Notre agence concevra des systèmes de vision par ordinateur pour la détection et le suivi en temps réel

Nous adaptons la complexité du modèle (CNN, YOLO, ViT) à votre matériel — GPU CUDA, TPU en périphérie ou clusters cloud. Ensuite, nous réalisons des benchmarks pour la latence, le débit et la consommation d’énergie. Notre déploiement utilise des microservices conteneurisés, l’autoscaling et une surveillance en temps réel pour une inférence à faible latence et rentable.

Pas du tout. Nous structurons le travail en étapes claires — R&D, POC, entraînement du modèle, intégration, QA — avec des mises à jour de progrès compréhensibles. Nos ingénieurs autonomes gèrent les détails techniques, tandis qu’un gestionnaire dédié (ou CTO sur demande) supervise la qualité et le respect des délais.

Chaque étape clé comprend un contrôle qualité croisé, des revues de code et une validation des performances sur des ensembles de données de validation. Nous fournissons un code documenté, des pipelines CI/CD pour le retrainement et des hooks de détection de dérive. Les options de support continu garantissent que vos modèles évoluent avec de nouvelles données et des changements d'utilisation.

Nous appliquons un chiffrement de bout en bout (AES-256) pour les données en transit et au repos, anonymisons les traits sensibles (visages, plaques d’immatriculation) sur demande, et respectons le RGPD ainsi que d’autres réglementations régionales. Les modèles peuvent être déployés sur site ou dans des VPC privées pour garantir la souveraineté totale des données.

Oui, nous assignons un gestionnaire qui peut communiquer directement avec vous ou travailler en coulisses. Pour les clients préférant une communication directe avec l’équipe, le gestionnaire assure la cohérence tout en vous permettant d’interagir directement avec les développeurs.

Les projets ML comportent une incertitude concernant la précision du modèle. Nous y faisons face en définissant des indicateurs de réussite (précision, rappel, latence) lors de la phase de découverte et en les validant avec des jeux de données de validation à chaque étape. Si un modèle ne converge pas, nous signalons rapidement des alternatives — pas après six semaines d'entraînement.

Nous avons mis en place une pipeline CV en temps réel traitant des vidéos en moins de 250 ms par image sur 4 flux, réduisant la charge cognitive de l'opérateur de 75 % et enregistrant plus de 10 000 images analysées sur du matériel standard. Le client a confirmé que notre spécialiste en vision était essentiel au succès (Gary Gergen, propriétaire de Tethys Ocean LLC).

Oui. Nous signons des NDA avant toute discussion technique, sur demande.

C'est le cas. La propriété intellectuelle, le code source, la documentation d'architecture et les runbooks de déploiement vous sont entièrement attribués à l'issue — sans verrouillage par un fournisseur.

Oui. Contrats signés avec un périmètre fixe par phase. Wyoming LLC — vous contractez avec une entité enregistrée, pas avec un particulier.