Observation de l'environnement par intelligence artificielle et détection d'objets
On ne pilote pas ce que l'on ne compte pas. Beaucoup de politiques environnementales butent moins sur les moyens que sur la mesure : sans donnée fiable et continue, tout arbitrage devient une opinion.
Ce que nous faisons
Faire reconnaître automatiquement, par la vision par ordinateur, ce qui doit être compté, trié, surveillé ou signalé dans l'environnement.
Nous entraînons des modèles de détection et de classification d'objets capables de reconnaître, sur un flux vidéo ou une série de photos, ce qui doit être compté, trié, surveillé ou signalé. L'application la plus directe est le tri des déchets : reconnaître les catégories sur une chaîne, mesurer le taux de refus en continu, quantifier les volumes entrants matière par matière. La même approche sert à repérer les dépôts sauvages dans l'espace public, à suivre la propreté d'un quartier ou à caractériser un milieu naturel.
Ces modèles tournent sur des équipements modestes, en local, près de la caméra. C'est un choix technique et économique : pas de flux vidéo permanent à faire transiter, pas d'abonnement au débit, pas de dépendance à une connexion qui tombe. Seuls les résultats — des comptages, des catégories, des horodatages — remontent vers le tableau de bord.
Le livrable n'est pas le modèle seul, c'est la boucle complète : détection, agrégation, indicateur, et lecture dans le temps. Une collectivité ou un opérateur doit pouvoir répondre à des questions simples — le taux de tri progresse-t-il, quels points de collecte débordent, quel secteur concentre les dépôts sauvages — et fonder des décisions dessus.
Périmètre
Ce que couvre ce domaine
Chaque ligne correspond à une capacité que nous mettons en œuvre nous-mêmes, pas à une revente ou à une intermédiation.
- Détection et classification d'objets appliquées au tri des déchets
- Identification des dépôts sauvages et suivi de la propreté urbaine
- Comptage automatisé et quantification des flux de matière
- Surveillance des milieux naturels et de la biodiversité
- Qualité de l'air, de l'eau et réseaux de capteurs connectés
- Tableaux de bord environnementaux et rapports de conformité
Livrables
Ce que vous recevez à la fin
L'application est mise en service et prise en main par vos équipes ; le code source et la documentation vous sont restitués en intégralité.
- 01
Modèles de détection et de classification entraînés sur vos objets réels
- 02
Traitement local, sur caméra ou équipement embarqué
- 03
Agrégation des détections en indicateurs suivis dans le temps
- 04
Tableau de bord environnemental et rapports de conformité
- 05
Intégration de capteurs et de sources de mesure existantes
- 06
Procédure de réentraînement à mesure que les flux évoluent
Cas d'usage
Des situations que nous avons traitées
Volontairement anonymisés : secteur, enjeu, réponse apportée et résultat obtenu, sans nom de client ni détail d'architecture.
Questions fréquentes
Environnement et IA : ce qu'on nous demande le plus souvent
- Le modèle reconnaît-il nos déchets à nous ?
- Seulement s'il est entraîné dessus. Les catégories de déchets, les emballages en circulation et les conditions d'éclairage varient fortement d'un pays à l'autre. Nous constituons le jeu d'entraînement sur votre site, avec vos flux réels.
- Faut-il installer du matériel coûteux ?
- Non. Une caméra correcte et un boîtier de calcul embarqué suffisent dans la plupart des cas. Nous dimensionnons le matériel après avoir mesuré ce que la tâche exige, jamais l'inverse.
- Les images sont-elles conservées ?
- Par défaut, non : seuls les résultats d'analyse sont conservés. Si un échantillonnage d'images est nécessaire pour le réentraînement, il est explicite, limité et soumis à votre validation.
Autres domaines
La plupart des projets en mobilisent plusieurs
Environnement et IA : parlons de votre projet
Décrivez-nous le contexte plutôt que la solution attendue. Nous vous répondons sous 48 heures ouvrées avec une première lecture et les questions utiles.