Intégrez l'intelligence dans les machines, les lignes de production et les systèmes physiques en utilisant l'IA robotique open source. Des pipelines de perception aux nœuds ROS2 déployés en production, nous gérons l'ensemble de la stack IA robotique.
L'automatisation industrielle traditionnelle coûte €500K–2M par ligne de production et nécessite des années de programmation personnalisée
Les écosystèmes robotiques propriétaires vous enferment chez un seul fournisseur avec des trajectoires de mise à niveau inflexibles
Les caméras industrielles et les capteurs génèrent des données que les systèmes basés sur des règles existants ne peuvent pas interpréter intelligemment
L'écart entre la recherche en vision par ordinateur et la robotique déployée en production reste large pour la plupart des équipes
Complexité de maintenance : les mises à jour des modèles de vision-langage nécessitent simultanément des ingénieurs robotique, des ingénieurs ML et des experts du domaine
Six étapes de la cartographie des processus physiques aux systèmes intelligents déployés en production.
Identifier quelles tâches physiques sont adaptées à l'augmentation IA vs l'automatisation complète. Définir les critères de succès : précision, vitesse, comportement de fallback, exigences de supervision humaine.
Sélectionner les caméras, capteurs de profondeur, LiDAR et calcul edge en fonction des exigences de la tâche et des contraintes environnementales.
Construire la stack de vision par ordinateur : YOLO v11 pour la détection, SAM 2 pour la segmentation, modèles de profondeur pour la compréhension 3D, calibration et prétraitement.
Intégrer des modèles de vision-langage (Pixtral Large, LLaVA) pour la compréhension de scène et la prise de décision — le pont entre la perception et l'action.
Implémenter des nœuds ROS2 connectant le pipeline IA aux actionneurs robotiques, PLCs ou systèmes de contrôle. Systèmes de sécurité, arrêts d'urgence et commandes de dérogation humaine.
Déploiement calcul edge, pipeline de mise à jour OTA des modèles, détection des défaillances et dashboards de monitoring pour les métriques de disponibilité et de précision.
Vous gérez des opérations de fabrication, de logistique ou agricoles avec des tâches physiques répétitives qui nécessitent actuellement une inspection ou une intervention humaine. Vous explorez le contrôle qualité amélioré par l'IA, l'automatisation pick-and-place ou la surveillance intelligente. Vous souhaitez une IA robotique open source, pas un enfermement fournisseur propriétaire.
Pas nécessairement. Nous intégrons d'abord l'IA dans vos machines, caméras et capteurs existants — aucun nouveau matériel robotique requis pour les cas d'usage de perception et d'inspection. Pour les tâches de manipulation (pick-and-place, assemblage), nous travaillons avec Pollen Robotics Reachy 2 ou vos bras robotiques existants.
Le service de conseil IA Physique (sur /services/physical-ai) couvre le conseil stratégique, le framework Physical AI Stack™ et la conception d'architecture. Ce service couvre l'implémentation concrète — écriture de nœuds ROS2, déploiement de pipelines de vision par ordinateur et intégration de l'IA dans votre ligne de production. Ils sont complémentaires, et de nombreux clients s'engagent dans les deux.
YOLO v11 atteint 85–95% de précision de détection sur des tâches structurées après calibration à votre environnement. La précision dépend fortement de l'éclairage, du placement de la caméra et de la variabilité de votre processus physique. Nous effectuons toujours une évaluation de faisabilité avant de nous engager sur des objectifs de précision.
Avec une documentation et une formation appropriées, ROS2 est maintenable par toute équipe d'ingénierie. Nous livrons le code source complet, la documentation des packages ROS2 et une session de transfert de connaissances de 2 jours. Un support continu est disponible.
Discutons de la facon dont ce service peut repondre a vos defis specifiques et produire des resultats concrets.