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Je vais développer une détection de dommages de véhicules par IA pour les réclamations d'assurance
Mujeeb
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À propos de ce service
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Vos experts en sinistres passent 3 jours par réclamation sur quelque chose qu'une caméra et une IA peuvent faire en 10 secondes. Pire, les évaluateurs humains manquent des dommages, se disputent, et créent des responsabilités. L'IA ne le fait pas.
Je conçois des systèmes de détection de dommages de véhicules qui analysent des photos de n'importe quel véhicule, classent les dommages par type, localisation et gravité, et génèrent un rapport d'évaluation structuré instantanément.
Ce que le système fournit :
- Détection de dommages : bosses, rayures, fissures, déformation structurelle
- Cartographie de localisation par panneau (capot, porte, pare-chocs, aile, toit)
- Classification de gravité (cosmétique/modérée / grave)
- Scores de confiance par région de dommage
- Sortie JSON structurée + rapport d'évaluation PDF
- API REST pour intégration à votre plateforme de gestion des sinistres/flotte
- Flux de capture photo adapté aux mobiles (web ou application)
- Comparaison avant/après pour signaler des dommages préexistants
Conçu pour : compagnies d'assurance automobile, gestionnaires de flotte, sociétés de location de voitures, plateformes de retour de leasing, concessionnaires de voitures d'occasion, services d'assistance routière.
Une photo. 10 secondes. Un rapport de dommages valable.
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Mujeeb
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Hindi, Anglais, Espagnol, Allemand
I specialize in AI/ML with skills in computer vision and Agentic model deployments. Working since 2022, I have built websites & Mobile apps, optimized performance, and fixed bugs. From requirement engineering to deployment of your project, I am your go-to option.
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FAQ
Traduction automatique
Combien d'images par véhicule le système nécessite-t-il ?
Pour une détection fiable, 8 à 12 photos couvrant tous les panneaux (avant, arrière, côtés, toit, sous le véhicule si nécessaire). Je configure le flux guidé pour inviter l'utilisateur à prendre chaque angle.
Quelle est la précision de la détection des dommages ?
Sur un jeu de données de dommages de véhicules bien annoté (que je peux fournir et entraîner à partir de), 87 à 93 % de mAP pour la détection des dommages, 84 à 90 % pour la classification de gravité. Rapport d’évaluation complet inclus.
Peut-elle détecter des dommages préexistants pour éviter la fraude ?
Oui. Le package Scale inclut un module de comparaison avant/après qui signale les dommages apparaissant entre deux sessions d'inspection — essentiel pour la prévention de la fraude en location et flotte.
Quel format de sortie pour le rapport de dommages ?
JSON structuré (pour les consommateurs d'API) et rapport PDF avec diagramme du véhicule annoté, tableau des dommages, scores de gravité et horodatage. Inclus dès le package Growth.
