Services de développement de vision par ordinateur
Développement de vision par ordinateur : détection d’objets et classification d’images, contrôle qualité visuel, OCR et reconnaissance de texte dans les images, analyse vidéo, analyse d’images médicales, et modèles qui tournent sur des caméras, des téléphones et des appareils en périphérie, avec des ingénieurs en vision par ordinateur dédiés à votre équipe ou un projet de vision par ordinateur livré de bout en bout.
Systèmes de vision par ordinateur que nous réalisons
Détection d’objets et classification d’images
Produits, pièces, véhicules, colis et défauts repérés, comptés et triés dans des photos par des détecteurs comme Ultralytics YOLO26, RF-DETR et RT-DETR et par des classifieurs vision transformer, adaptés par fine-tuning dans PyTorch sur vos images annotées et notés par classe sur un jeu de test convenu à l’avance.
Contrôle qualité visuel
Rayures, bosses, composants manquants et erreurs d’impression détectés sur la ligne de production à partir de caméras industrielles, avec des modèles de détection d’anomalies d’Anomalib lorsque les échantillons défectueux sont rares, et un signal d’acceptation ou de rejet envoyé au contrôleur de ligne dans son temps de cycle.
Reconnaissance de texte dans les images
Étiquettes, numéros de série, plaques d’immatriculation, relevés de compteurs, écriture manuscrite et pièces d’identité lus avec PaddleOCR ou docTR, ou avec Azure Document Intelligence dans Foundry Tools, Amazon Textract et Google Document AI, chaque champ étant contrôlé par une règle de format et les lectures incertaines envoyées à une personne.
Analyse de flux vidéo
Flux de caméras décodés et analysés avec NVIDIA DeepStream, GStreamer et OpenCV : comptage de fréquentation et de véhicules, longueur des files d’attente, contrôle des équipements de sécurité et alertes de zone, objets suivis d’image en image avec ByteTrack ou BoT-SORT, et événements envoyés à vos systèmes plutôt que des heures d’images visionnées par des personnes.
Services de vision dans le cloud
Azure Vision dans Foundry Tools, Amazon Rekognition et Google Cloud Vision intégrés lorsque leurs étiquettes prêtes à l’emploi, leur détection de texte et leur modération de contenu atteignent la précision dont vous avez besoin, y compris la sortie d’Azure Image Analysis 4.0 avant son retrait en septembre 2028.
Segmentation et mesure
Masques au niveau du pixel qui mesurent taille, surface et forme : limites de parcelles et santé des cultures en imagerie satellite, surface des plaies et des lésions sur des photos cliniques, taille des particules sur un convoyeur, SAM 3 réduisant le temps d’annotation et un modèle de segmentation plus léger tournant en production.
Modèles d’imagerie médicale
Images de radiographie, de scanner, d’IRM, d’échographie, de dermatologie et d’anatomopathologie numérique lues depuis DICOM et PACS, modèles construits avec MONAI et PyTorch, résultats affichés en surimpression pour confirmation par un clinicien, et preuves de test dont a besoin un dossier de logiciel dispositif médical (SaMD).
Modèles de vision sur appareils
Modèles quantifiés et exportés vers TensorRT sur NVIDIA Jetson, OpenVINO sur matériel Intel, Core ML sur iPhone et iPad et LiteRT (basé sur TensorFlow Lite) sur Android, dimensionnés pour suivre la cadence d’images de la caméra sans envoyer d’images dans le cloud.
Recherche visuelle et modèles multimodaux
Recherche d’articles similaires dans des catalogues de produits et d’images avec des embeddings CLIP ou SigLIP dans un index vectoriel, et modèles de langage multimodaux comme Gemini, GPT et Qwen-VL pour les légendes, l’extraction d’attributs et les contrôles lorsque les données annotées sont trop rares pour entraîner un détecteur.
Recruter des ingénieurs en vision par ordinateur
ingénieurs en vision par ordinateur dédiés
Des Ingénieurs en vision par ordinateur qui rejoignent votre équipe à temps plein, travaillent avec vos outils et votre processus, et rendent compte à votre responsable. Vous les interviewez ; nous portons le contrat ukrainien, la paie, la facturation et les congés.
Projets de Développement de vision par ordinateur
Un lot défini de développement de vision par ordinateur, avec un périmètre, un plan arrêté et un responsable nommé de notre côté, qui porte le résultat et rend compte de l’avancement dans vos canaux.
Prestation continue de développement de vision par ordinateur
Un service continu de Développement de vision par ordinateur : les mêmes personnes chaque mois, un backlog que vous priorisez, et des heures visibles dans notre portail et sur la facture.
La page Équipe dédiée explique comment les spécialistes rejoignent votre équipe, et la page Externalisation couvre la livraison de projet, les reprises et notre mode de facturation.
Qui intervient sur vos développement de vision par ordinateur
Ingénieurs en vision par ordinateur
Détection, segmentation, OCR et évaluation des modèles
Ingénieurs machine learning et MLOps
Pipelines d’entraînement, déploiement et suivi
Ingénieurs Python et C++
Pipelines vidéo et inférence sur appareil
Ingénieurs .NET, Java et mobile
Les applications qui exploitent les résultats du modèle
Annotateurs de données et ingénieurs QA
Données d’entraînement annotées et jeux de test
Des images de test à la ligne de production
Un projet de vision commence par des images issues de vos vraies caméras, de votre éclairage et de vos angles, et par un jeu de test annoté et convenu avec vous avant tout entraînement. Un modèle préentraîné ou un service cloud fixe la référence dès les premières semaines : un modèle sur mesure doit donc battre un chiffre mesuré, et la mesure est celle qui compte sur site : défauts manqués, faux rejets ou lectures par heure.
En production, le modèle est versionné avec les données sur lesquelles il a été entraîné, les images montrant des visages ou des plaques d’immatriculation sont floutées ou conservées dans votre propre cloud, et la précision est surveillée pour détecter toute dérive lorsqu’une caméra, un objectif ou l’éclairage change. Les cas difficiles collectés en production retournent dans le jeu d’entraînement pour la version suivante.
Autres services data et IA que nous proposons
IA et machine learning
Services de développement d’IA et de machine learning : prévision, détection de fraude, systèmes de recommandation, vision par ordinateur, NLP et reconnaissance vocale, et MLOps, avec des ingénieurs machine learning dédiés ou une livraison de projet.
Data engineering
Services de data engineering : pipelines ETL, Spark, dbt et streaming, data warehouses et lakehouses sur Snowflake, Databricks, BigQuery, Redshift et Microsoft Fabric, avec des data engineers dédiés ou une livraison de projet.
Analyse de données et Power BI
Services d’analyse de données et de Power BI : tableaux de bord dans Power BI, Tableau et Looker, analytique produit, tests A/B, reporting financier et marketing, avec des data analysts et des développeurs BI dédiés ou une livraison de projet.
Développement de bases de données
Services de développement et d’administration de bases de données : conception de schémas, optimisation de requêtes, migrations et sauvegardes sur SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle et MongoDB, avec des développeurs de bases de données et des DBA dédiés ou une livraison de projet.
Annotation de données
Services d’annotation et d’étiquetage de données pour l’IA : annotation d’images, de vidéos, de textes, d’audio et de LiDAR, RLHF et données d’évaluation, avec un contrôle qualité sur chaque lot, par des annotateurs de données dédiés ou une livraison de projet.
MLOps
Services et conseil MLOps : plateformes ML, CI/CD pour les modèles, registres de modèles, serving et autoscaling, infrastructure GPU, supervision de la dérive et LLMOps, avec des ingénieurs MLOps dédiés ou une livraison de projet.
Développement Databricks
Développement et conseil Databricks : mise en place d’un lakehouse, pipelines Lakeflow, Unity Catalog, migrations, AI/BI, machine learning et maîtrise des coûts, avec des ingénieurs Databricks dédiés ou une livraison de projet.
Développement Snowflake
Développement et conseil Snowflake : conception d’entrepôts de données, ingestion avec Snowpipe et Openflow, dbt, migrations, Cortex AI, sécurité et maîtrise des coûts, avec des développeurs Snowflake dédiés ou une livraison de projet.
Kafka et streaming d’événements
Développement et conseil Apache Kafka : architecture événementielle, Kafka Connect et Debezium, Flink et Kafka Streams, Confluent Cloud, MSK et Event Hubs, avec des ingénieurs Kafka dédiés ou une livraison de projet.
Automatisation des workflows
Services d’automatisation des workflows et d’automatisation par IA : flux n8n, Make, Zapier et Power Automate, agents IA dans les workflows, automatisations CRM, financières et documentaires, avec des développeurs d’automatisation dédiés ou une livraison de projet.
Questions sur le développement de vision par ordinateur
Dans quels secteurs travaillent vos ingénieurs en vision par ordinateur ?
L’industrie, pour le contrôle visuel et les vérifications d’assemblage ; l’e-commerce et la distribution, pour la recherche visuelle, l’étiquetage des produits, l’analyse des rayons et de la fréquentation ; la santé, pour l’analyse d’images médicales ; la fintech et l’assurance, pour la vérification des pièces d’identité et l’évaluation des dommages à partir de photos ; l’agriculture, pour la surveillance des cultures et des parcelles par satellite et caméras de terrain ; la logistique, pour la reconnaissance de colis, de palettes et d’étiquettes ; et les produits d’IA dont la vision est le produit même.
De combien d’images annotées avons-nous besoin ?
Moins que beaucoup d’équipes ne l’imaginent, car le modèle part d’un modèle préentraîné : quelques centaines d’images bien annotées par classe suffisent souvent à montrer si l’approche fonctionne. Les défauts rares, les distinctions fines et de nombreuses configurations de caméras différentes en demandent davantage, et la détection d’anomalies, les images synthétiques et l’annotation assistée par modèle comblent les manques.
Peut-on livrer le modèle dans un produit à code source fermé ?
Oui, après vérification des licences. Les modèles Ultralytics YOLO sont publiés sous AGPL-3.0 : un produit à code source fermé requiert donc une Ultralytics Enterprise License, tandis que des détecteurs comme RF-DETR et RT-DETR sont publiés sous Apache 2.0. La licence de chaque modèle et de chaque bibliothèque est listée avant le début de l’entraînement, afin que le choix soit fait en connaissance de cause.
En combien de temps les ingénieurs en vision par ordinateur peuvent-ils démarrer ?
Lorsque le bon ingénieur en vision par ordinateur est disponible, le démarrage ne dépend que de votre entretien, du NDA et de la cession de propriété intellectuelle. Sinon, nous lançons une recherche, qui fournit en général des profils de candidats sous deux à trois semaines, et personne ne démarre avant que vous ayez donné votre accord.
Comment recruter des ingénieurs en vision par ordinateur via BigTree108 ?
Indiquez-nous le travail à réaliser, le niveau de séniorité et les horaires dont vous avez besoin. Nous vous proposons une ou deux personnes avec leurs profils, vous les interviewez comme vous le feriez pour votre propre recrutement, puis vous signez un seul contrat avec BIG TREE 108 LLC et recevez une facture par mois.
À qui appartient le travail qu’ils produisent ?
C’est vous. Chaque spécialiste a signé avec BigTree108 un contrat qui cède à l’entreprise tous les livrables, et notre contrat avec vous vous les cède à son tour. Le code, les maquettes et les documents sont livrés dans vos propres dépôts et outils, et non conservés à un endroit où nous seuls pourrions les modifier.
Des images ou des vidéos à exploiter ?
Indiquez-nous ce que voit la caméra, ce qui doit être détecté, lu ou mesuré, et où le modèle doit tourner. Vous recevez une réponse sous un jour ouvré : un plan de proof of concept, des profils de candidats, ou un audit de votre modèle actuel.