Donnez à vos applications la capacité de voir.

La Computer Vision permet à un système informatique d’analyser et d’interpréter des images ou des vidéos. Elle peut notamment détecter, reconnaître, compter, classer, segmenter ou suivre automatiquement des éléments visuels.

Contrôle qualité, OCR, analyse documentaire, comptage, détection d’objets, analyse vidéo, suivi de mouvements ou inspection industrielle sont parmi les cas fréquents. La solution dépend fortement des conditions réelles dans lesquelles les images seront capturées.

Pas nécessairement. Les modèles pré-entraînés permettent souvent de commencer avec des volumes beaucoup plus limités. Le besoin dépend néanmoins de la complexité du problème, de la diversité des situations et du niveau de précision recherché.

Oui. Nous pouvons définir la stratégie de collecte et d’annotation, les classes à identifier et les règles de qualité nécessaires. Un dataset bien construit est souvent aussi important que le choix du modèle lui-même.

Elle dépend du cas d’usage, des données et des conditions terrain : lumière, angles, résolution, mouvements ou variabilité des objets. Nous mesurons la performance sur des données indépendantes avant de déterminer si elle est suffisante pour l’usage prévu.

Oui, sous réserve que l’infrastructure et le modèle répondent aux contraintes de latence. Selon le besoin, le traitement peut être effectué dans le cloud, sur un serveur local ou directement sur un équipement Edge.

Oui, lorsque la puissance disponible et le modèle le permettent. Nous pouvons optimiser et convertir les modèles afin de réduire leur consommation et leur latence sur des équipements Edge.

L’architecture doit tenir compte du RGPD, de la finalité du traitement, des données réellement nécessaires et, le cas échéant, des règles applicables aux données biométriques. Anonymisation, traitement local et limitation de conservation peuvent faire partie des mesures étudiées.

Le périmètre dépend surtout du dataset, du niveau de précision recherché, du matériel, du besoin temps réel et de l’intégration finale. Une phase de POC permet souvent de vérifier les performances avant d’engager l’industrialisation.

Selon le cas : inspections automatisées, défauts détectés, temps de contrôle économisé, volume traité, erreurs réduites ou opérations supplémentaires rendues possibles. Nous privilégions des indicateurs directement liés au processus que le modèle doit améliorer.