Computer Vision et vision par ordinateur : transformer vos images en informations utiles à vos équipes.
Photographies techniques, images de production, flux vidéo : nous concevons des systèmes qui identifient, mesurent, classent ou signalent ce que vous avez défini, et qui disent aussi ce qu'ils ne peuvent pas déterminer.
Démonstration : image, installation et relevés fictifs. Une anomalie présumée n'est pas une défaillance : elle se vérifie sur place.
Illustration en six étapes, données fictives. 1. L'image source : une photo de ronde du poste P-07, reçue sans retouche. 2. Les zones observées, définies par l'équipe : l'indicateur, l'assemblage, le dessous de la bride. 3. Les éléments détectés : un manomètre, sept boulons visibles, un câble. 4. Les mesures : l'aiguille lue à 4,2 bar sur une échelle de 0 à 10, sept boulons visibles sur huit attendus. 5. Les incertitudes : le huitième boulon, masqué par le câble, reste non déterminé ; une trace sombre sous la bride est une anomalie présumée, à vérifier. 6. Les observations transmises à l'équipe de maintenance : le relevé et deux points à contrôler sur place ; le technicien confirme ou écarte la trace. Aucune décision n'est prise par le système.
Image source · poste P-07photo de ronde, fictive
Lire les repères
- observé directement : détecté ou lu
- non déterminé : rien n'est affirmé
- anomalie présumée : à vérifier sur place
- à confirmer par une personne
Observations structuréesce que reçoit l'équipe
- ImagePhoto de ronde du poste P-07, reçue sans retouche Reçue
- ZonesZ1 indicateur, Z2 assemblage, Z3 sous la bride Définies par vous
- Détection1 manomètre, 7 boulons visibles, 1 câble Détecté
- MesureAiguille à 4,2 bar sur une échelle de 0 à 10 Lu
- IncertitudeBoulon 8 masqué par le câble Non déterminé
- IncertitudeTrace sombre sous la bride : humidité ou salissure ? Anomalie présumée
- TransmisRelevé et deux points à contrôler, vers l'équipe maintenance Envoyé
- À confirmerLe technicien confirme ou écarte la trace sur place Par une personne
Analyse d'une photo de ronde, six étapes
Identifier, mesurer, classer, signaler : vos équipes gardent le contrôle.
Un système de vision ne voit pas comme une personne. Il repère dans une image ce qu'on lui a appris à reconnaître, et produit une information que vos équipes peuvent vérifier.
Identifier
Un objet, une pièce, un équipement : présent ou absent, à l'endroit attendu.
Mesurer
Une position, un comptage, une lecture d'indicateur, une surface apparente.
Classer
Un état d'aspect, parmi des catégories que vous définissez avec vos critères.
Signaler
Un écart par rapport à l'attendu, présenté comme un point à examiner.
Ce que cette page ne couvre pas
- Lire et extraire le texte des documents relève du traitement documentaire.
- Produire ou transformer des images relève de l'IA générative.
- Surveiller ou reconnaître des personnes : nous ne le proposons pas.
Des cas d'usage précis, là où vos équipes regardent déjà des images.
Les projets utiles partent d'une inspection que quelqu'un fait déjà à l'œil, souvent et toujours de la même façon.
Identification d'objets
- Image
- photo d'un lot ou d'un rayonnage
- Résultat
- présence et nombre des pièces attendues
- Qui décide
- le magasinier
Détection d'anomalies visuelles
- Image
- photo d'une surface
- Résultat
- zones à examiner, marquées sur l'image
- Qui décide
- le contrôleur
Contrôle qualité industriel
- Image
- image de chaque pièce sur une ligne
- Résultat
- aspect conforme, pièce à examiner ou image refusée
- Qui décide
- le service qualité
Photographies techniques
- Image
- photos de chantier ou d'intervention
- Résultat
- éléments attendus présents ou manquants
- Qui décide
- le conducteur de travaux
Compteurs et indicateurs
- Image
- photo d'un manomètre ou d'un afficheur
- Résultat
- valeur lue, ou image jugée illisible
- Qui décide
- le technicien
Zones et équipements
- Image
- vue d'une installation
- Résultat
- état apparent de chaque zone définie
- Qui décide
- l'équipe de maintenance
Contrôle documentaire visuel
- Image
- scan d'un formulaire
- Résultat
- tampon et signature présents ou absents, à l'emplacement attendu ; le texte reste au traitement documentaire
- Qui décide
- l'agent administratif
Selon votre secteur : BTP et construction, maintenance et services techniques, industrie et logistique.
Une même image, cinq situations : vous voyez ce que le système sait, et ce qu'il ignore.
Sur une ligne de production fictive, une caméra photographie chaque pièce. Choisissez une situation : la fiche sépare ce qui est observé, ce qui est déduit, ce qui reste indéterminé, ce qui est transmis et ce qu'une personne doit confirmer.
Caméra 2 · poste de contrôle · image fictive
Anomalie présumée
- Ce que le système observe
- Une interruption visible du cordon de soudure, sur le bord inférieur.
- Ce qu'il en déduit
- Un défaut de soudure est possible : c'est une suspicion, pas un diagnostic.
- Ce qu'il ne peut pas déterminer
- S'il s'agit d'un défaut, d'une projection ou d'une ombre.
- Ce qu'il transmet
- « Pièce à examiner » : mise de côté, avec l'image et la zone marquée.
- Ce qu'une personne doit confirmer
- Le contrôleur qualité examine la pièce et décide : conforme, à reprendre ou rebut.
Les cinq situations, et ce que le système en dit à chaque niveau de lecture.
Pièce bien visible : Lecture complète
- Ce que le système observe
- Le contour de la pièce, quatre perçages et un cordon de soudure continu.
- Ce qu'il en déduit
- Une forme connue : la pièce de référence PL-40, perçages en place.
- Ce qu'il ne peut pas déterminer
- La solidité de la soudure : elle ne se voit pas sur une image.
- Ce qu'il transmet
- « Aspect conforme », enregistré avec l'image vers le suivi qualité.
- Ce qu'une personne doit confirmer
- Rien pour cette pièce ; les contrôles par échantillonnage de votre procédure continuent.
Pièce en partie masquée : Lecture partielle
- Ce que le système observe
- Trois perçages visibles ; un angle recouvert par une autre pièce.
- Ce qu'il en déduit
- Probablement une PL-40, d'après la partie visible.
- Ce qu'il ne peut pas déterminer
- Le quatrième perçage et l'angle masqué : ce qui est caché n'est pas analysé.
- Ce qu'il transmet
- « Lecture incomplète » : demande de repositionnement ou de nouvelle prise.
- Ce qu'une personne doit confirmer
- L'opérateur sépare les pièces ; l'image suivante est analysée à nouveau.
Image de qualité insuffisante : Image inexploitable
- Ce que le système observe
- Un contour approximatif et un reflet sur la surface.
- Ce qu'il en déduit
- Rien de fiable : la qualité de l'image ne permet pas l'analyse prévue.
- Ce qu'il ne peut pas déterminer
- Les perçages, le cordon, la référence de la pièce.
- Ce qu'il transmet
- « Image refusée » : nouvelle prise demandée, sans résultat de contrôle.
- Ce qu'une personne doit confirmer
- L'équipe vérifie l'éclairage ou la caméra si les refus se répètent.
Anomalie potentielle : Anomalie présumée
- Ce que le système observe
- Une interruption visible du cordon de soudure, sur le bord inférieur.
- Ce qu'il en déduit
- Un défaut de soudure est possible : c'est une suspicion, pas un diagnostic.
- Ce qu'il ne peut pas déterminer
- S'il s'agit d'un défaut, d'une projection ou d'une ombre.
- Ce qu'il transmet
- « Pièce à examiner » : mise de côté, avec l'image et la zone marquée.
- Ce qu'une personne doit confirmer
- Le contrôleur qualité examine la pièce et décide : conforme, à reprendre ou rebut.
Cas hors périmètre : Hors périmètre
- Ce que le système observe
- Un objet sur le tapis, qui ne ressemble à aucune pièce apprise.
- Ce qu'il en déduit
- Aucune référence : le système ne force pas un classement.
- Ce qu'il ne peut pas déterminer
- Ce qu'est l'objet.
- Ce qu'il transmet
- « Objet non reconnu » : signalé, sans classement.
- Ce qu'une personne doit confirmer
- L'opérateur retire l'objet ; si ce cas revient, il peut entrer dans le périmètre.
À retenir : une détection est une observation, pas une preuve. Le système classe ce qu'il a appris à reconnaître ; ce qu'il ne peut pas déterminer est dit, et les décisions qui engagent restent à vos équipes.
Pièces, caméra et résultats fictifs : aucun taux de détection n'est affiché, car aucun n'est mesuré ici.
Un résultat commence à la prise de vue : des images préparées pour être lues.
Avant le modèle, il y a la caméra, la lumière et le geste de la personne qui photographie. C'est souvent là que se joue la qualité d'un projet.
Éclairage
- À vérifier
- reflets, ombres, contre-jour
- Ce que nous proposons
- un éclairage stable, ou une consigne de prise de vue
Angle et distance
- À vérifier
- un objet vu de trop loin ou de biais
- Ce que nous proposons
- un gabarit, un repère au sol, un cadrage guidé
Netteté
- À vérifier
- flou de bougé ou de mise au point
- Ce que nous proposons
- le refus de l'image, avec une nouvelle prise demandée
Variété
- À vérifier
- saisons, salissures, modèles de pièces
- Ce que nous proposons
- des exemples de toutes les situations réelles
Cas rares
- À vérifier
- des défauts peu fréquents
- Ce que nous proposons
- les collecter et les documenter en priorité
Annotation
- À vérifier
- qui décrit les exemples, avec quels critères
- Ce que nous proposons
- les critères de vos experts, écrits avant l'annotation
Nous évaluons la faisabilité sur un échantillon de vos images, cas difficiles compris, avant de promettre un résultat.
Une détection est une observation, pas une preuve : chaque doute revient à une personne.
Un système de vision se trompe parfois. Ce qui compte, c'est qu'il le dise, et que la décision reste à ceux qui en répondent.
Lu
le résultat est transmis, avec l'image
Partiel
la lecture est incomplète ; une nouvelle prise est demandée
Indéterminé
rien n'est affirmé sur ce qui ne se voit pas
À vérifier
une anomalie présumée, examinée par une personne
- Un classement n'est pas une preuve : c'est une observation calculée, à rapprocher de vos contrôles.
- Une décision qui engage — rebut, arrêt, sécurité, conformité — n'est jamais automatisée sans validation humaine.
- Les seuils se règlent avec vous, et se contrôlent dans le temps.
- Les performances se mesurent sur vos images, pendant le projet ; elles ne s'annoncent pas avant.
Et les personnes à l'image ?
Nos scénarios n'analysent pas les personnes. Sur des images réelles, l'usage des données dépend du projet : la minimisation, la protection et, si nécessaire, le masquage des personnes se définissent au cadrage technique, avec vos responsables de la protection des données.
Le même principe guide nos agents IA : une supervision humaine là où la décision engage.
Les résultats arrivent dans vos outils : pas d'écran de plus à surveiller.
Un relevé, une alerte ou une pièce à examiner n'ont de valeur que s'ils arrivent au bon endroit, auprès de la bonne personne.
Où arrivent les images
Caméras fixes, smartphones des équipes, drones, archives d'images existantes.
Où partent les résultats
Votre outil qualité, votre GMAO, votre ERP ou une simple alerte, selon les logiciels métiers que vous utilisez.
Ce qui se déclenche
Une demande d'intervention, une mise de côté, une nouvelle prise : des opérations qui s'enchaînent avec vos autres processus.
Les comptages et les états relevés au fil du temps peuvent ensuite nourrir l'analyse de données et la prédiction.
Questions fréquentes sur la vision par ordinateur
Ce que nous demandent les équipes avant de confier leurs images à un système de vision.
Quelle différence entre computer vision et OCR ?
L'OCR lit le texte d'un document pour le transformer en données : cela relève du traitement documentaire. La vision par ordinateur analyse ce que montre une image : un objet, un état, une position, un écart. Sur un document, elle peut vérifier la présence d'un tampon ou d'une signature, pas en lire le contenu.
Combien d'images faut-il pour démarrer un projet de vision par ordinateur ?
Il n'y a pas de nombre universel : il dépend de la variété des situations et de la rareté des cas à reconnaître. Nous commençons par un échantillon représentatif, cas difficiles compris, pour évaluer la faisabilité avant de décider d'une collecte plus large.
Un système de vision peut-il se tromper ?
Oui. Une image floue, un objet masqué ou un cas jamais vu peuvent conduire à une erreur. C'est pourquoi le système signale ce qu'il ne peut pas déterminer, que les seuils se règlent avec vous, et que les décisions qui engagent restent validées par une personne.
Peut-on analyser un flux vidéo, et pas seulement des photos ?
Oui, selon le besoin : on peut analyser des images extraites à intervalle régulier, ou au moment d'un événement, comme le passage d'une pièce. Le rythme, le lieu de traitement et le délai de réponse se décident au cadrage, avec vos contraintes de réseau et d'exploitation.
Que deviennent les images, et les personnes qui y apparaissent ?
Les images servent au projet défini avec vous, dans les conditions de conservation convenues. Nous ne proposons ni identification ni suivi de personnes ; quand des personnes peuvent apparaître dans le champ, leur masquage et la minimisation des données font partie du cadrage technique, avec vos responsables de la protection des données.
La planche contact de votre projet : les cas difficiles repérés d'emblée.
Neuf questions de cadrage
Nature des images
Photos, vidéo, vues aériennes, images de production ?
Origine des données
Quelles caméras ou quels appareils, et qui prend les images ?
Qualité
Éclairage, angle, netteté : constants ou variables d'une prise à l'autre ?
Objets à reconnaître
Quoi exactement, et selon quels critères décidez-vous aujourd'hui ?
Cas difficiles
Masquages, reflets, défauts rares, objets inconnus : lesquels existent ?
à documenter en premierRésultats attendus
Compter, mesurer, classer, signaler : sous quelle forme ?
Validation humaine
Qui confirme, à quel moment, et que fait-on d'un doute ?
Intégration aux logiciels
Vers quel outil part le résultat, et qui le lit ?
Conditions d'exploitation
Sur place ou à distance, en continu ou par lots, avec quel délai ?
Envoyez-nous quelques images représentatives, y compris les plus difficiles. Nous regardons avec vous ce qu'elles permettent de reconnaître, et ce qu'elles ne permettront pas.
- Un échange sur vos images et vos contraintes
- Un premier avis sur la faisabilité et ses conditions
- Les validations humaines à prévoir, nommées
Réponse sous 24 à 48 heures ouvrées.
contact@crawleragency.com
+33 4 94 36 20 09
Aucune image n'est nécessaire pour ce premier échange ; celles que vous partagerez servent uniquement à cadrer le projet.