Reconnaissance d’images

SUCCESS STORY

Le contexte

📈 Un des leaders mondiaux des revêtements de sol souhaite augmenter ses parts de marché

👷🏼‍♂️ Ses cibles prioritaires sont les architectes et les installateurs

❌ Le problème qu’il rencontre est que leur site ne permet pas aux nouveaux utilisateurs de trouver leur produit.
En août 2017, 50% des recherches effectuées sur le site sont faites directement avec le numéro de référence du produit

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La démarche

⏱ L’hypothèse business que nous faisons avec le client est que les nouveaux clients achètent peu car la recherche d’un produit est compliquée

👨🏼‍💻 Nous constituons une équipe de 2 data scientists et d’un coach agile qui vont travailler en direct avec le métier

🚀 Au bout de 6 semaines de projet, un architecte peut uploader une photo sur l’outil. Il se voit alors proposer 12 produits de la marque à la couleur et à la texture similaires

Les résultats

✅ En janvier 2018, 87% des architectes recommandent l’outil

💪 En avril 2018, l’outil est en ligne sur le site de Tarkett, essayez le ici

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“Sicara a eu un rôle important dans notre stratégie de différenciation par l’innovation. L’accompagnement sur la méthode agile d’une part et la vitesse d’exécution d’autre part nous ont permis d’avoir un outil innovant en seulement 10 semaines, avec une vraie prise en compte des objectifs pour nos clients

Jean-Hubert Guillot, IT Director – Data / Architecture & Performance chez Tarkett

La machine peut désormais comprendre des données visuelles

La reconnaissance d’image est une branche de l’intelligence artificielle. Via des algorithmes comme les réseaux de neurones, une machine est capable d’analyser, traiter et comprendre de la donnée visuelle. Cela permet d’automatiser des tâches complexes ou encore d’aider un robot à comprendre son environnement.

Des entreprises exploitent déjà la reconnaissance d’image

Aujourd’hui, la reconnaissance d’image est utilisée dans différents métiers. Dans l’industrie pour détecter des pièces défectueuses sur une chaîne de production, dans le domaine médical pour reconnaître une cellule cancéreuse, ou encore pour modérer des contenus sur un site e-commerce. Ces tâches, que seul un être humain pouvait réaliser autrefois, sont désormais automatisables.

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La reconnaissance d’image chez Sicara

Sicara développe des solutions sur mesure adaptées au besoin de chaque client. Nous implémentons les algorithmes les plus pertinents en fonction de vos besoins et de vos données disponibles.

Nos experts reconnaissance d’image

  • Adil
    Adil Data Scientist Agile

    Centrale Paris

    Pendant ses études à Centrale Paris Adil s’est spécialisé en informatique et en Machine Learning. Il a fait ses armes en Computer Vision chez Dassault Système, où son travail a fait l’objet d’un brevet. Adil est le premier a avoir rejoint l’aventure Sicara aux cotés de Benoit et Pierre-Henri en novembre 2016.

  • Pierre-Henri
    Pierre-Henri CTO

    École Polytechnique, PhD

    Pierre-Henri a réalisé une thèse de doctorat en mathématiques sur les “p-variations approchées et erreurs d’arrondis”. A la suite de sa thèse il rejoint Theodo où il devient deputy CTO. En 2016 il co-fonde Sicara avec Benoît.

  • Quentin
    Quentin Data Scientist Agile

    Supélec

    Passionné d’intelligence artificielle, Quentin a étudié le Machine learning dans la meilleure université Chinoise (TsingHua) où il a travaillé sur des algorithmes de réseaux de neurones artificiels. Après une première expérience de datascientist chez Publicis, Quentin se forme au lean et au développement chez Theodo. Il rejoint l’aventure sicariote en 2018.

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