Comment les réseaux de neurones convolutifs (CNN) optimisent la reconnaissance d'images et la vision par ordinateur
L'intelligence artificielle a fait d'énormes progrès ces dernières années, mais lorsqu'il s'agit d'apprendre aux machines à « voir », une technologie se démarque : les réseaux de neurones convolutifs (RNC). Ils constituent l'épine dorsale des systèmes modernes de vision par ordinateur, permettant des applications allant de la reconnaissance faciale et des véhicules autonomes à l'imagerie médicale et à l'inspection industrielle. Les réseaux de neurones convolutifs sont conçus […]
Transformateurs de vision (ViT) et leur impact croissant sur la vision par ordinateur
Pendant des années, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont été le choix par défaut pour la vision par ordinateur. Ils ont permis des avancées majeures dans la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation. Mais avec l'évolution du domaine de l'apprentissage profond, une nouvelle architecture transforme le paysage : les transformateurs de vision (ViT). Empruntés au traitement automatique du langage naturel (TALN), les transformateurs s'appuient sur des mécanismes d'attention plutôt que sur des convolutions. […]
Optimisation des robots d'entrepôt avec des ensembles de données robotiques de haute précision
L'essor de l'automatisation des entrepôts a fait de la robotique un moteur essentiel d'efficacité des chaînes d'approvisionnement modernes. Cependant, l'un des plus grands défis des entreprises de robotique est de former les systèmes de vision à reconnaître de manière fiable des objets dans des environnements complexes et dynamiques. Une entreprise suédoise leader dans la robotique d'entrepôt a contacté Macgence AI pour lui présenter ce défi. Ses robots devaient […]
Annotation de données à distance ou sur site : quel modèle fonctionne le mieux ?
Saviez-vous que seulement 23 % des projets d'IA sont déployés avec succès en production ? Le principal obstacle ne réside pas dans les algorithmes ni dans la puissance de calcul, mais dans l'obtention rapide de données étiquetées de haute qualité. Lors de la création de modèles d'IA, les équipes sont confrontées à un choix crucial dès le début. Faut-il faire appel à des experts en étiquetage de données à distance ? Ou plutôt créer des équipes d'annotation sur site ? […]
Pourquoi les entreprises se tournent-elles vers les données synthétiques pour les LLM ?
En 2025, les données générées se comptent en zétaoctets. Or, seulement 5 % des données disponibles sur Internet sont accessibles au public. Ce constat choquant met en lumière un défi majeur auquel sont confrontés les développeurs d'IA. Les entreprises s'empressent de développer des systèmes d'IA plus intelligents, mais la plupart se heurtent à un obstacle majeur : le manque de données d'entraînement annotées et de qualité est tout simplement insuffisant. […]
Qu'est-ce qu'un LLM ? – Explication des grands modèles linguistiques
L'intelligence artificielle a transformé notre façon d'interagir avec la technologie, et les grands modèles linguistiques (LLM) sont au cœur de cette évolution. De l'alimentation des chatbots à la génération de contenu, les LLM sont à l'origine de nombreux outils d'IA actuels. Mais que sont-ils exactement et comment fonctionnent-ils ? Décryptons-les. Signification des LLM […]
GetAnnotator par Macgence AI
Au cours des sept dernières années, le paysage de l'IA a évolué, passant de la classification des chiens par rapport aux images à la mise en place de systèmes autonomes complexes ou multimodaux. Des systèmes tels qu'un véhicule autonome, un copilote LLM et des systèmes d'IA d'entreprise. Pourtant, malgré tous ces progrès, un obstacle persiste depuis plus de deux décennies : accéder à des données de haute qualité ou en créer […]
Services d'annotation de données multi-capteurs : transformez vos modèles d'IA
Saviez-vous que plus de 73 % des initiatives d'IA dans des secteurs comme les véhicules autonomes (VA), la robotique, les systèmes d'aide à la conduite (ADAS), la santé et la maison connectée échouent ? Le principal problème n'est pas les algorithmes ni le matériel, mais la mauvaise qualité des données. En matière d'entraînement de l'IA, l'annotation de données multicapteurs est particulièrement complexe. En fait, elle est près de cinq fois plus difficile que la […]
L'impact de l'annotation des données médicales sur le succès de l'IA
À l'échelle mondiale, le secteur médical est devenu l'une des principales destinations d'investissement pour les entreprises, les startups et les gouvernements, consacrant plus de 600 milliards de dollars à sa croissance et à son innovation. Les innovations récentes dans le secteur médical accomplissent des miracles. Des miracles comme la détection des premiers stades du cancer du sein avec une précision qu'aucun radiologue qualifié ne pourrait jamais atteindre. Au-delà […]
Développement éthique d'un ensemble de données d'images du monde réel pour la recherche en vision par ordinateur
Introduction Dans le domaine de l'intelligence artificielle, la vision par ordinateur (CVI) s'impose comme l'une des technologies les plus transformatrices, stimulant l'innovation dans des secteurs tels que la santé, la vente au détail, la conduite autonome, l'agriculture et la surveillance. Au cœur de la vision par ordinateur se trouve un élément fondamental : les jeux de données d'images. Des systèmes de reconnaissance faciale à la détection d'objets dans les véhicules autonomes, l'efficacité de […]