Fusion de données par IA
Unifier l’information
Révéler de nouveaux insights
Transformer la richesse des données
Décider avec clarté
Pourquoi fusionner des données ?
Chaque type de donnée apporte une information différente ; ensemble, elles donnent une vision plus complète. C’est précisément l’objectif de la fusion multimodale : obtenir des analyses plus fines, plus robustes en conditions difficiles.
Résultat : une précision accrue et un meilleur éclairage pour la prise de décisions.
Exemples de modalités courantes :
- Imagerie acoustique (ultrasons, vibroacoustique, etc.)
- Imagerie hyperspectrale (Infra-rouge, Rayons-X, RGB)
- Données cartographiques (topographie, hydrologie, cadastre, etc.)
C'est typiquement les données que je dois exploiter
Garder l’info utile, au bon moment (gating)
Qu’est‑ce que le gating ?
C’est un mécanisme propre à certains réseaux de neurones, qui contrôle le passage de l’information dans le modèle.
Des « portes » apprennent à ouvrir ou fermer l’accès à certains flux de données, afin de ne conserver que l’information utile à l’analyse, et ce à chaque instant.
À quoi ça sert ?
- Sur des données dans le temps (vidéo, séries de capteurs), il conserve le contexte utile et limite le bruit.
- En fusion, la combinaison devient adaptative : chaque type de donnée compte au bon moment selon sa pertinence.
- Résultat : des sorties plus stables et des résultats plus réguliers.
Usages types en fusion multimodale
Domaines couverts
- Contrôle qualité & maintenance prédictive
- Contrôle non destructif
- Mobilité / Automobile
- Aide au diagnostic
Apports clés
- Robustesse face aux variations (éclairage, bruit, occlusions)
- Réduction des ambiguïtés grâce à la complémentarité des données
- Socle commun qui facilite l’adaptation à de nouveaux contextes
Notre architecture de fusion
Nous avons conçu une architecture généraliste en réseau de neurones pour jeux de données rasterisés (données en grille 2D) et signaux associés. Elle s’adapte vite à de nouveaux contextes sans sur‑investissement R&D.
En pratique, elle intègre :
- Par type de donnée : un traitement adapté à chaque format (image, capteur, texte, carte).
- Fusion en plusieurs temps : on combine les informations à différents moments pour mieux les croiser.
- Un même socle, plusieurs usages : classification, détection, mesure… sans repartir de zéro.
Même problématique, nouvelles données ?
On reconnecte des encodeurs, on réentraîne légèrement — la base, elle, reste stable.