Vision par ordinateur & IA — applications avancées

Détection d'objets, segmentation, suivi et inférence sur ordinateurs et systèmes embarqués. Solutions modulaires conçues pour la production.

Présentation

Nos pipelines de vision combinent réseaux convolutionnels, transformeurs visuels et optimisations matérielles pour offrir précision et latence maîtrisée.

  • Détection et classification en temps réel
  • Segmentation sémantique et instance
  • Optimisation pour CPU, GPU et inference edge
Évaluer un projet
Visuel overview

Cas d'usage & démonstrations

Détection industrielle

Inspection industrielle

Analyse visuelle pour détection de défauts et contrôle qualité automatisé.

Latence optimisée pour ligne de production.
Suivi d'objets

Suivi multi-objets

Tracking robuste pour flux vidéo, ré-identification et analytics.

Précision sur occlusions et mouvements rapides.
AR et overlay

Réalité augmentée

Superposition d'informations en temps réel via repérage de scène.

Intégration avec pipelines IA et capteurs.

Technologies et optimisation

Nous combinons modèles légers, quantification, pruning et compilation pour accélérer l'inférence sans dégrader la robustesse.

  • Quantification INT8 / FP16
  • Optimisation via ONNX / TensorRT / OpenVINO
  • Pipeline MLOps pour déploiement et surveillance
Voir cloud hybride

Profil matériel

PlateformeFPS typiqueUsages
Edge CPU5–30Surveillance, IoT
GPU mobile30–120AR, vidéo
Serveur GPU120–1000+Batch, training

Équipe & expertise

Chef de projet IA

Lead Vision — Clara Dupont
Ingénieure vision par ordinateur avec expérience en systèmes embarqués, optimisation et mise en production. Clara pilote la conception des architectures et la validation terrain.

Rencontrer l'équipe

Étude de cas

Implémentation d'un modèle de détection pour une chaîne de fabrication : réduction du taux de défauts, amélioration du rendement et intégration au tableau de bord de supervision. Processus couvert : collecte, annotation, entraînement, validation et déploiement.

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Résultats clés
  • Précision: +12% vs baseline
  • Temps d'inférence réduit de 3x
  • Déploiement en 6 semaines

FAQ technique

Les modèles légers (MobileNetV3, EfficientNet-lite, Tiny-YOLO) sont souvent adaptés. La quantification et la compilation ciblée améliorent le rendement.

Anonymisation des images, minimisation des données, stockage local si possible et documentation des flux. Consultez notre page Confidentialité pour détails.

Prototype en 4–8 semaines, déploiement en 6–12 semaines selon complexité et intégration matérielle.

Prêt à accélérer votre projet de vision ?

Contactez-nous pour une analyse technique et une proposition sur-mesure, tests et POC inclus.