PROBLÉMATIQUE 

Lorsqu’un pneu est en fin de vie, ce dernier est envoyé dans un centre de manutention. En  fonction des caractéristiques du pneu, il est possible ou non de le rechaper. Les procédures sont très spécifiques et le diagnostic doit être parfaitement objectif.

Comment l’IA peut apporter une aide au diagnostic ? Comment accélérer le retour d’informations ?

CLIENT

MICHELIN, Clermont-Ferrand (FRANCE) 

SOLUTION APPORTÉE

Neovision a d’abord réalisé une première étude exploratoire de reconnaissance d’images sur une petite quantité de données afin d’évaluer le niveau de performance atteignable.

Dans un second temps, une plus grande quantité de données a été explorée, dans un projet de plus large envergure et intégrant des problématiques de classification.

BÉNÉFICE CLIENT

Ces études exploratoires ont permis de valider de nombreux avantages pour notre client. Elles montrent le potentiel de l’automatisation du retour d’informations sur un nombre important de produits. En effet, les opérateurs pourront identifier plus rapidement les caractéristiques observées sur le terrain. Ce travail permettra dans le futur, d’augmenter la connaissance de l’usage des pneus.

RÉALISATION

La première étude consistait en une étude statistique et visuelle sur un petit volume de données. Le but était simplement de pouvoir analyser la répartition des données dans les différentes catégories, afin de pouvoir mesurer le niveau de performance atteignable sur des problématiques de classification. Pour cela, nous avons utilisé notre outil de visualisation de données Tadaviz. Il nous a permis de prédire le niveau de performance atteignable pour classer correctement les caractéristiques présentes sur les pneus.

Une fois le niveau de performance validé, nos avons augmenté le volume de données, afin d’entraîner des algorithmes de deep learning à atteindre ces performances. Nous avons travaillé avec les experts métiers pour spécifier certaines caractéristiques et préciser les critères de classification.

TECHNOLOGIES & EXPERTISES ASSOCIÉES

Deep learning, Computer Vision, Classification d’Images

TEMOIGNAGES

« Très rapidement, nos équipes ont tissé des liens de confiance et de respect mutuel qui se renforcent au fil du temps. Cela est très perceptible dans les échanges réguliers qui nous rassemblent. Il faut dire que nous avons de beaux succès professionnels à partager, cela nous rend fier de part et d’autre et rend plus fort nos équipes. Neovision a su démontrer une écoute active et une grande capacité à comprendre nos attentes, nos contraintes et nos besoins ; Les solutions proposées en sont la preuve, à chaque fois délivrées dans les temps et répondant à nos objectifs. Neovision a aussi été force de proposition au travers de solutions innovantes que nous sommes en train d’adopter : Tadaviz.

Bravo et merci. »

Alain  BOITEAU, Data Scientist,
Product Quality and Market Performance Surveillance

Vincent ARVIS, Ingénieur R&D chez Michelin