De la science à l’impact : notre démarche en recherche scientifique
Nous structurons chaque programme en quatre étapes : recherche scientifique et éthique, prototypage, évaluation sur données réelles et transfert vers les équipes produit. Cette approche “science-to-product” permet de maintenir un haut niveau d’exigence méthodologique (protocoles reproductibles, métriques standardisées, documentation rigoureuse) sans perdre de vue l’industrialisation. Les doctorantes jouent un rôle central : elles assurent la veille bibliographique, conçoivent les protocoles expérimentaux, encadrent les tests d’ablation et rédigent les rapports de transfert qui alimentent directement la feuille de route produit.
Axe 1 — IA appliquée à la vision par ordinateur
Nos travaux en vision portent sur la détection, la segmentation, le suivi d’objets et la compréhension de scène. Trois contraintes guident nos choix :
Robustesse : variation d’éclairage, occultations, mouvements rapides, conditions météo hétérogènes et bruit capteur. Nous recherchons des architectures capables de maintenir des performances stables hors distribution (domain shift), via l’adaptation de domaine, la normalisation robuste et l’augmentation de données ciblée.
Efficience : pour l’embarqué et l’edge computing, nous optimisons la taille et la latence des modèles par distillation de connaissances, quantification, pruning et compilation bas niveau. L’objectif est une inférence fluide sur GPU modestes ou sur dispositifs spécialisés, sans dégrader la précision au-delà d’un seuil convenu métier.
Généralisation : nous privilégions des schémas d’apprentissage frugal, capables de tirer parti de petits volumes de données annotées, complétés par du semi-supervisé et par la génération d’annotations assistée par modèles.
Livrables typiques : modèles compressés et audités, pipelines d’annotation semi-automatique, suites de tests de robustesse et fiches de performance traçables.
Axe 2 — Analyse et traitement de flux vidéo en temps réel
L’analyse en streaming ouvre un nouveau champ de contraintes : orchestrer la capture, la synchronisation et le traitement d’images à haute fréquence, tout en gardant une latence de bout en bout compatible avec l’usage (alerte, contrôle, décision). Nous travaillons sur :
Ingestion et synchronisation : buffers adaptatifs, alignement multi-caméras, gestion des pertes réseau et relecture sélective.
Détection et suivi en flux : algorithmes à fenêtre glissante et opérateurs événementiels capables de déclencher des actions en millisecondes, y compris en scènes encombrées.
Résilience opérationnelle : micro-services scalables, tolérance aux pannes, supervision (traces, métriques, logs), et stratégies de dégradation gracieuse lorsque la bande passante ou le calcul se raréfient.
Livrables typiques : services de traitement temps réel paquetisés, tableaux de bord d’observabilité, contrats de niveau de service et procédures de rollback.
Axe 3 — Exploitation de données multimodales (vidéo + IoT audio)
L’association de la vidéo et de l’audio IoT accroît la compréhension des scènes et réduit les ambiguïtés. Nous explorons :
Fusion des modalités : stratégies précoces, tardives et hybrides, choix guidés par le compromis signal/bruit et par les ressources disponibles.
Détection d’événements corrélés : motifs acoustiques (chocs, alarmes, signatures vibratoires) mis en relation avec des indices visuels (mouvements, changements d’état).
Désynchronisation et qualité variable : horodatage précis, rééchantillonnage adaptatif, calibrage dynamique des capteurs et pondération de confiance par modalité.
Livrables typiques : modèles de fusion, jeux de tests multimodaux, rapports d’erreurs croisés qui facilitent le diagnostic sur le terrain.
Axe 4 — Conception responsable, éthique et sociétale
La responsabilité est intégrée dès le départ. Nous évaluons l’impact attendu, les risques d’usages indésirables et les obligations de protection des données. Concrètement :
Privacy by design : minimisation des données, rétention limitée, chiffrement en transit et au repos, séparation des environnements et contrôles d’accès.
Transparence et explicabilité : fiches modèle et fiches jeu de données, rapports d’interprétabilité (feature importance, contre-exemples) et documentation des limites d’usage.
Équité et non-discrimination : tests de biais sur sous-populations pertinentes, plans d’atténuation (ré-échantillonnage, calibration) et suivi en production (drift, dégradation).
Livrables typiques : protocoles d’anonymisation, rapports d’audit, check-lists de mise en production responsable et mécanismes de recours utilisateur.
Méthodes d’évaluation et transfert industriel
Nos métriques combinent standards académiques (précision, rappel, F1, mAP, IDF1 pour le suivi) et indicateurs métier (temps jusqu’à l’insight, coût par événement, taux d’alertes utiles). Chaque expérience est reproductible : versions de données, seeds, artefacts dockerisés, scripts d’entraînement et d’inférence contrôlés. Côté exploitation, nous appliquons des pratiques MLOps/CVOps : gestion de versions de données, entraînements itératifs, détection de dérive, A/B tests et canary releases pour sécuriser les déploiements.
Cas d’usage concrets
Inspection visuelle en ligne : détection d’anomalies matériaux et géométriques sur des chaînes rapides, avec réduction mesurée des faux positifs et des temps d’arrêt.
Sécurité et sûreté opérationnelles : alertes multimodales pour événements à fort enjeu (intrusions, chutes, anomalies sonores), avec stratégies de tolérance au bruit et aux masques visuels.
Maintenance visuelle prédictive : suivi d’usure, détection de micro-défauts et estimation de la durée de vie résiduelle, assortie d’indicateurs explicables pour l’acceptation par les équipes terrain.
Chaque cas donne lieu à un dossier d’évidence : description des données, protocoles, résultats, limites connues et jalons d’amélioration. Ce formalisme facilite les audits clients et les revues d’architecture, tout en accélérant la montée en maturité des solutions.
Une feuille de route assumée
À court terme, nous renforçons l’efficience des modèles pour l’edge, l’explicabilité en contexte et la robustesse hors distribution. À moyen terme, nous étendrons l’intégration de signaux audio IoT et les schémas d’apprentissage faiblement supervisés pour les événements rares. À plus long terme, nous visons des systèmes capables d’auto-amélioration sous contraintes éthiques, énergétiques et réglementaires, en gardant l’humain dans la boucle pour les décisions sensibles.
Conclusion
La branche scientifique d’IA SOFT fait de la recherche appliquée un levier direct de valeur. En combinant vision par ordinateur, traitement temps réel, multimodalité et principes de responsabilité, nous livrons des systèmes d’IA utiles, robustes et dignes de confiance. Notre promesse est simple : transformer les meilleures idées issues de la littérature en produits mesurables, auditables et réellement opérants dans des environnements complexes.
Contactez nos experts IA SOFT pour une démonstration.
