAQ
Avec le transfer learning à partir de modèles pré-entraînés, 200–500 images étiquetées par classe sont souvent suffisantes pour la classification. Les tâches de détection avec de nombreuses classes personnalisées peuvent nécessiter des milliers d'images. Nous évaluons votre jeu de données lors de la découverte et conseillons sur la nécessité d'augmentation ou de génération de données synthétiques.
Oui. Nous déployons régulièrement des modèles de vision par ordinateur sur des dispositifs NVIDIA Jetson, des Raspberry Pi avec accélérateurs Coral et des appareils mobiles via CoreML ou TFLite. Les compromis entre latence, taille du modèle et précision sont des critères de sélection que nous optimisons pour votre matériel spécifique.
Détection de dérive, monitoring en production et pipelines de réentraînement automatisés. Nous instrumentons les modèles déployés pour signaler les prédictions à faible confiance en vue d'une revue humaine et construisons des files d'étiquetage qui réinjectent automatiquement de nouveaux exemples dans l'entraînement.
Travaillez avec nous
Partagez ce que vous construisez — nous répondrons sous un jour ouvré avec des questions ou un aperçu de proposition.
