Analyses & Tutoriels
Guides pratiques sur la vision par ordinateur, les workflows MLOps et la construction d'IA en production — par l'equipe et la communaute Picsellia.
Le coût du changement d'outils dans les pipelines de vision par ordinateur
La surcharge liée aux outils n'est pas additive, elle se cumule. Découvrez comment le changement de contexte entre outils ML coûte aux équipes CV des centaines d'heures d'ingénierie par an.
Présentation de Picsellia Atlas : un co-pilote IA open source pour le développement avancé de Vision AI
Picsellia Atlas : un co-pilote IA open source pour rationaliser le développement de Vision AI personnalisée, améliorant la qualité des données, la précision des modèles et l'efficacité des workflows.
De la vision par ordinateur à l'Industrie 4.0 : comment Scortex façonne l'inspection visuelle automatisée
Découvrez comment Scortex exploite l'IA et la vision par ordinateur pour l'inspection visuelle automatisée, de la détection de défauts à la détection d'anomalies et aux informations en temps réel.
Présentation de Picsellia Community Edition
Accélérez votre parcours VisionAI avec Picsellia Community Edition, la version gratuite de Picsellia.
Maîtriser l'annotation de données pour les projets d'IA en 2025
Cet article aborde l'importance de l'annotation de données en IA ainsi que les bonnes pratiques et stratégies pour surmonter les obstacles du labelling.
Tendances 2025 en vision par ordinateur : à quoi s'attendre
Découvrez les tendances à venir en vision par ordinateur pour 2025.
L'IA pour le suivi du bétail : améliorer le bien-être animal et la productivité agricole
Découvrez comment l'IA aide à gérer le bien-être animal et la productivité agricole. Apprenez-en plus sur les avantages de l'utilisation de l'IA au quotidien dans l'agriculture.
Picsellia au Big Data & AI Paris 2024
Découvrez l'expérience de Picsellia au Big Data & AI Paris, 2024.
Analyse vidéo par IA pour une surveillance intelligente dans les villes connectées
Découvrez comment l'analyse vidéo par IA transforme la surveillance des villes connectées, améliorant la sécurité, la détection de crimes en temps réel, la gestion du trafic et la protection des données.
Agriculture de precision : Utiliser la vision par ordinateur pour le suivi de la sante des cultures
Decouvrez comment la vision par ordinateur en agriculture de precision ameliore la sante des cultures en detectant les problemes precocement, en optimisant les ressources et en augmentant les rendements efficacement.
Les startups les plus innovantes dans l'Agtech
Découvrez les entreprises qui optimisent la technologie pour l'agriculture.
Les premiers adopteurs de la vision par ordinateur
Découvrez les entreprises qui ont été les premières à adopter et utiliser la vision par ordinateur.
L'optimisation des hyperparamètres en vision par ordinateur
Dans cet article, vous apprendrez l'importance des hyperparamètres, où, quand et comment les optimiser.
Le concept de donnees synthetiques pour la curation de datasets manufacutriers optimises
Decouvrez comment les datasets optimises ameliorent les modeles d'IA et l'efficacite de production dans le monde actuel axe sur les donnees.
SAHI revisite
Le nouveau modele de tiling de Picsellia ameliore la detection d'objets en preservant la resolution, en particulier pour les objets plus petits, tout en offrant des modes de tiling flexibles.
Les meilleurs datasets pour la vision par ordinateur
Guide complet des meilleurs datasets utiles pour la vision par ordinateur.
Analyse des coûts de l'IA pour votre organisation
Analyse des coûts de développement de l'IA en 2024, incluant l'infrastructure, la main-d'œuvre, les logiciels et des conseils pour optimiser les dépenses en vue d'une mise en œuvre réussie.
Apprendre la vision par ordinateur : Guide du debutant
Decouvrez les meilleures ressources pour apprendre la vision par ordinateur, des tutoriels OpenCV aux cours avances sur Coursera. Ideal pour les debutants !
Optimisez l'exploration des données avec la recherche visuelle améliorée
Découvrez comment la recherche visuelle transforme l'exploration des données d'images, permettant un nettoyage efficace, la détection d'objets et les recherches par image et par texte.
Des pipelines plus sûrs, une énergie plus intelligente : utiliser la vision par ordinateur pour l'inspection des pipelines
Rendez l'inspection des pipelines plus rigoureuse grâce à la vision par ordinateur. Découvrez comment la vision par ordinateur peut aider à prévenir les catastrophes sur les sites énergétiques.
Exploiter la vision par ordinateur pour des lignes de production plus intelligentes
Découvrez comment la vision par ordinateur transforme les lignes de production pour améliorer l'efficacité, réduire les erreurs et renforcer la qualité des produits dans l'industrie manufacturière.
La révolution verte de l'UE : comment la technologie transforme la gestion des déchets
Découvrez comment les entreprises de l'UE utilisent la technologie de vision par ordinateur pour stimuler l'innovation dans la gestion des déchets pour un avenir plus durable.
Introduction au suivi d'objets en vision par ordinateur
Découvrez comment le suivi d'objets s'appuie sur la détection d'objets en suivant les objets dans le temps. Explorez les différences clés, les défis et les techniques efficaces.
Découvrez piSAM : le dernier ajout à la boîte à outils de vision par ordinateur de Picsellia
Découvrez piSAM, le Picsellia Segment Anything Model. piSAM offre une segmentation d'images rapide et précise en un seul clic. Améliorez vos projets de Vision AI.
VLMs vs. CNNs : une nouvelle ere s'annonce-t-elle pour les performances en vision par ordinateur ?
Decouvrez si les Vision Language Models (VLMs) surpassent les reseaux de neurones convolutifs (CNNs) en vision par ordinateur.
Intégrer Picsellia dans votre environnement Databricks/MLFlow
Combinez la gestion de MLFlow avec les outils spécialisés de Picsellia pour des workflows efficaces et rationalisés.
Construire des équipes performantes pour les projets de vision par ordinateur
Vous cherchez à constituer des équipes performantes ? Découvrez les rôles clés nécessaires pour exceller dans le domaine de la vision par ordinateur.
L'art de l'annotation : leçons tirées d'une campagne d'annotation Picsellia
Découvrez des enseignements précieux du marathon d'annotation de Picsellia en Espagne. Apprenez comment Picsellia a révolutionné les campagnes d'annotation pour des résultats optimaux.
Présentation de Picsellia v3.0
Découvrez la dernière version, Picsellia Platform v3.0, conçue pour révolutionner le paysage de la vision par ordinateur. Des outils d'annotation améliorés pour l'étiquetage vidéo
Guide du format Tag Image File Format (TIFF) : exploiter la haute qualite de pixels pour les applications de vision par ordinateur
Les fichiers TIFF sont un format d'image raster couramment utilise pour stocker des images de haute qualite. Decouvrez comment ils fonctionnent ici.
Exploiter les datasets énergétiques : transformer l'infrastructure grâce à la vision par ordinateur
Découvrez comment les datasets énergétiques améliorent l'efficacité et la sécurité grâce aux solutions de vision par ordinateur dans le secteur de l'infrastructure.
Qu'est-ce que l'annotation video pour la vision par ordinateur ?
Vous recherchez des services d'annotation video et de vision par ordinateur ? Ameliorez vos modeles d'algorithmes IA avec des donnees precises et completes.
Les meilleurs datasets de vision par ordinateur pour l'industrie manufacturière
Accédez à des datasets manufacturiers complets et fiables pour alimenter vos projets d'IA et de machine learning.
Au-delà des bases de la détection d'anomalies en vision par ordinateur
Découvrez comment les anomalies dans les données visuelles peuvent être détectées à l'aide d'outils de vision par ordinateur.
Le découpage de datasets en vision par ordinateur
Découvrez le découpage de datasets, une technique utilisée pour diviser de grands ensembles de données en parties plus petites afin d'entraîner et de tester des modèles et d'améliorer leur précision.
Les meilleurs datasets de détection d'objets en 2024
Vous cherchez à entraîner vos modèles de détection d'objets ? Découvrez une grande variété de datasets de détection d'objets de haute qualité pour alimenter vos projets d'IA.
Détection d'anomalies dans les lignes de production avec la vision par ordinateur
Découvrez les défis et les avantages des systèmes de détection visuelle d'anomalies dans l'industrie manufacturière.
DINOv2 - Explications pas à pas - Picsellia
Découvrez DINOv2, une évolution de DINO. Essayez d'utiliser une méthode auto-supervisée appliquée aux Vision Transformers. Cette méthode permet d'obtenir des features visuelles polyvalentes.
Qu'est-ce que l'OCR ? Logiciel de reconnaissance optique de caracteres explique
Plongee approfondie dans l'OCR, de sa definition et son histoire aux technologies sous-jacentes et aux applications les plus courantes (et les plus precieuses).
Comment intégrer Picsellia dans un workflow d'entraînement Hugging Face
Passez facilement à l'échelle l'entraînement de modèles de vision par ordinateur avec la plateforme CVOps de Picsellia et HuggingFace.
Fonctions d'activation et réseaux de neurones
Découvrez le rôle clé des fonctions d'activation dans les réseaux de neurones pour les tâches de vision par ordinateur. Apprenez-en plus sur Sigmoid, ReLU et d'autres pour un meilleur deep learning.
Les métriques d'évaluation COCO expliquées
Plongez dans les métriques d'évaluation COCO pour la vision par ordinateur, en explorant la précision, le rappel, l'IoU et leur signification. Maîtrisez la détection d'objets avec Picsellia.
Mask R-CNN - Tout expliqué
Explorez Mask R-CNN : un outil révolutionnaire en vision par ordinateur pour la détection d'objets et la segmentation d'instances. Plongez dans son architecture et ses applications.
Comprendre le surapprentissage en machine learning
Apprenez a lutter contre le surapprentissage en machine learning avec des strategies efficaces et la plateforme MLOps de Picsellia. Evitez la memorisation du modele.
La convergence de la vision par ordinateur et de la technologie des drones
Contrairement a leurs predecesseurs, les drones d'aujourd'hui ne se contentent pas de capturer des images et des videos en haute resolution, l'IA a ouvert un tout nouveau domaine.
![[Industrie 4.0] Revolutionizing Manufacturing with Computer Vision](/_next/image?url=%2Fimages%2Fblog%2Findustrie-4-0-revolutionizing-manufacturing-with-computer-vision-hero.png&w=3840&q=75&dpl=dpl_FbzTF4dT5o31GMiA3kRaKrFL1uv9)
[Industrie 4.0] Révolutionner la fabrication avec la vision par ordinateur
L'intégration de la technologie de vision par ordinateur dans la fabrication moderne a ouvert un monde de possibilités pour les entreprises cherchant à optimiser leurs opérations.
Guide approfondi de l'apprentissage contrastif en IA
L'apprentissage contrastif est une technique de machine learning qui apprend aux modèles à distinguer les échantillons similaires des échantillons dissemblables.
Explorer Stable Diffusion : révolutionner la génération d'images dans la vision par ordinateur
Stable Diffusion est un type de modèle génératif qui utilise la puissance de l'IA et du deep learning pour générer des images. Examinons-le de plus près.
Top 5 des outils de suivi d'experiences pour la vision par ordinateur
L'IA est generalement obtenue par des processus iteratifs et experimentaux tels que la modification du modele, l'execution de multiples experiences et l'examen des resultats.
Les image embeddings expliqués
En bref, l'embedding est une technique de réduction de dimensionnalité. C'est une représentation vectorielle de dimension inférieure de vecteurs de caractéristiques de haute dimension (c.-à-d.
Segmentation vs detection vs classification en vision par ordinateur : une analyse comparative
Explorez les nuances de la segmentation, de la detection et de la classification en vision par ordinateur. Une analyse comparative detaillee pour une comprehension approfondie.
Comprendre le F1 Score en machine learning : la moyenne harmonique de la precision et du rappel
Dans cet article, nous allons approfondir le concept du F1 score, sa relation avec la precision et le rappel, et pourquoi il est avantageux d'utiliser le F1 score.
SAM et les modeles de fondation en vision par ordinateur
Nous avons explore comment SAM a ete cree pour devenir un outil si puissant. Un modele revolutionnaire non seulement pour Meta, mais pour l'ensemble du paysage de la vision par ordinateur !
Data-Centric AI : un guide pour améliorer les performances ML par les données
Découvrez les avantages du Data-Centric AI, un nouveau paradigme axé sur l'amélioration de la qualité des données, appliqué à la vision par ordinateur.
Intégrer facilement de nouveaux collaborateurs
Les taux de rotation élevés sont une réalité. De nombreuses raisons expliquent la tendance croissante des personnes à changer d'équipe, comme les reconversions, les mobilités internes ou les années sabbatiques.
Bonnes pratiques pour le fine-tuning des modèles de vision par ordinateur
Cet article vous présente les bonnes pratiques pour le réglage des hyperparamètres, explorées à travers une tâche typique de CV avec TensorFlow et Keras-Tuner.
MLOps de bout en bout et reproductible pour la vision par ordinateur
Tout pipeline ML d'entreprise devrait automatiser les différentes étapes du cycle de vie ML. Cette automatisation est généralement obtenue en compartimentant chaque étape en tant que service autonome.
Entrainez et integrez YOLOv8 avec Picsellia en quelques minutes
Dans ce tutoriel, nous vous fournirons un guide detaille sur la facon d'entrainer le modele de detection d'objets YOLOv8 en utilisant Picsellia.
Comment entraîner YOLOv8 sur un dataset personnalisé
YOLOv8 est l'édition la plus récente de la collection très renommée de modèles qui implémentent l'architecture YOLO (You Only Look Once).
L'AutoML remplace-t-il les data scientists ?
Le machine learning a révolutionné la vision par ordinateur et le traitement du langage et transforme désormais la biologie et l'ingénierie.
5 façons dont la vision par ordinateur simplifie la conception et les flux de travail des PCB
Les opérations de vision par ordinateur peuvent être utilisées pour automatiser de nombreuses tâches liées aux PCB, rendant le processus plus rapide et plus précis.
5 étapes pour démarrer une carrière en vision par ordinateur
Vous vous êtes déjà demandé comment vous lancer dans le domaine de la vision par ordinateur ? Voici quelques conseils pratiques pour bien démarrer !
C'est la fin de l'annee !
Notre CEO Thibaut revient sur l'annee ecoulee et partage avec nous ce qu'il a appris en matiere de vision par ordinateur, d'entrepreneuriat et d'agrandissement de la famille avo !
Comment gérer les datasets déséquilibrés en vision par ordinateur
Les datasets déséquilibrés entraînent des problèmes de précision, de surapprentissage et de biais. L'augmentation de données, la pondération des classes et la classification hiérarchique peuvent aider.
Plongée dans la détection d'objets avec YOLO
Nous explorerons la famille des modèles de détection d'objets YOLO, du réseau YOLO original jusqu'aux derniers réseaux YOLOv8 et NAS.
6 tendances en vision par ordinateur en 2022
Découvrez les tendances IA à venir pour 2022.
Comment garantir la qualité des données – Bonnes pratiques
La curation de données est la gestion des données au sein d'une organisation afin qu'elles soient facilement disponibles dans le présent et préservées pour une utilisation future.
Les Transformers remplacent-ils les CNN en détection d'objets ?
Au cours de la dernière décennie, les CNN ont déclenché une nouvelle révolution en vision par ordinateur. En 2020, les ViT ont attiré beaucoup d'attention. Les Transformers remplacent-ils les CNN ?
Comment reduire les donnees d'entrainement avec le Self-Supervised Learning
Le Self-Supervised Learning (SSL) vise a exploiter de grands datasets non etiquetes pour entrainer des extracteurs de caracteristiques performants comme les encodeurs CNN ou ViT. Mais qu'est-ce que le SSL ?
Qu'est-ce que l'augmentation de données d'images ?
Pour résoudre le problème de rareté des données, nous utilisons des techniques d'augmentation de données. Mais comment augmenter des données d'images ? Nous allons l'expliquer simplement.
Pourquoi les outils MLOps classiques ne conviennent-ils pas a la vision par ordinateur ?
Les pipelines de vision par ordinateur necessitent un ensemble de processus exclusifs a la vision par ordinateur. C'est la que le CVOps entre en jeu.
Comment optimiser les modèles de vision par ordinateur pour les appareils edge
Découvrez les meilleures techniques d'optimisation pour réduire la taille des modèles et augmenter la vitesse d'inférence en vision par ordinateur.
Bonnes pratiques pour le versioning des données et les boucles de rétroaction
Le versioning des données est une méthodologie efficace utilisée lors de l'exécution de nombreuses expérimentations impliquant différentes techniques de traitement des données. Découvrez nos bonnes pratiques !
Comment nous avons construit une fonctionnalité de recherche de similarité visuelle dans les datasets
Découvrez comment nous avons construit une fonctionnalité de recherche de similarité visuelle dans les datasets avec des embeddings et Qdrant.
Métriques clés pour le monitoring des solutions de vision par ordinateur
En vision par ordinateur, des données d'entraînement de haute qualité ne garantissent pas des modèles performants en production. Le travail commence après le déploiement, et le monitoring est indispensable.
La gestion des données en IA : un facteur clé de succès
Découvrez les facteurs clés de succès pour la gestion des données en IA.
Comment utiliser la vision par ordinateur dans la recherche sur le cancer avec le MLOps
Nous avons présenté les nouvelles fonctionnalités de Picsellia à travers un cas d'usage réel de recherche sur les cellules cancéreuses. Découvrez comment nous avons appliqué la vision par ordinateur à la recherche médicale.
Comment entraîner YOLOv5 sur un dataset personnalisé, étape par étape
Nous vous montrons étape par étape comment entraîner facilement un YOLOv5, en utilisant une plateforme MLOps complète de bout en bout pour les cas d'usage de vision par ordinateur.
Créer une plateforme CVOps : la dernière version de Picsellia est disponible
Notre nouvelle version intègre les derniers outils et fonctionnalités pour gérer l'ensemble de votre pipeline MLOps en un seul endroit, en faisant la première plateforme CVOps.
Comment Roc4t a utilisé Picsellia pour ses projets de vision par ordinateur
Roc4Tech est une entreprise d'IA dédiée à l'analyse vidéo et aux caméras intelligentes. Dans cet article, son CEO et CTO revient sur son expérience avec Picsellia.
Qu'est-ce que le Data Drift et comment le detecter en vision par ordinateur ?
Le data drift survient lorsque le dataset utilise pour entrainer votre modele ne reflete pas les donnees que vous recevez en production, entrainant une baisse de performance de votre modele.
Plateforme MLOps : Développer ou Acheter ? Ce que vous devez savoir
Certaines entreprises choisissent de développer des plateformes MLOps complètes, tandis que d'autres préfèrent acheter des outils intégrés à leurs solutions. Découvrez ce qui est le mieux pour vous.
Comment garantir la qualité d'un dataset d'images pour la classification d'images
Apprenez à résoudre les principaux problèmes de qualité des datasets, et comment optimiser la qualité globale de vos modèles d'IA pour les cas d'usage de classification d'images.
4 critères pour choisir une plateforme de gestion de données
Travailler avec de grands datasets peut être complexe. Si vous ne savez pas quels éléments considérer pour choisir une plateforme de données IA, cet article est pour vous.
Comment appliquer le MLOps à la vision par ordinateur ? Introduction au CVOps
Le CVOps fait référence aux étapes et processus du MLOps exclusifs à la vision par ordinateur, pour réaliser le développement et le déploiement de cas d'usage CV.
Comment Capgemini a utilisé Picsellia pour livrer ses modèles d'IA plus rapidement
Découvrez comment Capgemini, la multinationale française de services informatiques et de conseil, a tiré parti de Picsellia pour livrer ses modèles d'IA plus rapidement.
La route vers le MLOps -- Niveau 2 : Partie 3
Le niveau 2 du MLOps va encore plus loin en termes de type de systeme que nous sommes maintenant capables d'operer. Par la, nous entendons des systemes a grande echelle et a haute frequence.
La route vers le MLOps -- Niveau 1 : Partie 2
Qu'est-ce que le niveau 1 et le niveau 2 en MLOps, et en quoi sont-ils differents du niveau 0 MLOps ?
Qu'est-ce que le MLOps ? Et pourquoi est-ce important ? Partie 1
Le MLOps, abreviation de Machine Learning Operations, est une discipline qui vise a unifier le developpement et le deploiement des systemes de machine learning pour optimiser les modeles performants.
Data-Centric AI vs. Model-Centric AI : qui va l'emporter ?
Aujourd'hui, nous sommes passés du Model-Centric au Data-Centric AI. Nous vous guiderons à travers l'histoire du Data-Centric AI et sa direction pour les prochaines années !
Assurer le succès d'un projet de vision par ordinateur avec le ML
Classifier et catégoriser des images ou des objets par ordinateur présente de nombreux avantages. Mais comment garantir le succès de votre projet de vision par ordinateur ?
Comment construire un anonymiseur d'images pour des tâches conformes au RGPD avec TF2
Notre mission est d'aider les autres à construire de meilleurs modèles de vision par ordinateur, nous avons donc créé un anonymiseur pour vous aider à construire des datasets conformes au RGPD impliquant des personnes.
La methode la plus rapide pour analyser des modeles de detection d'objets
Apprenez a choisir, ajuster et entrainer n'importe quelle architecture de deep learning pour entrainer vos modeles de detection d'objets, en utilisant une solution MLOps pour la vision par ordinateur.
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