Vision artificielle
Détection, classification, suivi et analyse d’images. Jeux de données et métriques métier.
En clair : L’œil machine sert un objectif mesurable.
En clair
Décider au plus près du signal.
Modèles embarqués pour inspection, détection et analyse temps réel sous contraintes énergie / latence. L’entraînement peut rester cloud ; l’inférence reste edge quand le besoin l’impose.
Fusion capteurs et scoring pour une aide à la décision robuste sur le terrain. Une seule caméra n’est pas toujours suffisante.
Déploiement embarqué : quantification, runtime, supervision et mises à jour. Un modèle non opéré redevient un POC.
Cas d’usage typiques : contrôle qualité, sécurité périmétrique, maintenance et robotique. Chaque cas a ses métriques de précision et de faux positifs.
EdgeInférence locale
FPSTemps réel
FP↓Moins de bruit
OTAMaj modèles
Ce que nous faisons
Voir et décider localement.
De la caméra à la décision edge, avec supervision et boucle d’amélioration.
Edge AI
Inférence locale sur systèmes embarqués. Budgets énergie et latence.
En clair : La décision n’attend pas le cloud.
Fusion de données
Capteurs, scoring et aide à la décision.
En clair : Plusieurs signaux, une conclusion plus fiable.
Déploiement embarqué
Optimisation modèle, runtime et supervision.
En clair : Le modèle vit en production, pas seulement en notebook.
Évaluation continue
Précision, recall, faux positifs et dérives.
En clair : On recalibre quand le terrain change.
Questions fréquentes
Vision & edge AI — questions.
Cloud pour l’entraînement ?
Souvent oui ; l’inférence reste edge pour latence et disponibilité. Les pipelines MLOps relient les deux mondes.
Cas d’usage typiques ?
Contrôle qualité, sécurité périmétrique, maintenance et robotique. Nous cadrons métriques de succès avant le modèle.
Combien de faux positifs acceptables ?
C’est un arbitrage métier. Nous calibrons seuils et escalades pour que le système soit utilisé.
Matériel spécifique ?
Caméras, accélérateurs et calculateurs edge selon charge. Le choix suit le scénario, pas une marque imposée.
Lien surveillance ?
Oui : la vision edge alimente souvent détection et alerting, avec filtrage local.
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