Valoriser son patrimoine visuel, exploiter le moindre pixel
Chaque année depuis 2012, de nouveaux modèles de vision par ordinateur de plus en plus performants voient le jour, basés sur des réseaux de neurones convolutifs ou des transformers. Cependant, nombre de ces architectures sont conçues pour leur seul gain de performance, sans considération d’un contexte opérationnel ou d’une contrainte industrielle.
Notre valeur ajoutée :
l’intégration de la connaissance métier.
Newsroom IA et Computer Vision
La Computer Vision et l’IA vue par Scalian
Notre approche
L’importance d’être à jour…
Le secteur technologique de l’Intelligence Artificielle, et plus particulièrement celui de la vision par ordinateur évolue très vite. En tant que Centre d’Excellence, nous nous attachons à garantir les méthodes les plus performantes vis-à-vis des spécificités des cas d’usages que nous rencontrons.
Pour cela :
Nous effectuons de la veille technique et sommes partie prenante d’activités de R&D au sein du groupe en partenariat avec l’entité LAB Innovation Scalian, ou en collaboration avec le monde académique (en particulier avec l’institut ANITI, et le projet DEEL). Nous médiatisons les productions de ces partenariats par le biais d’articles, de séminaires et de conférences tout au long de l’année.
Les projets que nous proposons intègrent dès que possible une partie consacrée à l’état de l’art. Celle-ci a lieu lorsque les besoins et contraintes ont été identifiés et les données explorées, pour identifier les solutions les plus récentes compatibles avec les contraintes précises du cas d’usage.
Nous challengeons lors de nos preuves de concepts nos acquis et architectures, et adaptons les architectures que nous proposons par rapport à l’état de l’art.
Notre équipe est majoritairement composée de docteurs, pour garantir notre aptitude à interagir avec l’état de l’art de la recherche.
Les cas d’usages de la Computer Vision
La vision artificielle couplée à l’intelligence artificielle permet d’adresser un ensemble de fonctions complexes, pour lesquelles Data Consulting a su développer une solide expertise :
La classification :
trier les images en différentes catégories. Tri automatique de produits, médicaments, légumes suivant l’image de celui-ci. À titre d’exemple, Data Consulting a eu l’opportunité de s’illustrer sur les sujets suivants :
- Trier le type de route sur des trajets parcourus par un véhicule pour élaborer son profil d’emploi dans un but de maintenance prédictive.
- Détecter des images de produits indésirables dans une market place pour un e-commerçant, afin de ne pas laisser les utilisateurs vendre des armes et drogues.
- Faire la différence entre images de produits sur fond blancs et images de produits en situation sur lesquelles ont été rajoutées des bordures blanches, pour uniformiser automatiquement les visuels.
- Trier des images de véhicules militaires sur des images SAR, modèle entraîné au moyen d’images générées par un simulateur Scalian (cf page CEN Simulation).
La détection d’éléments d’intérêts dans les images. Nous avons réalisé les projets suivants de détections :
- Détections automatique d’humains, animaux et véhicules embarquées dans des drones volants pour sécuriser le lâché de capteurs. Détection effectuée en simultanée sur des images obliques et nadir en visible et infrarouge.
- Détection automatique et en temps réel de passage de trains, pour permettre l’analyse rapide par les opérateurs des séquences de trains dans des vidéos de surveillance.
- Détection de défauts sur des panneaux solaires depuis des images thermiques.
Le tracking :
détecter et suivre un ou plusieurs objets d’intérêt dans des vidéos. Par exemple, nous nous sommes attachés dans ce contexte à :
- Détection de dépôts sauvages d’ordures sur des vidéos de surveillance
- Analyse automatique de trafic : encombrements, vitesse moyenne, via du suivi de véhicules dans des vidéos de drones.
La segmentation :
ou le découpage de zones précises de pixels d’intérêts dans l’images. Par exemple, savoir déterminer différents types de sols, des milieux, ou des habitations dans des images satellites ; ou par ailleurs pouvoir détourer des personnes ou objets d’intérêt dans des photos et vidéos. À ce titre, notre équipe a travaillé sur l’application suivante :
- Détermination du nombre d’arbres coupés et empilés dans un contexte sylvicole. La détermination du volume de bois récolté est alors possible par détourage des grumes dans les images.
Notre méthode
Auditer et évaluer les cas d’usages
Avant de se lancer dans l’intégration d’une IA, il est primordial d’en évaluer la pertinence. La position de leader de performance des méthodes de Deep Learning dans de nombreux cas de traitement de l’image n’implique pas qu’elles doivent être systématiquement appliquées à tous les cas d’usage. Par ailleurs, même dans les cas où le Deep Learning se révèle être le meilleur choix, il est nécessaire d’accepter que toutes ses applications ne vont pas forcément fournir la même valeur, ni être accepté de la même façon par leur utilisateur.
Après 6 ans d’existence et d’applications dans un vaste panel de domaine d’usage, nous sommes en mesure de vous aider à identifier, évaluer et préciser votre besoin. Suite à notre audit, vous obtiendrez une grille de lecture vous permettant d’évaluer la faisabilité, la viabilité et l’acceptabilité des applications de l’IA à vos cas d’usages, ainsi que nos préconisations sur la marche à suivre, les approches pertinentes et non pertinentes. Si l’IA n’est pas la solution la plus adaptée compte tenu de votre besoin et de ces contraintes, nous vous expliquerons pourquoi !
Intégrer vos contraintes
Nous avons le savoir-faire et l’expérience nécessaire pour identifier et intégrer vos contraintes dans les solutions que nous mettons en place, que ce soit des contraintes fonctionnelles, hardwares, de performances…
***Temps réel ou embarqué, nous avons déjà fait !***
Scalian s’engage à prendre en compte le contexte industriel spécifique avant la quête déraisonnée à la performance. Que ce soit en amont, par le choix de l’approche et la définition de l’architecture, qu’en aval, par la restitution des sorties de l’IA et l’évaluation de ses performances. Si par exemple le taux de faux positif est critique pour votre application métier, les performances des modèles que nous proposons devront le refléter.
Vers une IA plus transparente
Un des risques des solutions basées sur l’IA est l’effet “boîte noire”, lorsque vous n’avez pas de visibilité sur la manière dont fonctionne la solution que nous proposons, ses limites, et donc la confiance que vous pouvez lui accorder. Afin d’éviter cela, nous minimisons cet effet par plusieurs leviers :
Notre méthodologie projet, basée sur un fonctionnement agile, propose une communication fréquente et ritualisée avec vos experts, dans lesquelles nous exposons et vulgarisons ce que nous avons fait, et ce que nous allons faire, tout au long du projet. Ainsi, à l’issue du projet, vos experts ont une meilleure vision de la solution, comme ayant suivi toutes les étapes et choix ayant menés à sa réalisation. Ces échanges permettent de plus d’assurer que la solution réalisée intègre bien les contraintes que vous avez.
Nous proposons lorsque possible, en début de projet, une ou plusieurs réunions d’acculturation, durant lesquelles nous allons vulgariser l’IA et les méthodes que nous pensons utiliser pour le projet.
Notre équipe est fortement impliquée dans des travaux de recherche fondamentales sur des thèmes comme l’explicabilité des modèles d’IA, et nous travaillons à l’intégration des méthodes d’explicabilité ou d’évaluation de la robustesse de nos modèles.
Les garanties plus grandes d’une société de services
L’innovation ne doit jamais être synonyme de faible qualité du code de la solution livrée. Pour assurer cela, notre équipe intègre et tire parti de la Digital Factory de Scalian : une équipe de production de solutions logicielles de plus de 40 experts. Nous prêtons ainsi une attention particulière à la qualité de notre code et nos environnements, mais également à la modularité de ce que nous produisons, de façon à faciliter d’éventuelles mises à jour ou réentrainement des IA que nous proposons.
Cela nous donne également les ressources nécessaires pour offrir la capacité d’entrainer des IA complexes sur nos ressources, en local ou en cloud. Notre équipe est pluridisciplinaire et intègre directement les différents corps de métier nécessaires à toutes les étapes d’un projet IA. Ceci nous permet d’assurer un déroulé fluide des projets, en impliquant au plus tôt tous les acteurs nécessaires.
Accompagner votre montée en compétence sur l’IA
Que vous souhaitiez monter des projets internes en vision par ordinateur, vous acculturer, former vos experts, ou encore lutter contre les craintes et réticences face à l’utilisation de l’IA, Scalian se propose de vous aider par la formation.
Nous proposons un petit nombre de formateurs expérimentés, et avec des formations sur mesure ou sur étagère, sur des domaines tels que Python, le Machine Learning, le Deep Learning, le traitement du langage naturel, etc.
Nous sommes intervenus aussi bien pour des grands groupes privés (Orange, Renault Lab, …) qu’en milieu académique (Enac, Ynov, Enseirb-Ensc, …).
Le consulting : Rencontrez et échangez avec l’un de nos experts afin de sécuriser le lancement de vos projets à venir, étayer l’expertise de vos propres équipes ou redresser un projet en difficulté.
L’expertise : Au forfait ou au plus près de vos équipes, nous mettons à disposition tout notre savoir-faire pour la conception et le développement de solutions innovantes.
Libérez votre potentiel
avec Scalian
Rejoignez des hommes et des femmes passionnés.
Développez-vous dans une organisation où professionnalisme et esprit d’entreprise riment avec convivialité et bienveillance.
