Expertise Computer Vision

Exemples d'applications

La vision par ordinateur recouvre un large éventail de techniques permettant d'analyser et de comprendre des images sous différentes formes. Les exemples ci-dessous ne représentent qu'un aperçu des innombrables applications possibles : de la simple reconnaissance d'objets jusqu'à l'interprétation fine de scènes complexes.

La détection d'objets consiste à reconnaître et à repérer automatiquement un élément dans une image. Cette opération fournit souvent plus de précision que la classification seule : elle permet de générer un cadre de délimitation – ou bounding box – autour de l'objet détecté. Disposer de cette localisation visuelle peut être crucial pour certaines applications, comme la surveillance vidéo ou l'identification de produits en magasin.

La segmentation sémantique vise à assigner automatiquement une catégorie – ou un masque – à chaque pixel d'une image, permettant ainsi de délimiter très précisément différentes zones. Un modèle de segmentation est tout particulièrement pertinent dans des domaines comme la cartographie de précision pour les systèmes de navigation ou l'analyse fine de tissus dans le secteur médical.

L'estimation de pose consiste à analyser et à localiser les points clés du corps humain, tels que les articulations, afin d'établir la posture et d'en déduire les mouvements. Cette approche se révèle cruciale dans de nombreux domaines : suivi d'exercices sportifs, rééducation fonctionnelle ou encore réalisation d'animations en temps réel dans le secteur du divertissement.

Le Visual Question Answering consiste à répondre automatiquement à une question posée à partir d'une image, exigeant également une combinaison de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel. Dans certains contextes, grâce à des interrogations ciblées, un modèle de Visual Question Answering est capable d'extraire des informations plus précises que celles fournies par l'Image Captioning.

Notre expertise au service de votre projet

Nous exploitons les modèles de Deep Learning pré-entraînés les plus performants du marché, tels que les classificateurs ResNet, le modèle de détection YOLO ou le modèle de segmentation SAM. En fonction de votre produit ou de votre besoin métier, nous sélectionnons le modèle le plus adapté et procédons à un fine-tuning sur vos données pour atteindre des performances maximales.

Votre modèle de vision doit être intégré dans une application métier ? Accessible par des centaines ou milliers d'utilisateurs, tout en optimisant les coûts d'hébergement ? Il doit être redimensionné pour un système embarqué avec une capacité de calcul limitée ? Galadrim vous accompagne à chaque étape de votre projet, grâce à des ingénieurs expérimentés dans l'intégration et le déploiement de modèles IA complexes.

Équipe

Nous sommes une équipe de 30 ingénieurs et consultants passionnés par l'intelligence artificielle et la mise en application pratique des dernières avancées de la recherche. Notre mission : démocratiser et simplifier l'usage de l'IA pour tous nos clients.

Discutons de votre projet

Pablo, Partner & Head of AI

Diplômé de HEC, Pablo est en charge du développement commercial de Galadrim sur l'IA et conseille nos clients sur les aspects stratégiques de leurs projets. Pablo a exercé auparavant comme professeur de mathématiques dans le supérieur.

Voir le profil LinkedIn

Benjamin, Partner & CTO AI

Ingénieur de l'École Polytechnique et du Corps des Mines, Benjamin encadre l'équipe technique et conseille nos clients sur les technologies les plus adaptées à leurs besoins. Entré dans l'entrepreneuriat après la haute fonction publique, il a exercé plusieurs rôles de Lead technique.

Voir le profil LinkedIn

Nos réalisations

Image

Reconnaissance de modèle d'emballage

Développement et fine-tuning d'un modèle permettant de reconnaître l'une des 25 000 références d'emballage Guillin à partir d'une image.

Développement d'une application mobile dédiée à la collecte de données et à l'utilisation opérationnelle du modèle par les 250 commerciaux du Groupe.
Adaptation et fine-tuning de modèles de classification et de détection pré-entraînés.
Déploiement de l'application et des modèles sur une infrastructure adaptée.

Vidéo

Analyse vidéo du geste cosmétique

En collaboration avec le pôle neurosciences de Chanel, conception d'algorithmes de reconnaissance vidéo pour objectiver scientifiquement l'application de produits cosmétiques par les clients.

Implémentation d'algorithmes de reconnaissance vidéo en Python avec MediaPipe pour identifier tête, main et doigts.
Suivi et enregistrement des mouvements lors de l'application du produit (massage en demi-cercle, tapotement, etc.).
Utilisation de l'IA pour compter et catégoriser les mouvements afin d'extraire des métriques physiques (nombre, nature, durée).
Objectif produit : évaluer la facilité d'utilisation d'un cosmétique via des données quantifiables.

Sémantique

Recherche d'images

En collaboration avec YourArt, conception et développement d'une fonctionnalité IA intégrée à la plateforme yourart.art, permettant de trouver des œuvres d'art à partir de recherches texte ou image.

Implémentation de modèles d'embedding sémantique image et texte pour générer des représentations vectorielles.
Développement d'un algorithme de recherche des plus proches voisins (recherche ANN).

Qu'est-ce que la Computer Vision ?

Notre expertise au service de votre projet

Équipe

Nos réalisations

Nos technologies