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Issus de la recherche
Des systèmes de vision bâtis sur des modèles préentraînés, avec moins d’étiquettes que vous ne le pensez.
Des systèmes de vision par ordinateur sur mesure, dirigés par notre scientifique en chef en IA, dont la recherche doctorale a montré tout ce qu’un grand modèle préentraîné peut faire pour une nouvelle tâche visuelle avant que quiconque étiquette un exemple. Cette recherche est maintenant notre façon de cadrer les systèmes d’inspection, de documents, de vidéo et de mesure.
Pour qui
Bâti pour l’équipe qui le fait à la main.
Les fabricants, les services publics et les exploitants qui inspectent des pièces, des actifs ou des sites à partir d’images et de vidéos
Les organisations qui numérisent des archives, des formulaires et des pièces d’identité où c’est l’image, pas la couche de texte, qui porte l’information
Les produits de sport, de santé et d’entraînement qui doivent mesurer la posture, des points clés ou le mouvement à partir de caméras ordinaires
Ce qu’il fait
Systèmes de vision par ordinateur, tâche par tâche.
Inspection et surveillance visuelles
Défauts, usure, occupation et changements détectés à partir de caméras fixes, de drones ou de photos prises à la main, avec un jeu d’évaluation étiqueté qui dit à quelle fréquence le système a raison avant qu’on lui fasse confiance.
Compréhension d’images de documents
Mise en page, tableaux, timbres, écriture manuscrite et signatures lus à partir de numérisations et de photos là où la reconnaissance de caractères seule échoue, pour alimenter les agents de traitement de documents.
Posture, points clés et correspondance
Posture du corps, points clés d’objets et appariement de points entre images et trames : les problèmes derrière l’analyse du mouvement, l’ajustement, le suivi et la réalité augmentée. Les méthodes publiées de notre responsable trouvent des points clés sans données d’entraînement étiquetées à la main.
Adaptation de modèles de fondation
Des modèles de vision et de diffusion préentraînés adaptés à votre domaine avec le plus petit jeu étiqueté qui atteint l’exactitude visée, et une réponse mesurée à la question de savoir si un modèle plus petit et moins cher suffirait.
Comment il est bâti
Le développement, dans l’ordre.
Chaque système ici est cadré comme un seul flux de travail borné, avec un indicateur de succès écrit et un seuil d’arrêt convenus avant le développement. Les étapes ci-dessous sont celles qui lui sont propres.
Le jeu d’évaluation d’abord
Un échantillon de vos images, étiqueté à la main avec votre équipe, devient le chiffre contre lequel le système est jugé. Il est convenu avant qu’un modèle soit choisi.
Référence avec des modèles préentraînés
Détection, segmentation, vision-langage et caractéristiques issues de la diffusion sont exécutées contre le jeu sans entraînement. Souvent, cette référence fait déjà la plus grande partie du chemin.
N’adapter que là où ça manque
Ajustement fin, réglage d’invites ou petit jeu étiqueté, choisis selon l’écart laissé par la référence et le coût pour le combler. La courbe d’exactitude est montrée avant d’acheter plus d’étiquetage.
Déployer là où sont les données
Sur l’appareil, sur votre matériel ou dans une région infonuagique canadienne, avec une surveillance de la dérive qui réexécute le jeu d’évaluation selon un horaire.
Où nous en sommes
Ce que nous exploitons aujourd’hui.
Cette ligne est dirigée par Eric Hedlin, Ph. D., notre scientifique en chef en IA. Ses articles en premier auteur à NeurIPS 2023 et à CVPR 2024 ont montré qu’un modèle de diffusion préentraîné sait déjà où se trouvent les points correspondants entre deux images et où se situent les points clés d’un objet, sans exemple étiqueté, et son article à CVPR 2025, écrit avec des coauteurs de Qualcomm AI Research, a rendu l’adaptation des grands modèles moins coûteuse à entraîner. Nous n’avons pas encore publié d’étude de cas client en vision par ordinateur. Les premiers projets sont cadrés comme des pilotes, le jeu d’évaluation et le seuil d’arrêt écrits avant le début des travaux, ce qui est la façon dont chaque autre ligne de cette page a gagné ses études de cas.
Gouvernance
Ce qu’une personne approuve encore.
- Un jeu d’évaluation étiqueté par votre équipe décide si le système est livré, pas une démonstration
- Les images de personnes sont traitées selon une évaluation écrite des facteurs relatifs à la vie privée, et les visages ne sont pas identifiés à moins que le cas d’usage, la loi et vous ne l’exigiez tous
- Les modèles peuvent tourner sur votre matériel ou dans une région infonuagique canadienne pour que les images ne quittent jamais votre contrôle
Le reste de la posture est publié sur notre page confiance et sécurité (en anglais) : un accès accordé par le client et révocable, des identifiants dans des coffres gérés, un résumé de gouvernance de l’IA aligné sur le cadre de gestion des risques liés à l’IA du NIST, nos sous-traitants, et une entente de traitement des données sur demande. Nous ne détenons pas de rapport SOC 2 et nous le disons là.
Tarifs
Publiés, pas cachés.
Projets pilotes de 25 000 $ à 60 000 $ à prix fixe, forfait de production à partir de 8 000 $ par mois. Chaque projet d’IA commence par un audit d’occasions en IA de 7 500 $ sur deux semaines, crédité au projet si vous poursuivez, et un projet pilote est un seul flux de travail borné sur vos vraies données, sur 30 à 90 jours, avec un indicateur de succès écrit et un seuil d’arrêt. Les caméras, le matériel et le temps d’étiquetage sont tarifés séparément et par écrit.
La liste complète est sur la page des tarifs. Les prix sont en dollars américains.
Questions
Systèmes de vision par ordinateur, en questions.
De combien de données étiquetées avons-nous besoin?
Bâtissez-vous sur PyTorch, YOLO ou des API de vision infonuagiques?
Combien coûte un projet de vision par ordinateur?
Voir aussi
Où ce système se rattache.
Eric Hedlin, scientifique en chef en IA · Développement d’agents IA (en anglais) · Agents de traitement de documents
Les autres systèmes du catalogue : agents de qualification des prospects, agents de prospection sortante, agents de service à la clientèle, agents de traitement de documents, assistants de connaissances internes, systèmes d’optimisation publicitaire, automatisation des rapports clients, moteurs de contenu, serveurs mcp et interfaces appelables par des agents, agents d’exploitation en continu.
Catégorie de la Liste de fournisseurs en intelligence artificielle de SPAC : Perspectives et modélisation prédictive. Comment nous bâtissons des systèmes d’IA pour le gouvernement.
Commencez par un flux de travail.
Un appel d’audit gratuit de 30 minutes avec l’équipe senior nomme le flux de travail que ce système devrait exécuter en premier et ce qu’il devrait coûter, que vous le bâtissiez avec nous ou non. La réservation se fait en anglais.
Réserver un audit de croissance →Secteur public? Comment nous bâtissons pour le gouvernement. Page en anglais : /services/ai-systems/computer-vision-systems/.
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