Agents IA & Automatisation

Vision par ordinateur

Des systèmes de vision qui inspectent, détectent, comptent et lisent à partir d'images et de vidéos, testés dans vos conditions réelles et déployés dans le cloud, sur vos serveurs ou sur des appareils en périphérie et mobiles.

Parlons de votre projetDiscutez de votre projet de vision

Des systèmes de vision qui fonctionnent dans vos conditions

Un modèle de vision qui s'illustre lors d'une démo peut échouer sous un éclairage, des caméras ou des angles différents. Nous construisons des systèmes de vision par ordinateur pour l'inspection, la détection d'objets, l'OCR et l'analyse vidéo à l'aide d'OpenCV, PyTorch et TensorFlow, entraînés et testés sur des images provenant de votre environnement réel. Les résultats s'accompagnent de scores de confiance, les cas incertains sont transmis à une personne pour confirmation, et les modèles s'exécutent là où cela a du sens : dans le cloud, sur vos serveurs, ou sur des appareils edge et mobiles.

Une ingénierie de vision assistée par l'IA et validée par des experts

Comment l'IA assiste

  • L'IA pré-étiquette les images et les images vidéo ; des annotateurs révisent et corrigent les étiquettes avant qu'elles ne soient utilisées.
  • Des agents de codage rédigent le code d'entraînement, d'augmentation et de déploiement pour révision par un ingénieur.
  • L'IA regroupe les erreurs de détection et les cas difficiles, afin que les ingénieurs puissent cibler la collecte de nouvelles données.

Ce dont nos experts sont responsables

  • Les directives d'annotation et la définition de chaque classe ou défaut
  • Des jeux de test qui reflètent vos caméras, votre éclairage et vos conditions réels
  • Les seuils de confiance, les règles d'alerte et les cas où une personne doit confirmer un résultat
  • Les décisions de mise en production après examen de la précision, du rappel et des cas limites

De l'image de la caméra au résultat confirmé

Flux d'inspection illustratif ; les seuils, les règles de révision et l'emplacement d'exécution de chaque étape sont définis pour votre site.

  1. Capture

    Une caméra fixe, un téléphone ou un scanner prend l'image, avec l'heure et la source enregistrées.

  2. Prétraitement

    Les images sont rognées, redimensionnées et corrigées pour l'éclairage ; les images floues ou inutilisables sont signalées, pas évaluées.

  3. Inférence du modèle

    Le modèle détecte des objets, classe l'image ou lit du texte, sur un appareil, un serveur ou le cloud.

  4. Seuil de confiance

    Chaque résultat porte un score ; les résultats clairs passent, et ceux qui sont à la limite sont mis en attente pour révision.

    Point de contrôle: Seuil convenu avec votre équipe

  5. Révision humaine

    Un opérateur voit l'image avec les marquages du modèle et confirme, corrige ou rejette le résultat.

    Point de contrôle: L'opérateur décide des cas limites

  6. Résultat enregistré

    Le résultat final, la référence de l'image et toute correction sont stockés, et les corrections sont conservées pour le réentraînement.

Quand quelque chose échoue: Si le flux de la caméra s'interrompt ou que les images deviennent inutilisables, le système émet une alerte et cesse de produire des résultats plutôt que de deviner.

Qui nous apporte des images et des vidéos

Les contrôles qui dépendent de l'observation humaine, comme repérer des défauts, compter des stocks ou lire des étiquettes, sont lents et fatigants, et les résultats varient d'une personne ou d'une équipe à l'autre.

  • Les équipes qualité inspectant des produits pour détecter des défauts visibles sur une ligne de production
  • Les responsables d'exploitation qui souhaitent des comptages ou des alertes de sécurité à partir de caméras existantes
  • Les équipes mobiles ajoutant une numérisation sur l'appareil de documents ou de produits

Ce que vous recevez

Des systèmes de vision, des données au déploiement

  • Inspection et classification

    Des modèles qui trient les images par contenu, qualité ou type de défaut, entraînés sur vos produits et testés dans vos conditions réelles d'éclairage et de caméra.

  • Détection et comptage d'objets

    Détection et comptage dans les images et les vidéos pour l'inventaire, la sécurité et la fabrication, avec des seuils de confiance que vous pouvez ajuster.

  • OCR et IA documentaire

    Extraction de texte et de champs à partir de documents numérisés, de pièces d'identité et de reçus, avec des scores de confiance et une file d'attente de révision pour les champs peu clairs.

  • Analyse vidéo et alertes

    Détection d'événements et d'anomalies dans les flux de caméras, avec des alertes envoyées à une personne pour confirmation plutôt qu'une action automatique sur les événements incertains.

  • Déploiement edge et mobile

    Des modèles compressés et quantifiés sur des appareils edge ou des téléphones avec TensorFlow Lite ou Core ML, pour une faible latence ou des images qui doivent rester sur site.

  • Outils d'annotation et de révision

    Des flux de travail d'étiquetage avec des pré-étiquettes IA vérifiées par des personnes, plus un écran de révision où le personnel confirme ou corrige les résultats du modèle.

Ce que les projets de vision n'incluent pas

  • La fourniture ou l'installation de caméras, d'éclairage et de matériel edge n'est pas incluse ; nous spécifions ce dont le modèle a besoin de leur part et testons sur ce que vous installez.
  • Les alertes vont à vos propres opérateurs ; nous ne surveillons pas les flux de caméras et ne répondons pas aux événements en votre nom.
  • Une fois que l'OCR a lu le texte, classer ou résumer ce qu'il dit relève du travail de traitement du langage naturel, cadré en parallèle si vous avez besoin des deux.
  • Les prédictions à partir de relevés de capteurs, de transactions ou d'autres données non visuelles sont conçues dans le cadre des modèles de Machine Learning.

Demandes de vision typiques

Scénarios types que nous cadrons, et non des études de cas clients.

  • Inspection visuelle sur une ligne de production

    Les inspecteurs vérifient les pièces à l'œil, et ce qui compte comme un défaut varie d'une équipe à l'autre. Nous rédigerions un guide des défauts avec votre responsable qualité, collecterions des images de la propre caméra de la ligne, et dirigerions les pièces limites vers un inspecteur.

  • Comptages à partir de caméras déjà installées

    Une équipe d'entrepôt souhaite des comptages de palettes à partir de ses caméras existantes. Avant une construction complète, nous testerions un détecteur sur des séquences prises à différents moments de la journée et rapporterions où la position de la caméra ou l'éclairage limite ce qui peut être compté de manière fiable.

  • Capture de reçus dans une application mobile

    L'équipe derrière une application de notes de frais souhaite que les reçus soient lus sur le téléphone. Nous exécuterions la reconnaissance sur l'appareil là où la précision le permet, extrairions le commerçant, la date et le total avec des scores de confiance, et demanderions à l'utilisateur de confirmer les champs peu clairs.

Comment se déroule un projet de vision par ordinateur

  1. 01

    Audit du cas d'usage et des données

    Définir ce que le système doit détecter ou décider, examiner des échantillons d'images ou de vidéos issus de conditions réelles, et convenir des objectifs de qualité et du parcours de révision.

  2. 02

    Données et annotation

    Collecter et annoter des images avec un pré-étiquetage IA vérifié par des personnes, ajouter de l'augmentation, et réserver un jeu de test sur lequel le modèle ne s'entraîne jamais.

  3. 03

    Entraînement et optimisation

    Entraîner des modèles de détection, de classification ou de segmentation, mesurer la précision, le rappel et le mAP, et optimiser pour votre matériel cible et votre latence.

  4. 04

    Déploiement et surveillance

    Déployer dans le cloud, en edge ou sur mobile avec surveillance, gestion des versions et une boucle de réentraînement alimentée par les corrections des opérateurs.

Deux façons de travailler avec les outils d'IA

Choisissez où les agents de codage IA peuvent traiter votre code pendant que nous développons. Le standard d'ingénierie est le même dans les deux cas.

Vous hésitez ? Nous vous en recommanderons un lors du cadrage. Comparer les options de livraison avec IA

Comment le design, l'assurance qualité et les opérations soutiennent votre système de vision

  • Interfaces pour les opérateurs

    Les designers planifient la façon dont les détections, la confiance et les alertes apparaissent aux opérateurs, et comment ils confirment, corrigent ou rejettent un résultat sans quitter leur flux de travail.

  • Assurance qualité en conditions réelles

    L'assurance qualité construit des jeux de test à partir de vos caméras, de votre éclairage, de vos angles et de vos cas limites, vérifie la précision et le rappel par classe, et les relance avant chaque mise à jour de modèle.

  • Un déploiement adapté à votre matériel

    Le DevOps déploie sur des API cloud, des serveurs sur site ou des appareils, avec surveillance et restauration. Les GPU sont utilisés là où le débit l'exige, pas par défaut.

  • Réentraînement à partir de cas réels

    Nous collectons les cas difficiles et les corrections des opérateurs, les ajoutons aux jeux d'entraînement et de test, et publions des modèles améliorés après des contrôles de régression.

FAQ

Questions fréquemment posées

De combien d'images avons-nous besoin pour l'entraînement ?

Cela dépend de la variété de vos images et du nombre de classes dont vous avez besoin. Nous examinons d'abord vos échantillons, puis recommandons combien en collecter et en étiqueter. Les modèles pré-entraînés et l'augmentation réduisent le volume nécessaire, et un jeu de test mis de côté indique si vous en avez suffisamment.

Les modèles peuvent-ils s'exécuter sur des appareils mobiles ou edge ?

Oui. Nous compressons et quantifions les modèles pour les téléphones, les caméras et le matériel embarqué avec des outils tels que TensorFlow Lite et Core ML, pour iOS et Android. Le traitement sur l'appareil réduit la latence et conserve les images en local, avec un certain compromis sur la taille et la précision du modèle que nous mesurons sur vos appareils cibles.

Construisez-vous des outils de reconnaissance faciale ou d'imagerie médicale ?

Oui, pour des usages tels que la vérification d'identité fondée sur le consentement, avec des garde-fous supplémentaires. Les images biométriques et médicales sont sensibles et réglementées dans de nombreuses juridictions, c'est pourquoi le consentement, la conservation, les options sur l'appareil et votre révision juridique ou clinique sont réglés avant que nous ne construisions. Les outils d'imagerie médicale assistent les cliniciens qualifiés : les résultats sont présentés pour leur jugement, et non comme un diagnostic.

Où nos images et vidéos sont-elles traitées ?

Là où vous le décidez : sur l'appareil, sur vos propres serveurs, ou dans votre compte cloud. Les API de vision hébergées ne sont utilisées qu'avec votre accord. Pour notre travail de développement, l'ingénierie IA privée / locale exécute les modèles de codage IA à l'intérieur d'un périmètre convenu ; l'ingénierie Claude Code / OpenAI Codex utilise des agents de codage commerciaux selon des conditions de compte convenues.

Mettez vos images et vidéos à profit

Partagez des échantillons d'images ou de séquences issus de conditions réelles. Nous évaluerons la faisabilité, les besoins en données et les options de déploiement avant le début de toute construction.

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