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OCR, détection d'objets, contrôle qualité visuel, analyse de flux vidéo — nous transformons vos contenus visuels en informations structurées, actionnables et intégrées à vos systèmes.
Chaque modèle est entraîné sur vos images, dans votre environnement, pour votre seuil de précision — pas un modèle générique adapté à la va-vite.
Lecture automatique de factures, bons de commande, cartes d'identité, formulaires et étiquettes — données extraites, structurées et injectées dans vos systèmes sans ressaisie manuelle.
Identification et localisation d'objets en temps réel sur flux vidéo ou images statiques — inventaire automatique, comptage de personnes, suivi de produits sur ligne de production.
Détection automatique de défauts de surface, non-conformités d'assemblage, rayures, fissures ou manques — directement sur votre ligne de production, à la vitesse d'un convoyeur.
Catégorisation automatique de produits, organisation de catalogues, modération de contenu et tagging visuel à grande échelle — des milliers d'images traitées en quelques secondes.
Surveillance intelligente, comptage de flux en entrée de magasin, détection de comportements anormaux et génération d'alertes en temps réel — sans stockage massif de vidéos brutes.
Comparaison de visages, vérification de documents d'identité, contrôle de présence et KYC automatisé — solutions conformes RGPD et intégrées à vos flux d'onboarding.
Des situations réelles, des modèles entraînés sur vos données. Si votre besoin ressemble à l'un de ces cas, on peut vous aider.
Un service comptable traite 500+ factures PDF et scannées par mois manuellement. Nous déployons un pipeline OCR qui extrait automatiquement fournisseur, montant, date et numéro de facture — et les pousse directement dans leur ERP.
Un industriel inspecte ses pièces manuellement — 5% de défauts passent inaperçus et génèrent des retours clients. Nous installons un modèle YOLOv8 sur caméra industrielle qui détecte les défauts à 98,4% de précision en moins de 20ms.
Une enseigne retail veut comprendre les comportements en magasin — flux par zone, heures de pointe, taux de conversion allée/achat. Nous déployons une caméra anonymisée avec analyse en temps réel et dashboard de visualisation.
Une fintech doit vérifier l'identité de milliers de clients à l'onboarding. Nous intégrons un pipeline de lecture de documents + correspondance faciale qui réduit le temps de KYC de 48h à moins de 2 minutes.
Des modèles éprouvés en production industrielle, choisis selon vos contraintes de latence, de précision et d'infrastructure.
De la définition du besoin à la caméra en production — un processus structuré ancré dans vos images réelles, pas dans des benchmarks génériques.
Analyse de votre environnement physique, de vos sources d'images (caméras, scanners, documents), évaluation de la faisabilité et définition des métriques cibles — précision, rappel, latence, fréquence d'images.
2–3 joursCapture ou récupération de vos images réelles, annotation des objets cibles (bounding boxes, segmentation, classes), et construction d'un dataset équilibré représentatif de vos conditions réelles.
1–2 semainesSélection de l'architecture adaptée (YOLO, ResNet, ViT…), fine-tuning sur vos données, augmentation de données, évaluation par métriques (mAP, IoU, précision) et optimisation pour votre contrainte de latence cible.
1–3 semainesLe modèle est exposé via API et connecté à votre source vidéo ou documentaire. Tests de robustesse dans vos conditions réelles (éclairage, angles, variations), ajustements et validation avec vos équipes terrain.
1–2 semainesMise en production sur votre infrastructure (VPS GPU, edge device, cloud), dashboard de monitoring des métriques du modèle dans le temps et protocole de ré-entraînement dès que votre environnement évolue.
2–4 joursDécrivez votre besoin en 3 minutes et recevez un chiffrage personnalisé sous 24h. Gratuit, sans engagement.
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