De la vision par ordinateur qui fonctionne sur vos images
Gjethe construit des systèmes de vision par ordinateur : détection et comptage d'objets, inspection visuelle de la qualité, OCR et extraction de données de documents, classification et étiquetage d'images, analyse vidéo et recherche visuelle. Nous évaluons des modèles modernes de vision et d'IA multimodale sur vos propres images, entraînons des modèles sur mesure si nécessaire et les déployons dans le cloud, sur des appareils en périphérie (edge) ou dans vos applications, avec la confidentialité intégrée dès la conception.
- Première consultation gratuite
- Devis écrit pour votre projet
- Paiements échelonnés par étapes, avec souplesse
En un coup d'œil
- Tasks
- Détection, inspection, OCR, classification, vidéo
- Models
- YOLO, vision transformers, LLM multimodaux
- Déploiement
- API cloud, appareils en périphérie (edge), applications mobiles
- Confidentialité
- Options d'anonymisation et de traitement sur l'appareil
Definition
Qu'est-ce que la vision par ordinateur?
La vision par ordinateur est le domaine de l'IA qui permet aux logiciels d'interpréter images et vidéos : reconnaître des objets, lire du texte, mesurer, classer et détecter des changements ou des défauts.
Les caméras sont bon marché et partout, mais la plupart des données d'images ne sont jamais exploitées, car les parcourir prend trop de temps. La vision par ordinateur peut compter, vérifier, lire et trier des images à grande échelle. Elle fonctionne le mieux sur des tâches bien définies dans des conditions constantes, et sa précision doit être mesurée sur vos vraies images, pas sur des démonstrations impressionnantes.
À qui s'adresse-t-elle ?
Manufacturers
Inspection visuelle automatisée des défauts, de l'assemblage et de l'étiquetage.
Opérations riches en documents
Données extraites de factures, formulaires, pièces d'identité et bons de livraison.
Commerce de détail et e-commerce
Étiquetage de produits, recherche visuelle et surveillance de rayons.
Construction et agriculture
Suivi d'avancement, contrôles de sécurité et surveillance des cultures à partir de photos et de drones.
Ce qui est inclus, et ce que vous conservez
Ce qui est inclus
- Définition du cas d'usage et objectifs de précision
- Plan de collecte et d'annotation des images
- Évaluation de modèles prêts à l'emploi et multimodaux
- Entraînement de modèles sur mesure si nécessaire
- Détection et comptage d'objets
- Détection de défauts et d'anomalies
- OCR et extraction structurée de documents
- Classification et étiquetage d'images
- Analyse de flux vidéo
- Déploiement dans le cloud, en périphérie (edge) ou sur mobile
- Surveillance et workflows de revue
Ce que vous recevez
Remis en fin de mission. À vous pour toujours.
- Rapport d'évaluation sur vos images
- Modèles entraînés et code d'entraînement
- Service d'inférence déployé ou application en périphérie (edge)
- Jeu de données annoté et consignes d'annotation
- Une interface de revue pour les résultats incertains
Modèle prêt à l'emploi, IA multimodale ou entraînement sur mesure ?
De nombreuses tâches peuvent désormais être traitées par des modèles multimodaux généralistes qui comprennent images et texte, sans aucun entraînement, comme lire un bon de livraison ou décrire une photo de produit. Ils sont rapides à essayer mais peuvent être plus lents et plus coûteux par image, et moins précis sur des tâches spécialisées.
Pour les tâches à fort volume ou spécialisées, comme détecter un défaut précis sur une ligne de production, un modèle sur mesure plus petit, entraîné sur vos images, est généralement plus rapide, moins coûteux à exécuter et plus précis. Nous testons les options sur vos données avant d'en recommander une.
Tâches typiques de vision par ordinateur
| Tâche | Exemple |
|---|---|
| Détection et comptage | Compter des articles sur une palette ou des personnes entrant dans un espace |
| Inspection | Repérer des rayures, des pièces manquantes ou de mauvaises étiquettes |
| OCR et extraction | Lire des champs de facture, des numéros de série ou des relevés de compteur |
| Classification | Trier des photos par type de produit ou par état |
| Segmentation | Mesurer des surfaces, comme des dégâts ou la couverture des cultures |
| Analyse vidéo | Détecter des événements dans des flux de caméras |
Vos images déterminent la précision
L'éclairage, l'angle de la caméra, la résolution, le mouvement et l'arrière-plan influencent tous les résultats. Un modèle qui fonctionne bien sur des photos nettes peut peiner sur une ligne de production poussiéreuse la nuit. Nous collectons tôt des images représentatives, y compris les cas difficiles, et mesurons la précision sur celles-ci. Lorsque les conditions peuvent être maîtrisées, une meilleure position de caméra ou un meilleur éclairage améliore souvent plus les résultats qu'un meilleur modèle.
L'humain reste dans la boucle
Aucun système de vision n'est parfait. Nous concevons des workflows où les résultats incertains sont confiés à une personne pour revue, et ces revues deviennent de nouvelles données d'entraînement. Cela garde les erreurs visibles et permet à la précision de s'améliorer avec le temps.
Confidentialité et caméras
Les images contiennent souvent des personnes, des visages, des plaques d'immatriculation ou des documents personnels. Nous concevons dans une logique de minimisation des données : traitement sur l'appareil lorsque c'est possible, floutage ou suppression des détails personnels, stockage limité et accès restreint. Nous ne construisons pas de reconnaissance faciale pour identifier des individus, et vos conseillers juridiques confirment les règles applicables aux caméras sur votre lieu de travail ou dans vos locaux.
Ce qui nous aide à démarrer
- Exemples d'images ou de vidéos, y compris des cas difficiles
- À quoi ressemble un résultat correct
- La précision dont vous avez besoin, et le coût des erreurs
- D'où viennent les images et en quel nombre
- Où les résultats doivent être envoyés
- Contraintes sur le traitement ou le stockage dans le cloud
Du pilote à la production
Un pilote de vision fonctionne souvent sur quelques centaines d'images dans de bonnes conditions. La production, ce sont des milliers d'images par jour, de nouvelles variantes de produits, des pannes de caméra et des changements de lumière saisonniers. Nous le prévoyons dès le départ : surveillance de la précision et de la confiance, alertes quand les entrées semblent inhabituelles, et moyen simple d'ajouter de nouveaux exemples quand quelque chose change.
Comment fonctionne la vision par ordinateur, étape par étape
Chaque étape produit un résultat clair que vous pouvez relire. Le calendrier est convenu dans votre devis.
- 1
Définir
Tâche, objectif de précision et coût de chaque type d'erreur.
- 2
Collecter
Images représentatives collectées et annotées.
- 3
Évaluer
Options prêtes à l'emploi, multimodales et sur mesure testées sur vos données.
- 4
Construire
Modèle, pipeline et workflow de revue développés.
- 5
Deploy
Déploiement cloud, en périphérie (edge) ou mobile avec surveillance.
- 6
Améliorer
Les cas revus alimentent de nouveau l'entraînement.
Les outils, et ce qui détermine votre devis
Le prix dépend de votre projet et est convenu dans votre devis. Voici ce qui le fait varier.
| Facteur | Pourquoi c'est important |
|---|---|
| Complexité de la tâche | Détecter des défauts subtils est plus difficile que compter des objets évidents. |
| Données et annotation | Collecter et annoter des images est souvent la plus grande partie du travail. |
| Objectifs de précision | Une précision plus élevée demande plus de données et d'évaluation. |
| Déploiement | Les appareils en périphérie (edge) et la vidéo en temps réel demandent de l'optimisation. |
| Integration | Connecter les résultats à vos systèmes ajoute du développement. |
| Exigences de confidentialité | L'anonymisation et le traitement sur l'appareil ajoutent du travail. |
| Domaine | Tools |
|---|---|
| Models | YOLO, vision transformers, SAM pour la segmentation, API de LLM multimodaux |
| OCR | Tesseract, PaddleOCR, services cloud d'IA documentaire |
| Entraînement et annotation | PyTorch, Ultralytics, Label Studio, Roboflow |
| Déploiement | ONNX, TensorRT, NVIDIA Jetson, Core ML, TensorFlow Lite |
Erreurs courantes à éviter
Ce qui tourne le plus souvent mal, et comment un bon projet l'évite.
Tester sur des images parfaites
Les conditions réelles sont plus désordonnées. Testez sur les images que vous obtiendrez réellement.
Ignorer l'installation de la caméra
Un meilleur éclairage et un meilleur positionnement valent souvent mieux qu'un meilleur modèle.
Aucune revue humaine
Les résultats incertains demandent qu'une personne les vérifie.
Collecter plus de données personnelles que nécessaire
Floutez, recadrez ou supprimez ce dont la tâche n'a pas besoin.
Questions fréquentes
Pouvez-vous extraire des données de factures et de formulaires ?
Oui. Nous combinons OCR ou modèles multimodaux avec des règles de validation, et envoyons les cas peu clairs en revue.
Construisez-vous de la reconnaissance faciale ?
Nous ne construisons pas de systèmes qui identifient des individus par leur visage. Nous pouvons détecter et flouter les visages pour protéger la vie privée.
Cela peut-il fonctionner sur un appareil sans internet ?
Oui. Les modèles peuvent être optimisés pour des appareils en périphérie (edge) comme NVIDIA Jetson ou des téléphones.
De combien d'images avons-nous besoin ?
Cela dépend de la tâche. Pour les modèles prêts à l'emploi ou multimodaux, un petit jeu de test peut suffire ; les modèles sur mesure demandent généralement de quelques centaines à quelques milliers d'exemples annotés.
Pouvez-vous inspecter des produits sur notre ligne de production ?
Oui, avec la caméra, l'éclairage et le modèle conçus ensemble, et testés dans les conditions réelles de la ligne.
Pouvez-vous analyser la vidéo de nos caméras existantes ?
Souvent, si la résolution, l'angle et l'éclairage sont adaptés. Nous évaluons d'abord des extraits.
Qui annote les images ?
Nous pouvons les annoter selon des consignes que vous validez, ou former votre équipe à annoter de façon cohérente.
À qui appartient le modèle entraîné ?
À vous, ainsi que les données annotées et le code, une fois le projet payé.
Comment est tarifée la vision par ordinateur ?
Elle est chiffrée par phase, en commençant par une évaluation sur vos images, puis le développement et le déploiement.
Pouvez-vous compter des produits ou du stock à partir de photos ?
Oui. Le comptage et la détection sont des tâches courantes et fiables lorsque les images sont raisonnablement homogènes.
Peut-elle lire l'écriture manuscrite ?
Les modèles modernes lisent plutôt bien de nombreux types d'écriture manuscrite. La précision dépend de l'écriture, c'est pourquoi nous testons d'abord sur vos échantillons.
À quelle vitesse les images peuvent-elles être traitées ?
Cela dépend du modèle et du matériel. Les appareils en périphérie (edge) peuvent traiter les images de caméra en temps réel pour de nombreuses tâches ; le traitement cloud convient aux lots de photos et de documents.
Pouvez-vous combiner la vision avec nos logiciels existants ?
Oui. Les résultats peuvent être envoyés à votre ERP, à votre système d'entrepôt, à votre CRM ou à un tableau de bord via une API.
Services associés
Machine learning
Modèles de prédiction, de classification et de recommandation.
Intégration d'API d'IA
Des modèles de langage, de vision et de parole dans vos logiciels.
Scraping et extraction de données
Données structurées issues de sites web et de documents.
Développement embarqué et IoT
Firmware, objets connectés, ainsi que les applications et le cloud qui les accompagnent.
Vision par ordinateur par secteur
Mettez vos images au travail.
Dites-nous ce dont vous avez besoin. Vous recevez une évaluation honnête, un plan clair et un devis écrit. La première consultation est toujours gratuite.
- Et ensuite ?
- 1Vous nous dites ce dont vous avez besoin
- 2Nous nous efforçons de répondre sous 24 heures avec des questions
- 3Vous recevez un devis écrit pour votre projet