Le problème auquel vous faites face
Les contrôles visuels manuels sont lents, fatigants et incohérents d'un opérateur à l'autre. Les systèmes de vision classiques, eux, exigent des conditions d'éclairage parfaites et s'effondrent au premier cas non prévu.
Notre réponse
Nous construisons des systèmes de vision adaptés à vos conditions réelles : entraînement sur vos images, gestion des cas limites, seuils de confiance et remontée humaine des cas ambigus. Le système apprend de vos corrections.
Ce que LaMeDuSe AI prend en charge
- Analyse du besoin visuel : détection, classification, lecture
- Entraînement sur vos images réelles (y compris cas rares)
- Intégration caméras ou ingestion d'images existantes
- Seuils de confiance et circuit de validation humaine
- Supervision : taux de détection, faux positifs, dérives
- Amélioration continue à partir des corrections
- Déploiement sur site ou sur notre infrastructure européenne
Notre méthodologie
- 1
Choix du modèle adapté
Le bon modèle pour le bon usage : généraliste, spécialisé ou open source auto-hébergé, arbitré sur coûts et confidentialité.
- 2
Architecture de qualité
RAG, agents et garde-fous conçus pour limiter les hallucinations et garantir la traçabilité des réponses.
- 3
Évaluation continue
Jeux de tests métier, métriques de qualité et supervision des dérives : une IA sans mesure est une IA qui se dégrade.
- 4
Exploitation européenne
Les modèles tournent sur notre infrastructure européenne, avec supervision et maîtrise des coûts d'inférence.
Technologies
Sécurité & conformité
Option d'auto-hébergement des modèles pour les données sensibles, cloisonnement des environnements, secrets gérés et journalisation des appels.
Hébergement
Auto-hébergement sur notre cloud européen (France, Allemagne, Suisse) ou APIs hébergées avec minimisation des données.
Maintenance
Veille des modèles (nouvelles versions, dépréciations), réévaluation de la qualité, optimisation des coûts d'inférence.
Pourquoi LaMeDuSe AI
Nous opérons des systèmes de vision sur notre infrastructure pour des clients industriels : nos modèles sont évalués sur des taux de détection et de faux positifs mesurés, pas démontrés sur des jeux de données de concours.
Questions fréquentes
Moins qu'on ne l'imagine si les données sont bien choisies : quelques centaines d'exemples bien annotés par classe suffisent souvent, complétés par des techniques d'augmentation. La POC évalue la faisabilité avec vos images existantes.
C'est précisément ce que la POC valide : éclairage variable, angles difficiles, produits sales ou abîmés. Nous entraînons sur vos conditions réelles, pas sur des images de laboratoire : et le système continue d'apprendre en production.
Oui : les modèles de vision peuvent tourner sur des serveurs locaux ou des machines dédiées sur la ligne de production. Pour les sites sans infrastructure, une petite appliance suffit souvent.
Le traitement peut rester entièrement local ou sur notre infrastructure européenne : les images ne quittent pas le périmètre que vous validez, et aucune donnée n'est réutilisée sans votre accord.