Intelligence artificielle et vision par ordinateur, de la donnée à la mise en production
Un modèle qui obtient un bon score en laboratoire et qu'on ne peut pas exploiter en conditions réelles n'a rien résolu. Nous concevons pour la mise en service, pas pour la démonstration.
Ce que nous faisons
Concevoir des modèles utiles, évaluables et déployables dans des conditions réelles d'exploitation.
Notre travail commence par la qualification du besoin : quelle décision le modèle doit-il éclairer, avec quelle tolérance à l'erreur, et à quel coût si l'erreur survient. De cette réponse dépend tout le reste — le choix de la métrique, la taille du jeu de données, l'architecture retenue. Un modèle de détection dont un faux négatif coûte cher ne se règle pas comme un modèle de suggestion.
Vient ensuite la donnée, qui est presque toujours le facteur limitant. Nous constituons et annotons les jeux d'entraînement en tenant compte du contexte local : les jeux publics importés d'Europe ou d'Amérique du Nord reproduisent des environnements qui ne sont pas les nôtres, et un modèle entraîné dessus se dégrade silencieusement une fois déployé. L'annotation est faite localement, documentée, et reste votre propriété.
Enfin l'industrialisation : servir le modèle de façon fiable, surveiller sa dérive, prévoir son réentraînement, et l'exécuter là où il doit tourner. Nous privilégions les modèles capables de fonctionner sur des équipements modestes et, quand c'est possible, directement sur l'appareil — sans dépendance permanente au réseau, sans envoi de données sensibles vers un service tiers.
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.
- Vision par ordinateur : détection, reconnaissance, analyse d'images
- Traitement automatique du langage et interfaces vocales
- Technologies d'assistance et accessibilité numérique
- Modèles prédictifs et aide à la décision
- Industrialisation, supervision et réentraînement des modèles
- Évaluation des biais et cadre d'usage responsable
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
Cadrage du besoin et choix des métriques d'évaluation métier
- 02
Jeux de données constitués, annotés et documentés localement
- 03
Modèles entraînés, évalués sur jeu de validation indépendant
- 04
Déploiement embarqué ou serveur, selon les contraintes réelles
- 05
Supervision de la dérive et procédure de réentraînement
- 06
Note d'usage responsable : limites, biais mesurés, cas à exclure
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
IA et vision par ordinateur : ce qu'on nous demande le plus souvent
- Faut-il beaucoup de données pour commencer ?
- Moins qu'on ne le croit sur les tâches de vision, grâce à l'apprentissage par transfert : quelques centaines à quelques milliers d'exemples bien annotés suffisent souvent. La qualité et la représentativité des exemples comptent davantage que leur nombre.
- Le modèle peut-il fonctionner sans connexion Internet ?
- Oui, dans beaucoup de cas. Nous concevons des modèles compressés capables de tourner sur un téléphone ou un équipement modeste. C'est aussi la meilleure réponse quand les données traitées sont sensibles et ne doivent pas quitter l'appareil.
- Comment savoir si le modèle se dégrade avec le temps ?
- Par la supervision. Nous livrons les indicateurs de suivi et les seuils d'alerte qui signalent une dérive, ainsi que la procédure de réentraînement que vos équipes peuvent exécuter elles-mêmes.
Autres domaines
La plupart des projets en mobilisent plusieurs
IA et vision par ordinateur : 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.