Développement de solutions Computer Vision sur-mesure
Détection d’objets, analyse d’images, OCR : nous créons les algorithmes de vision par ordinateur adaptés à vos enjeux métier.
Qu'est-ce que la vision par ordinateur et à quoi ça sert ?
La Computer Vision (ou vision par ordinateur) permet à une machine d’analyser et d’interpréter des images ou des vidéos. Concrètement ? Un algorithme capable de reconnaître un produit défectueux sur une ligne de production, de lire automatiquement un document scanné, ou de détecter un comportement anormal sur une vidéo de surveillance.
Chez IALab, nous développons ces algorithmes sur-mesure pour qu’ils s’intègrent à vos process existants et répondent précisément à vos contraintes terrain.
Quels problèmes résoudre grâce à l'analyse d'images ?
Détection et reconnaissance d'objets
Segmentation d'images
OCR et lecture de documents
Analyse vidéo en temps réel
Comment nous développons des solutions fiables ?
01 - Cadrage du besoin
02 - Collecte et préparation des données
03 - Développement et entraînement
Nous sélectionnons l’architecture la plus adaptée (CNN, Transformers, modèles pré-entraînés, API) et procédons au fine-tuning sur vos données. Tests itératifs jusqu’à atteindre les performances cibles.
04 - Déploiement et suivi
Quelles technologies pour analyser vos images automatiquement ?
| Technologie | Usage |
|---|---|
| PyTorch | Développement et entraînement de modèles deep learning |
| TensorFlow | Production et déploiement à grande échelle |
| OpenCV | Traitement d’image classique, optimisation performance |
| YOLO | Détection d’objets en temps réel |
| Tesseract | Reconnaissance de caractères |
| ONNX | Export et optimisation multi-plateformes |
Quels résultats concrets pour votre entreprise ?
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Comment iRider s’inspire des véhicules autonomes pour créer une IA d’analyse vidéo au service de la sécurité des deux-roues
Comment choisir le bon partenaire pour votre projet ?
Expertise technique pointue
Solutions adaptées à vos contraintes
Accompagnement de bout en bout
Vous avez un projet ?
Décrivez-nous votre cas d’usage. Nous vous recontactons sous 48h avec une première analyse.
Foire aux questions
La computer vision, ou vision par ordinateur, est un domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre et d’interpréter des images et des vidéos. Elle fonctionne en utilisant des algorithmes et des modèles d’apprentissage automatique pour analyser des données visuelles.
Par exemple, des réseaux de neurones sont souvent utilisés pour reconnaître des objets dans des images. La computer vision peut être appliquée à des tâches comme la reconnaissance faciale, l’inspection de qualité dans les chaînes de production, et l’analyse de vidéos de surveillance.
La computer vision offre plusieurs avantages pour les entreprises, notamment :
- Automatisation des processus : Elle permet d’automatiser des tâches répétitives, réduisant ainsi les coûts et augmentant l’efficacité.
- Détection d’anomalies : Les algorithmes de vision par ordinateur peuvent détecter des anomalies et des motifs invisibles à l’œil humain, améliorant ainsi la qualité des analyses.
- Optimisation des opérations : En fournissant des informations en temps réel, la computer vision aide à améliorer la gestion des stocks, la surveillance des chaînes de production et la sécurité des installations.
La computer vision est utilisée dans diverses industries pour améliorer l’efficacité et la précision des opérations :
- Manufacturing : Inspection automatisée des produits pour détecter les défauts.
- Santé : Analyse d’images médicales pour diagnostiquer des maladies.
- Sécurité : Surveillance vidéo pour détecter des comportements suspects.
- Retail : Analyse des comportements des clients en magasin pour optimiser la disposition des produits et les stratégies de marketing.
Plusieurs technologies sont couramment utilisées pour développer des applications de computer vision, notamment :
- Réseaux de neurones convolutifs (CNN) : Le Deep Learning est largement utilisé pour analyser et exploiter les images en computer vision.
- Frameworks de machine learning : TensorFlow, PyTorch et Keras sont populaires pour la construction et l’entraînement de modèles.
- Logiciels de vision par ordinateur : OpenCV est une bibliothèque open-source largement utilisée pour les applications de vision par ordinateur.
La mise en œuvre de la computer vision présente plusieurs défis, parmi lesquels :
- Qualité des données : Les modèles de vision par ordinateur nécessitent des données visuelles de haute qualité pour fonctionner correctement.
- Complexité des algorithmes : Le développement et l’entraînement de modèles de vision par ordinateur peuvent être complexes et nécessiter des compétences spécialisées.
- Puissance de calcul : Les algorithmes de vision par ordinateur sont souvent gourmands en ressources, nécessitant des infrastructures de calcul puissantes.
- Sécurité et confidentialité : La gestion des données visuelles sensibles pose des défis en matière de sécurité et de respect de la vie privée.
Oui. Nous optimisons régulièrement nos modèles pour des déploiements edge (Raspberry Pi, Jetson Nano, smartphones). Le cas iRider illustre notre capacité à faire tourner de la détection temps réel sur un simple CPU.
Entre 4 et 8 semaines selon la complexité du cas d’usage et la disponibilité des données d’entraînement. Nous privilégions une approche itérative avec des livrables intermédiaires.