Vision / Voice
YOLO fine-tuné défauts pièces, OCR factures complexes, Whisper vocabulaire BPF/médical/BTP, segmentation imagerie.
Le problème que ça résout
Les foundation models génériques (GPT-4o vision, Whisper standard) tombent à 60-75 % de précision sur votre vocabulaire et vos données métier. Pour un contrôle qualité, un OCR de factures, ou une transcription d'atelier, ce n'est pas exploitable. Les modèles SaaS ne savent pas ce qu'est un défaut sur votre pièce ou comment s'écrit votre référence interne.
Ce que nous livrons
Nous fine-tunons des modèles spécialisés sur vos données : YOLO/RT-DETR pour la détection visuelle, Whisper avec lexique custom pour la transcription, modèles OCR spécialisés (Donut, LayoutLMv3) pour les documents complexes. POC en 2-3 semaines sur 100-500 échantillons annotés, industrialisation ensuite avec pipeline complet.
Pourquoi c'est durable
Les foundation models restent génériques sur la vision/voix métier. Le fine-tune sur vos données est irremplaçable.
Méthodologie
01.Cadrage et POC
Définition du cas d'usage, métriques (précision, rappel, F1), seuils acceptables. Constitution d'un dataset POC de 100 à 500 échantillons annotés. Fine-tuning rapide pour validation de faisabilité.
02.Annotation industrielle
Construction du dataset complet : 1 000 à 50 000 échantillons selon complexité. Process d'annotation reproductible, double-relecture sur cas ambigus, gestion des révisions.
03.Fine-tuning et évaluation
Choix du modèle de base, augmentation de données, hyperparamètres. Évaluation sur dataset de test tenu de côté, comparaison aux baselines. Itération jusqu'aux seuils définis.
04.Déploiement et serving
Quantification ONNX/TensorRT pour déploiement edge si nécessaire, API REST/gRPC pour cloud, intégration dans votre pipeline existant (chaîne de production, GED, ATS).
05.Monitoring drift
Détection de changements de distribution sur les entrées, alertes sur dégradation de qualité, échantillonnage automatique des cas limites pour le prochain réentraînement.
06.Réentraînement périodique
Cycle trimestriel ou semestriel : intégration des nouveaux échantillons, retrain, évaluation, déploiement avec rollback automatique en cas de régression.
Livrables
- POC documenté + métriques
- Dataset annoté complet versionné
- Modèle fine-tuné (poids + config)
- API de serving + documentation
- Pipeline d'annotation et de retrain reproductible
- Monitoring drift configuré
- Plan de réentraînement périodique
Pour qui · délais · conformité
Profil idéal
Industriels avec contrôle qualité visuel (mécanique de précision, électronique, pharma BPF), structures avec OCR de documents complexes (contrats, factures fournisseurs hétérogènes, diagnostics), métiers avec vocabulaire spécifique (BTP chantier, médical, juridique).
Délais
POC : 2-3 semaines. Industrialisation : 8 à 16 semaines selon volumétrie d'annotation.
Cadre de conformité
Diamond Solutions ne livre AUCUN cas d'usage relevant des pratiques interdites Art. 5 : reconnaissance faciale d'identification, catégorisation biométrique d'origine/opinion/santé, reconnaissance d'émotions au travail ou en éducation, scraping non ciblé de visages. Le scope est strictement limité aux usages industriels (qualité, sécurité d'équipements), documentaires (OCR, classification documents), et techniques (transcription, segmentation imagerie technique). Tout cas d'usage Annexe III high-risk déclenche le pipeline de documentation complet.
Tarifs
Les tarifs s'entendent hors taxes. Devis personnalisé après cadrage. Paiement par tiers (30 % cadrage, 40 % livraison intermédiaire, 30 % livraison finale) ou mensuel selon préférence.
Questions fréquentes
Quelle quantité d'échantillons annotés faut-il ?+
POC : 100 à 500 selon complexité. Industrialisation : 1 000 à 50 000. Pour des défauts visuels rares, on travaille en data augmentation et fine-tuning few-shot.
Faisez-vous l'annotation ou faut-il qu'on la fasse ?+
Les deux options. Vous annotez (avec notre outil ou le vôtre) si vous avez la connaissance métier — c'est souvent plus rapide. Sinon, nous coordonnons une équipe d'annotation externe.
Reconnaissance faciale ?+
Non. Hors scope strict de Diamond Solutions, conformément à l'Art. 5 AI Act. Aucune exception.
Sur quel matériel tourne le modèle ?+
Selon le cas : edge (NVIDIA Jetson, Coral) pour temps réel sur ligne de production, GPU serveur (RTX 5090, A100) pour traitement batch ou cloud privé.
Quelle qualité par rapport à un humain expert ?+
Sur défauts visuels bien définis et corpus suffisant : équivalent voire supérieur (constance > humain). Sur cas ambigus ou contextuels : un humain reste meilleur — d'où la supervision humaine Art. 14.
Et la propriété du modèle final ?+
Identique au Modèle Maison : poids, code, dataset versionné, pipeline — tout est livré. Vous gardez la maîtrise complète, aucune dépendance Diamond Solutions au-delà du contrat de maintenance optionnel.
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