Détectez vos défauts, pilotez votre production, à partir de 5 images
Leveraize conçoit des modèles IA propriétaires, spécialisés pour l’industrie et déployables on-premise.
- Réduisez vos risques de non-qualité
- Gagnez du temps sur vos contrôles
- Simplifiez la mise en place de vos projets IA
Il suffit de 30 minutes pour évaluer la faisabilité d’un POC
de défauts détectés
dans le cloud
pour démarrer un projet
La vision par ordinateur pour répondre à vos différents besoins
Détection et analyse de défauts
- Analyse de contaminants : détection particulaire, contaminant
- Inspection qualité : recherche d’anomalies
- Détection de défauts
Contrôle et inspection de process
- Contrôle process : détection assemblage
- Contrôle d’assemblage : détection d’assemblage
Traçabilité et identification de produits
- Marquages produit : détection d’objets
- Etiquettes d’inventaire : lecture code
Analyse dimensionnelle et forme
Une IA entraînée sur vos produits
Pas besoin d’un dataset gigantesque : une dizaine d’images suffit pour démarrer votre modèle. Chaque solution est ensuite conçue sur-mesure, selon vos produits et vos cas d’usage puis déployée directement sur votre site. Les données analysées ne quitte alors pas vos murs.
- Démarrage rapide : une dizaine d'images suffisent pour lancer un premier modèle
- Sur-mesure : des modèles propriétaires, entraînés sur vos besoins spécifiques
- Souveraineté des données : déploiement on-premise, aucune donnée ne sort de votre site
La vision par ordinateur pour tous les secteurs
Vision par ordinateur pour l'aéronautique
Leveraize applique l'IA aux industriels de l'aéronautique pour fiabiliser la supply chain, optimiser la production et automatiser les contrôles qualité par vision par ordinateur, dans le respect des normes. (EN9100, NIS2).
Vision par ordinateur pour le luxe
Leveraize applique l'IA et la vision par ordinateur au luxe pour automatiser les contrôles qualité, détecter les anomalies et sécuriser la production, du textile à la joaillerie.
Vision par ordinateur pour la logistique
Leveraize applique l'IA à la logistique pour optimiser les tournées, anticiper les pannes grâce à la maintenance prédictive et fiabiliser le tri des colis par vision par ordinateur.
Vision par ordinateur pour les intégrateurs IT
Leveraize propose aux ESN et intégrateurs IT des briques d'IA en marque blanche (vision par ordinateur, NLP, data science), prêtes à déployer sous leur marque, sans développement interne.
Une IA qui reste chez vous
Aucune donnée n’est envoyée dans le cloud : tout le traitement se fait en local, directement sur votre ligne de production. Plutôt que de s’appuyer sur des modèles génériques, nous concevons des modèles compacts, taillés pour vos cas d’usage et capables, surtout, de reconnaître leurs propres limites : quand le doute existe, le modèle le signale plutôt que de trancher à l’aveugle.
Comment ça marche ?
1. Analyse de vos données
On étudie quelques-unes de vos données pour cadrer le projet. Une dizaine d’images suffisent pour lancer une première expérimentation et évaluer la faisabilité.
2. Entraînement d'un premier modèle
Notre technologie permet d’entraîner rapidement un premier modèle efficace, souvent sans nécessiter d’annotations de la part de vos experts. Un modèle exploitable dès les premières itérations.
3. Mise en production
En quelques semaines, les systèmes de vision sont installés directement sur votre ligne. Les logiciels d’imagerie sont mis à disposition sur les postes d’interprétation pour assister vos équipes au quotidien et suivre les résultats en continu.
A un clic de concrétiser votre projet de vision par ordinateur
Discutons-en pour identifier vos leviers de performance et enclencher votre accélération industrielle.
FAQ - Vos questions à propos de nos solutions en vision par ordinateur
Qu’est-ce que la vision par ordinateur ?
La vision par ordinateur permet de transformer les processus ou l’interprétation visuelle (images et/ou vidéo) nécessitant habituellement une intervention humaine.
La vision par ordinateur (on parle aussi de vision artificielle) est une technologie de traitement d’images numériques permettant à un système de vision d’analyser automatiquement une image ou une vidéo issue de caméras industrielles, de capteurs de vision (CCD, CMOS) ou de dispositifs optiques.
Elle combine algorithmes de traitement d’image, segmentation d’images, extraction de contours, analyse des pixels, et apprentissage automatique (machine-learning, réseaux neuronaux, apprentissage profond) afin d’interpréter une scène visuelle et de prendre une décision en environnement industriel.
Leveraize développe des modèles d’IA frugales et propriétaires : là où les approches classiques nécessites des milliers d’images, Leveraize est capable de proposer des solutions dès 5 images déployable on-premise et sans dépendance à un cloud tiers.
La vision par ordinateur est utilisée dans de nombreux secteurs industriels :
- Aéronautique : contrôle qualité des pièces, non-destructif, documentation visuelle,
- Automobile : détection de défauts sur ligne, conformité d’assemblage,
- Métallurgie : analyse de surface, détection de criques, suivi des traitements thermiques ou d’usure,
- Laboratoires : analyse d’échantillons par microscopie, imagerie scientifique, reconnaissance cellulaire, phases métalliques ou de structures complexes.
- Pharma & cosmétique : inspection packaging, conformité des étiquetages,
- Électronique : vérification de cartes,
- Agroalimentaire : tri visuel, contrôle hygiène, détection d’objets indésirables.
Elle s’adapte à tous les environnements nécessitant vitesse, rigueur et traçabilité sur des volumes élevés d’objets ou d’images.
Il existe trois grands types de machine learning, qui se distinguent par la manière dont l’algorithme apprend à partir des données :
- L’apprentissage supervisé : le modèle apprend à partir de données étiquetées (avec la bonne réponse déjà connue). Il est entraîné à reconnaître des schémas pour prédire un résultat sur de nouvelles données. Exemple : détecter un défaut sur une pièce industrielle à partir de photos déjà classées « conforme » ou « défectueuse ».
- L’apprentissage non supervisé : le modèle analyse des données non étiquetées et cherche lui-même des structures, des regroupements ou des anomalies, sans réponse prédéfinie. Exemple : regrouper des produits similaires ou détecter des comportements atypiques sur une ligne de production.
- L’apprentissage par renforcement : le modèle apprend par essais-erreurs, en recevant une récompense ou une pénalité selon ses actions, afin d’optimiser une stratégie au fil du temps. Exemple : optimiser en continu les réglages d’une machine pour maximiser sa performance.
Comment Leveraize se distingue des autres acteurs IA pour la vision par ordinateur ?