À quelle fréquence prenez-vous une décision sur la base de ce que vous voyez ? Très souvent. Cela arrive aussi très régulièrement dans les processus de production, les processus d'entreprise et même dans la vie sociale en général. L'automatisation de ces décisions permet de gagner énormément en efficacité.

Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), nous pouvons convertir les numéros, le son, le texte et l'image sous une forme compréhensible pour les ordinateurs et, sur cette base, tirer des conclusions ou entreprendre des actions. Dans ce cas, nous nous concentrons sur les images statiques et dynamiques. Les caméras regardent quelque chose, le lisent et y associent automatiquement une réaction intelligente et apprise. C'est le domaine de Computer Vision, soit une technologie qui comprend ce qui est visible sur une image.

Comment cela fonctionne-t-il exactement ?

Pour un ordinateur, une image n'est rien de plus qu'une rangée de chiffres représentant chacun une certaine couleur ou intensité.  Le concept de formes, que les gens utilisent pour interpréter une image, n'est donc pas facile à reproduire pour un ordinateur.

Afin que l'ordinateur puisse tout de même se faire une idée de ce qui est visible, on exécute ce qu'on appelle « preprocessing » et « feature engineering ». Les images sont analysées, transformées de différentes manières et les caractéristiques sous-jacentes (« features ») sont extraites des images. Ces caractéristiques sous-jacentes se rapprochent de la manière dont une personne voit les images et fournissent à l'ordinateur un certain input en termes de forme et/ou de texture.

Sur la base de ces caractéristiques, l'intelligence artificielle comprend étape par étape, à l'aide d'exemples, ce que l'on voit réellement sur une image.

Au bout du compte, nous obtenons un modèle exploitable auquel nous pouvons soumettre de nouvelles images pour interprétation, par exemple par le biais de caméras. 

Notre rôle en tant que partenaire

De nombreux modèles publics déjà formés sont disponibles. Pour un usage professionnel, la personnalisation est souvent nécessaire. C'est pourquoi nous partons généralement de ces modèles publics et les affinons pour nos clients. De cette manière, nous utilisons la technologie de pointe la plus récente et exploitons les avantages de l'apprentissage par transfert. Un autre avantage de cette technique est que le nombre d'images nécessaires pour former un modèle à un cas d'utilisation spécifique est relativement faible. Cela peut donc se faire en un laps de temps limité et avec un bon résultat. Nous optons pour la personnalisation, de manière efficace, avantageuse et rapide.

Nous pouvons vous assister tout au long de votre trajet. De l'inspiration depuis laquelle nous recherchons ensemble des opportunités d'intelligence artificielle, pour créer de la valeur avec vos données pour votre organisation, à la réalisation en cocréation d'un premier produit minimum viable (MVP).