Tout ce qu'il faut pour créer
et déployer des apps Vision AI à l'échelle
Picsellia est la plateforme MLOps de bout en bout pour la vision par ordinateur. Gérez vos données, annotez, entraînez, déployez et supervisez — le tout en un seul endroit.
Une plateforme,
chaque étape couverte.
Explorer la plateformeCentralisez toutes vos données visuelles
Les données visuelles sont éparpillées entre les équipes, les buckets et les disques durs, sans structure ni possibilité de recherche.
Connectez votre stockage cloud, ingérez images et vidéos, et explorez vos données avec la recherche par similarité visuelle et le tagging intelligent.
Conçu pour la
vision par ordinateur réelle.
Tous les cas d'usage
Enterprise-grade
dès le premier jour.
Sécurité, conformité et scalabilité intégrées à chaque couche. Adopté par les équipes qui ont besoin d'une infrastructure IA prête pour la production.
Certifié ISO 27001
Système de gestion de la sécurité de l'information audité et certifié. Vos données sont protégées par des contrôles conformes aux standards de l'industrie.
Cloud, on-premise ou hybride
Déployez Picsellia là où se trouvent vos données. SaaS entièrement managé, installation on-premise ou configurations hybrides.
Contrôle d'accès basé sur les rôles
Permissions granulaires pour chaque ressource. Contrôlez qui peut voir, modifier et déployer à travers les projets et les équipes.
SLA de disponibilité 99.9%
SLA entreprise avec disponibilité garantie. Infrastructure redondante et basculement automatique entre les régions.
Accès complet API et SDK
Tout ce que vous pouvez faire dans l'interface, vous pouvez le faire via API. SDK Python avec type hints, auto-complétion et documentation complète.
Scalez sans limites
Du proof-of-concept à des millions de prédictions par jour. Infrastructure auto-scalable qui grandit avec vos besoins.
Compatible avec votre
stack existante.
Frameworks d'entraînement
Cloud et infrastructure
Écosystème Data et MLOps
Python SDK — Conçu pour les développeurs
Accès programmatique complet à toutes les fonctionnalités de Picsellia. Type-safe, async-ready et conçu pour les workflows ML en production.
from picsellia import Client
# Connect to your workspace
client = Client()
project = client.get_project("defect-detection")
# Create experiment and train
exp = project.create_experiment("yolov8-run")
exp.attach_dataset("train", dataset_version)Commencez à construire
votre Vision AI aujourd'hui.
Rejoignez des centaines d'équipes qui utilisent Picsellia pour créer, déployer et superviser des applications de vision par ordinateur à grande échelle.