Présentation générale
La vision artificielle ou computer vision regroupe l’ensemble des techniques permettant à une machine de percevoir, d’interpréter et d’exploiter l’information visuelle contenue dans des images, des vidéos ou des flux en temps réel. Elle constitue un pilier fondamental de l’intelligence artificielle appliquée, particulièrement dans les contextes où l’observation, l’identification, la reconnaissance ou l’interprétation visuelle sont des conditions préalables à l’action.
Chez NeuriaLabs, nous mobilisons les technologies de vision artificielle pour automatiser des tâches visuelles complexes, extraire des informations à partir de contenus visuels bruts, assister l’humain dans des environnements où la vigilance, la précision ou la vitesse d’exécution sont critiques, et valoriser la donnée visuelle comme source stratégique.
Champs d’intervention de la vision artificielle
Nos solutions s’appuient sur les avancées les plus récentes en matière d’apprentissage profond, de traitement matriciel et de modélisation géométrique pour couvrir l’ensemble des fonctions de la vision algorithmique :
1. Détection et classification d’objets
Repérage d’éléments visuels dans une image ou une séquence vidéo, assignation d’étiquettes (voitures, visages, pathologies, composants, anomalies, gestes) avec une précision contextuelle élevée. Cette fonction est essentielle pour la surveillance, la logistique automatisée, l’imagerie médicale ou le contrôle industriel.
2. Segmentation sémantique et instance-level
Décomposition fine d’une image en zones cohérentes : pixels associés à un objet ou une catégorie, contours précis, séparation entre instances d’un même type. Ce niveau d’analyse permet une compréhension granulaire des scènes complexes.
3. Reconnaissance faciale et biométrie visuelle
Identification ou vérification d’identités à partir de caractéristiques physiologiques, dans des contextes de sécurité, de contrôle d’accès, de personnalisation d’expérience ou de services sensibles.
4. Analyse d’images médicales et scientifiques
Lecture automatisée d’IRM, de scanners, de radiographies ou de microscanneries, détection d’anomalies, annotation assistée, aide au diagnostic ou à la planification thérapeutique. Ce domaine impose des exigences de précision, de robustesse et de validation clinique élevées.
5. Inspection visuelle industrielle automatisée
Détection de défauts, de non-conformités ou d’irrégularités sur chaînes de production, en environnement réel (poussière, variation de lumière, mouvements rapides), avec reporting en temps réel et intégration dans les processus de qualité.
6. Suivi de mouvement et détection d’événements visuels
Suivi de trajectoires, comptage de personnes ou d’objets, détection de comportements ou de gestes à partir de flux vidéo continus. Cette fonction est mobilisée en sécurité, en analyse de trafic, en ergonomie ou en sport de haute performance.
7. OCR (Reconnaissance optique de caractères)
Lecture de texte dans les images (documents scannés, photographies, vidéos), structuration automatique du contenu, indexation, extraction de données clefs (formulaires, factures, plaques d’immatriculation, dossiers manuscrits ou semi-structurés).
Technologies mobilisées
Nos systèmes de vision artificielle s’appuient sur les architectures les plus robustes et performantes en matière de deep learning, notamment :
• Réseaux convolutifs (CNN) : architectures classiques (LeNet, AlexNet, VGG), modernes (EfficientNet, ResNet, DenseNet) ou spécialisées (MobileNet, ShuffleNet pour edge devices).
• Réseaux de détection et de segmentation : YOLO (You Only Look Once), SSD (Single Shot Detector), Faster R-CNN, Mask R-CNN, Detectron2, DeepLab.
• Réseaux de reconnaissance faciale : ArcFace, FaceNet, DeepFace.
• Vision multimodale et transformers visuels : ViT (Vision Transformer), DETR, SAM (Segment Anything Model).
• OCR avancé : Tesseract, PaddleOCR, TrOCR, LayoutLM pour les documents complexes (textes + structures).
Ces modèles sont entraînés ou réentraînés sur des bases de données génériques ou propriétaires, optimisés pour les environnements visés (temps réel, faible latence, conditions adverses), et intégrés dans des pipelines industriels, médicaux, logistiques ou décisionnels.
Cas d’usage sectoriels
Les applications de la vision artificielle sont transversales et à forte valeur ajoutée :
• Transport et mobilité : analyse de trafic, détection de comportements à risque, comptage de flux.
• Industrie 4.0 : inspection visuelle, maintenance prédictive, suivi qualité automatisé.
• Santé : diagnostic assisté, télémédecine, triage automatisé d’imagerie.
• Retail et distribution : reconnaissance produit, mesure de fréquentation, gestuelle client.
• Sécurité et défense : reconnaissance faciale, détection d’intrusion, analyse temps réel.
• Banque et assurance : traitement de pièces justificatives, reconnaissance de documents d’identité, conformité KYC.
• Éducation et formation : suivi du regard, interaction par geste, analyse comportementale en environnement pédagogique.
Approche NeuriaLabs
Notre valeur ajoutée repose sur :
• Une expertise multi-niveaux (modélisation, traitement vidéo, edge computing, intégration système) ;
• Une capacité à concevoir des pipelines de vision complexes et modulaires, interconnectés avec d’autres sources de données (textuelles, tabulaires, capteurs) ;
• Une attention permanente à la confidentialité, à la sécurité des données visuelles, à la neutralité des modèles et à la conformité RGPD lorsqu’il s’agit d’images de personnes ;
• Une robustesse en environnement réel, avec des performances garanties sous contraintes (bruit visuel, variation de luminosité, échelles multiples, vitesse de traitement, latence critique).
