Computer Vision & OCR
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Computer Vision et Reconnaissance Optique
Analysez et comprenez images et vidéos avec intelligence artificielle. OCR pour numérisation documents, détection objets, reconnaissance faciale, analyse vidéo et contrôle qualité automatisé pour automatiser processus visuels.
ResNet, EfficientNet, YOLO pour détection haute performance
ViT, DETR pour compréhension contextuelle images
Déploiement modèles sur edge devices (caméras, IoT)
AWS Rekognition, Azure Vision, GCP Vision AI
Projets Computer Vision
Use Case & Dataset
Définition cas d usage vision (OCR, détection, classification), collecte images/vidéos représentatives du problème réel, annotation données avec bounding boxes, masks ou labels, évaluation qualité et quantité données nécessaires, et augmentation données si volumétrie insuffisante.
Model Development
Choix architecture CNN ou Vision Transformer adaptée, transfer learning depuis modèles pré-entraînés (ImageNet), fine-tuning sur dataset métier spécifique annoté, data augmentation (rotation, flip, color, crop) pour robustesse, et entraînement avec GPUs cloud pour accélération calculs.
Validation & Optimization
Évaluation métriques mAP, accuracy, recall selon use case, analyse erreurs modèle et cas limites problématiques, optimisation latence inférence (quantization, pruning, distillation), tests conditions réelles (luminosité, angles, occlusions), et A/B testing différentes architectures modèles.
Production Deployment
Packaging modèle ONNX ou TensorRT pour inférence optimisée, déploiement API REST ou edge devices selon architecture, pipeline traitement temps réel vidéo ou batch images, monitoring performances et data drift en production, et retraining continu avec nouvelles images annotées.
Avantages Computer Vision
3 prérequis essentiels :
1. Données suffisantes : Volume minimum nécessaire selon use case (milliers à dizaines de milliers exemples), qualité acceptable, historique disponible.
2. Problème clair : Use case défini avec ROI mesurable (réduction coûts, augmentation revenus), pas d'IA "pour faire de l'IA".
3. Sponsor interne : Direction engagée, budget alloué, équipe identifiée.
Use cases débutants : Chatbot support, prédiction churn, classification documents, recommandations produits. Nous réalisons un audit IA gratuit pour évaluer maturité et identifier quick wins. Demandez votre audit IA.
Le budget d'un projet IA varie selon l'ambition et la complexité : POC/Proof of Concept : Validation de faisabilité technique sur un cas d'usage limité avec prototype fonctionnel démontrable.
Solution IA en production : Modèle ML/Deep Learning complet avec pipeline MLOps, déploiement scalable et monitoring continu.
Plateforme IA d'entreprise : Système complet multi-use cases avec data pipeline, feature store, model serving et gouvernance IA. Le ROI se mesure en automatisation processus, gains productivité et amélioration décisions.
Demandez une estimation basée sur vos données et objectifs métier.
Dépend fortement du use case :
Classification simple : Milliers à dizaines de milliers exemples labellisés (ex: emails spam/non-spam).
Régression : Plusieurs milliers de points de données.
Computer Vision : Dizaines de milliers d'images labellisées par classe pour performance optimale.
NLP avancé : Dizaines de milliers de textes annotés.
Solutions : Transfer learning (partir modèles pré-entraînés), data augmentation (multiplier données), labellisation assistée (active learning).
POC : Faisable avec données limitées pour valider approche. 80% des projets utilisent transfer learning pour réduire besoins données. Contactez-nous pour évaluer vos données.
Chatbot à règles : FAQ simples (<50 questions), arbre de décision fixe, prévisible mais rigide. Résolution 60-70%, frustration si hors-script.
IA conversationnelle (NLP/LLM) : Compréhension langage naturel, répond questions variées, apprend interactions, gère ambiguïté, escalade automatique si nécessaire. Résolution 80-90%, satisfaction supérieure.
Recommandation : Chatbot simple si <30 questions ultra-fréquentes et stables. IA conversationnelle si support complexe, catalogue produits large, personnalisation requise. 85% de nos clients choisissent IA conversationnelle pour flexibilité. Demandez démo comparative.
Approche rigoureuse : Train/Test split : 80/20, validation croisée pour robustesse.
Métriques adaptées : Accuracy, precision, recall, F1, AUC selon contexte métier.
A/B testing : Comparaison modèle IA vs baseline humaine en production.
Monitoring continu : Alertes si performance dégrade (data drift).
Ré-entraînement : Mensuel ou trimestriel avec nouvelles données.
Explicabilité : SHAP, LIME pour comprendre décisions. Performance garantie par SLA (ex : accuracy >85%).
Non, l'IA augmente les humains :
Automatise tâches répétitives (ex : tri emails, classification images).
Libère du temps pour tâches à valeur ajoutée (créativité, relation client).
Aide à décider via recommandations, pas décisions automatiques.
Nécessite supervision humaine (validation, corrections, éthique).
Crée nouveaux rôles : data analysts, ML engineers, prompt engineers. Exemples : chatbot traite 70% questions simples, agents humains se concentrent sur 30% complexes avec meilleure satisfaction.
