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
Cas d'usage & démonstrations
Inspection industrielle
Analyse visuelle pour détection de défauts et contrôle qualité automatisé.
Latence optimisée pour ligne de production.
Suivi multi-objets
Tracking robuste pour flux vidéo, ré-identification et analytics.
Précision sur occlusions et mouvements rapides.
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
Profil matériel
| Plateforme | FPS typique | Usages |
|---|---|---|
| Edge CPU | 5–30 | Surveillance, IoT |
| GPU mobile | 30–120 | AR, vidéo |
| Serveur GPU | 120–1000+ | Batch, training |
Équipe & expertise
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.
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.
Demander l'étude complèteRésultats clés
- Précision: +12% vs baseline
- Temps d'inférence réduit de 3x
- Déploiement en 6 semaines
FAQ technique
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