Lifecycle stage — Build
Tout système de Physical AI ne vaut que ce qu'il perçoit. L'ingénierie de la perception et de la fusion de capteurs est la discipline qui consiste à combiner des capteurs hétérogènes — vision, profondeur, LiDAR, radar, inertiels, force/couple — en un modèle du monde unique, synchronisé dans le temps, sur lequel le raisonnement aval peut s'appuyer, fonctionnant en périphérie avec une latence inférieure à 10ms et se dégradant gracieusement lorsqu'un capteur est occulté, mal calibré ou défaillant. C'est la couche Sense du Physical AI Stack livrée comme capacité : de la sélection et la calibration des capteurs jusqu'à l'architecture de fusion, en passant par un modèle de perception déployé en périphérie que votre équipe opérationnelle peut valider. C'est l'ingénierie derrière les démonstrations de vision en direct sur ce site — audit d'usine et détection de défauts tournant sur la stack souveraine Pixtral/Mistral — généralisée à vos machines et vos capteurs.
Les capteurs ne s'accordent pas. Une caméra, un LiDAR et un radar voient la même scène différemment, à des cadences différentes, avec des modes de défaillance différents — les fusionner en une estimation cohérente (et savoir lequel privilégier en cas de conflit) est là où la plupart des projets de perception s'enlisent.
La calibration et la synchronisation temporelle sont ingrates mais décisives. La dérive de calibration extrinsèque et quelques millisecondes de décalage d'horloge entre capteurs corrompent silencieusement le modèle du monde fusionné bien avant que quiconque ne détecte une mauvaise décision en aval.
Les conditions de production ne sont pas le laboratoire. Éblouissement, poussière, vibrations, pluie, faible luminosité et occultation partielle brisent des modèles de perception qui fonctionnaient parfaitement sur des données propres — et une erreur sur un élément critique dans le monde réel n'est pas une erreur d'arrondi.
Un engagement de capacité adapté à vos machines et vos capteurs, livré en souveraineté sur l'infrastructure que vous possédez.
Auditer la suite de capteurs existante, définir le besoin de perception (portée, résolution, latence, criticité sécurité) et établir une procédure répétable de calibration intrinsèque/extrinsèque et de synchronisation temporelle.
Concevoir la stack de fusion — fusion précoce/tardive/profonde selon la tâche — avec gestion explicite des désaccords entre capteurs, des pertes et de la confiance, afin que le modèle du monde porte l'incertitude plutôt que de la dissimuler.
Entraîner et optimiser des modèles vision/multimodaux pour tourner sur des accélérateurs en périphérie dans le budget de latence et de puissance, sur la stack souveraine Mistral/open-weight lorsque du langage ou du raisonnement est impliqué.
Construire le jeu de tests incluant les cas de défaillance — occultation, éblouissement, mauvaise calibration, perte de capteur — et valider les comportements de détection et de fusion avant que quoi que ce soit n'atteigne un actionneur.
Intégrateurs robotiques, équipes ADAS et automobiles, opérateurs industriels et énergétiques, et constructeurs AMR/AGV ayant besoin d'une stack de perception robuste pour la production — pas une démo qui ne fonctionne que sur des données propres. Particulièrement pertinent lorsque la perception alimente une décision critique pour la sécurité et que la suite de capteurs est hétérogène.
Non — il s'agit d'une capacité d'ingénierie, pas de revente de matériel. Je travaille avec la suite de capteurs que vous avez ou vous aide à en spécifier une de manière neutre vis-à-vis des fournisseurs, puis j'ingénierise par-dessus la stack de perception et de fusion.
Oui. Le déploiement en périphérie et on-prem est le mode par défaut — les décisions en moins de 10ms ne doivent pas dépendre d'un aller-retour cloud, et vos données opérationnelles ne devraient pas avoir à quitter votre infrastructure.
La perception produit le modèle du monde ; le service de dossier de sécurité construit les preuves que le système résultant est sûr. Pour une perception critique, ces deux services sont généralement dimensionnés ensemble.
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