Agence Computer Vision :
Explorez le futur avec notre expertise innovante

IALab est une Agence experte dans la computer vision IALa computer vision, ou vision par ordinateur, est une technologie qui permet aux machines de comprendre et d’interpréter le monde visuel.

La computer vision, ou vision par ordinateur, est une technologie qui permet aux machines de comprendre et d’interprĂ©ter le monde visuel. En utilisant des algorithmes avancĂ©s et des modèles d’apprentissage automatique, cette technologie peut analyser des images et des vidĂ©os pour extraire des informations pertinentes.

Pour les entreprises, la computer vision offre de rĂ©els avantages, notamment l’automatisation des processus, l’amĂ©lioration de la prĂ©cision des analyses et l’optimisation des opĂ©rations.

IALab est une agence spécialisée dans la création de solutions sur mesure en computer vision pour aider les startups à innover et à se développer.

Les avantages de la computer vision pour les entreprises​

Automatisation des processus​

La computer vision permet d’automatiser des tâches manuelles rĂ©pĂ©titives, rĂ©duisant ainsi les coĂ»ts et augmentant l’efficacitĂ©.

Par exemple, dans le secteur industriel, elle peut ĂŞtre utilisĂ©e pour l’inspection automatisĂ©e de produits en chaine de production, dĂ©tectant rapidement les dĂ©fauts et les anomalies sans intervention humaine.

Amélioration de la précision des analyses de données visuelles

Grâce Ă  des algorithmes sophistiquĂ©s, la computer vision offre une prĂ©cision inĂ©galĂ©e dans l’analyse des donnĂ©es visuelles. Par exemple, dans le domaine de la mĂ©decine, des systèmes de computer vision peuvent analyser des images de radiographie pour dĂ©tecter des signes prĂ©coces de cancer que l’Ĺ“il humain pourrait manquer.

Cette capacitĂ© Ă  dĂ©tecter des motifs et des tendances invisibles Ă  l’Ĺ“il humain permet des dĂ©cisions basĂ©es sur des donnĂ©es prĂ©cises et fiables, amĂ©liorant ainsi les diagnostics et les traitements mĂ©dicaux.

Optimisation des opérations

En fournissant des informations en temps réel, la computer vision aide les entreprises à optimiser leurs opérations. Par exemple, dans le secteur de la logistique, elle peut être utilisée pour surveiller les flux de marchandises, prévenir les erreurs et améliorer la gestion des stocks.

Comment IA Lab fonctionne pour le computer vision ?​

Chez IALab, nous utilisons des technologies de pointe et des méthodologies éprouvées pour offrir des solutions de computer vision adaptées aux besoins spécifiques de chaque client. 

Voici notre approche :

Technologies utilisées

Nous nous appuyons sur les dernières technologies en matière de vision par ordinateur, telles que les réseaux de neurones Transformers ou les Large Vision Models. En plus de ces outils, nous nous appuyons sur des technologies éprouvées de traitement d’image telles qu’OpenCV pour du traitement plus sobre en ressources. Nous utilisons également des frameworks de machine learning comme TensorFlow et PyTorch pour développer des modèles performants et robustes.

Méthodologie

Nous suivons une méthodologie agile, qui nous permet de développer rapidement des solutions tout en restant flexibles et adaptables aux besoins changeants des clients.
Voici comment se déroule notre processus de mise en d’un projet de computer vision:

Analyse des besoins et des objectifs du client

Nous organisons des rĂ©unions avec le client pour comprendre ses exigences spĂ©cifiques et ses objectifs. Nous identifions les cas d’utilisation potentiels et Ă©tablissons des critères de rĂ©ussite clairs.

Collecte et préparation des données

Nous rassemblons les données visuelles nécessaires (images, vidéos) et effectuons un prétraitement pour améliorer leur qualité (étiquetage, nettoyage, augmentation des données).

La qualité des données est cruciale pour la performance des modèles de computer vision. Une préparation minutieuse des données permet de maximiser la précision des analyses.

Développement et test des modèles

Nous utilisons des algorithmes avancés pour développer des modèles de computer vision adaptés aux besoins du client. Nous itérons sur plusieurs versions, testons les modèles sur des ensembles de données de validation et optimisons leurs performances. Cette phase garantit que les modèles sont robustes, précis et capables de généraliser à de nouvelles données, minimisant ainsi les erreurs en production.

Mise en production et suivi des performances

Nous dĂ©ployons les modèles dans l’environnement de production du client et assurons un suivi continu de leurs performances. Nous recueillons des feedbacks et effectuons des ajustements pour maintenir et amĂ©liorer l’efficacitĂ© du système.

Un suivi rĂ©gulier permet de dĂ©tecter rapidement les Ă©ventuelles dĂ©gradations de performance et d’apporter les corrections nĂ©cessaires, assurant ainsi une solution fiable et durable.

Pourquoi nous choisir pour mettre en place un service de computer vision ?​

Expertise et compétences de l’équipe

Notre Ă©quipe est composĂ©e d’experts en intelligence artificielle et en science des donnĂ©es, avec une vaste expĂ©rience dans le domaine de la computer vision. Nous avons travaillĂ© avec des startups et des entreprises de divers secteurs, leur fournissant des solutions sur mesure qui rĂ©pondent Ă  leurs dĂ©fis spĂ©cifiques.

Cas clients IALab

IALab et iRider

iRider est une entreprise française spécialisée dans le développement de solutions innovantes pour améliorer la sécurité des cyclistes.

Pour iRider, nous avons développé un assistant à la conduite pour cyclistes, visant à réduire les accidents de vélo, qui représentent 20% des décès sur la route.

ConfrontĂ©s Ă  des limitations matĂ©rielles (absence d’internet, batterie limitĂ©e, pas de GPU), nous avons optĂ© pour MobilenetSSDv3 pour la dĂ©tection d’objets, suivi par un Kalman filter pour le tracking et la prĂ©diction des mouvements.

Les risques de collision sont détectés et signalés en moins de 10 millisecondes, le tout sur un CPU embarqué, garantissant une solution légère et efficace.

En Ă©tudiant nos cas clients, vous dĂ©couvrirez non seulement des exemples spĂ©cifiques de la manière dont la technologie de Computer Vision peut ĂŞtre appliquĂ©e, mais aussi notre capacitĂ© Ă  transformer les dĂ©fis technologiques en opportunitĂ©s de croissance pour les entreprises. Chaque cas est un tĂ©moignage de notre expertise et de notre dĂ©vouement Ă  faire avancer les entreprises grâce Ă  l’innovation intelligente.

Nos tarifications pour le Computer Vision

Chez IA Lab, nous comprenons que chaque entreprise a des besoins uniques en matière de Computer Vision. C’est pourquoi nous avons conçu des forfaits tarifaires flexibles qui s’adaptent Ă  divers budgets et exigences.

Que vous cherchiez à démarrer petit ou à intégrer le Computer Vision à grande échelle, nos options tarifaires sont conçues pour fournir une clarté maximale et un retour sur investissement optimal.

Professionnel

Développement d'une preuve de concept sur-mesure
25000
  • Analyse initiale des besoins
  • Analyse des donnĂ©es
  • DĂ©veloppement d’un MVP (Minimum Viable Product)
  • Support technique simple
  • AmĂ©lioration continue des algorithmes
  • Formation des Ă©quipes
Populaire

Entreprise

Développement de solution intégrée et complète
Sur mesure
  • Analyse initiale des besoins
  • Analyse des donnĂ©es
  • DĂ©veloppement de projet complet
  • Support technique Ă©tendue
  • AmĂ©lioration continue des algorithmes
  • Formation des Ă©quipes

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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’interprĂ©ter des images et des vidĂ©os. Elle fonctionne en utilisant des algorithmes et des modèles d’apprentissage automatique pour analyser des donnĂ©es visuelles.

Par exemple, des rĂ©seaux de neurones sont souvent utilisĂ©s pour reconnaĂ®tre des objets dans des images. La computer vision peut ĂŞtre appliquĂ©e Ă  des tâches comme la reconnaissance faciale, l’inspection de qualitĂ© dans les chaĂ®nes de production, et l’analyse de vidĂ©os de surveillance.

La computer vision offre plusieurs avantages pour les entreprises, notamment :

  • Automatisation des processus : Elle permet d’automatiser des tâches rĂ©pĂ©titives, rĂ©duisant ainsi les coĂ»ts et augmentant l’efficacitĂ©.
  • DĂ©tection d’anomalies : Les algorithmes de vision par ordinateur peuvent dĂ©tecter des anomalies et des motifs invisibles Ă  l’Ĺ“il humain, amĂ©liorant ainsi la qualitĂ© des analyses.
  • Optimisation des opĂ©rations : En fournissant des informations en temps rĂ©el, la computer vision aide Ă  amĂ©liorer la gestion des stocks, la surveillance des chaĂ®nes de production et la sĂ©curitĂ© des installations.

La computer vision est utilisĂ©e dans diverses industries pour amĂ©liorer l’efficacitĂ© et la prĂ©cision des opĂ©rations :

  • Manufacturing : Inspection automatisĂ©e des produits pour dĂ©tecter les dĂ©fauts.
  • SantĂ© : Analyse d’images mĂ©dicales pour diagnostiquer des maladies.
  • SĂ©curitĂ© : Surveillance vidĂ©o pour dĂ©tecter des comportements suspects.
  • Retail : Analyse des comportements des clients en magasin pour optimiser la disposition des produits et les stratĂ©gies de marketing.

Plusieurs technologies sont couramment utilisées pour développer des applications de computer vision, notamment :

  • RĂ©seaux de neurones convolutifs (CNN) : Le Deep Learning est largement utilisĂ© pour analyser et exploiter les images en computer vision.
  • Frameworks de machine learning : TensorFlow, PyTorch et Keras sont populaires pour la construction et l’entraĂ®nement de modèles.
  • Logiciels de vision par ordinateur : OpenCV est une bibliothèque open-source largement utilisĂ©e pour les applications de vision par ordinateur.

La mise en œuvre de la computer vision présente plusieurs défis, parmi lesquels :

  • QualitĂ© des donnĂ©es : Les modèles de vision par ordinateur nĂ©cessitent des donnĂ©es visuelles de haute qualitĂ© pour fonctionner correctement.
  • ComplexitĂ© des algorithmes : Le dĂ©veloppement et l’entraĂ®nement de modèles de vision par ordinateur peuvent ĂŞtre complexes et nĂ©cessiter des compĂ©tences spĂ©cialisĂ©es.
  • Puissance de calcul : Les algorithmes de vision par ordinateur sont souvent gourmands en ressources, nĂ©cessitant des infrastructures de calcul puissantes.
  • SĂ©curitĂ© et confidentialitĂ© : La gestion des donnĂ©es visuelles sensibles pose des dĂ©fis en matière de sĂ©curitĂ© et de respect de la vie privĂ©e.