Votre camera voit.Notre IA comprend.L'alerte part avant l'incident.
DetectVision analyse votre flux video en temps reel — detection d'objets, EPI manquants, intrusions en zone interdite — et envoie une alerte instantanee avant que l'incident ne survienne.
Fonctionnalites
Tout automatise, rien a gerer
Comment ca marche
En place en 10 minutes
Connectez vos cameras
Toutes cameras IP compatibles via flux RTSP ou HLS. Detection automatique du reseau, configuration en quelques minutes sans competence reseau avancee.
Definissez vos zones et regles
Dessinez les zones de surveillance sur l'interface visuelle. Configurez les objets a detecter, les seuils d'alerte et les destinataires des notifications.
L'IA surveille, vous etes alertes
DetectVision analyse chaque frame en continu. Des qu'un evenement match vos regles, l'alerte part en moins d'une seconde sur vos canaux configures.
Outils integres
On opere votre stack, vous n'avez rien a apprendre
Pytorch
Tensorflow
Opencv
Docker
KubernetesVous n'avez pas a apprendre ces outils — on les opere pour vous. Vous payez l'abonnement, c'est dans votre Slack demain matin.
Pourquoi maintenant
Vos cameras filment tout. Personne ne regarde rien.
Dimanche 4h12 du matin, dans votre entrepot logistique de 12 000 metres carres. Un cariste percute une palette mal rangee, le rack s'effondre partiellement sur 15 metres. Personne ne le voit en direct. Vos 28 cameras IP ont tout filme — comme elles filment tout depuis trois ans — mais leur seul role est d'etre regardees apres coup, par l'expert d'assurance, dans les 72h qui suivront. Lundi matin votre directeur HSE va decouvrir l'incident, lancer une enquete interne, et vous expliquer doucement que le cariste avait deja signale ce probleme dans le registre il y a six semaines. La camera l'a filme. Personne n'a rien vu.
L'INRS estime que 18% des accidents du travail graves en France auraient pu etre evites par une detection comportementale precoce — port d'EPI, intrusion en zone interdite, postures dangereuses. McKinsey mesure que la vision par ordinateur en industrie reduit les incidents de securite de 30% a 50% selon le secteur, avec un ROI moyen de 8 mois. Gartner predit que d'ici 2027, 60% des entrepots logistiques de plus de 5000m2 seront equipes de detection IA temps reel — la maturite des modeles YOLO custom a rendu le sujet abordable pour les PME industrielles.
Wikolabs construit des agents IA en production depuis 2023 pour des scale-ups B2B, family offices et fintechs reglementees. Nous avons brule nos doigts sur les memes problemes que vous : pipelines qui hallucinent, briefs ignores, dashboards desertes. DetectVision est ce que nous avons construit pour nos propres clients exigeants avant de le proposer au marche.
Concretement : vous connectez vos cameras IP existantes via RTSP ou HLS — aucun materiel a remplacer. Vous dessinez les zones de surveillance et configurez les regles en interface visuelle. Un modele YOLO custom fine-tune sur vos donnees specifiques analyse chaque frame en moins de 50ms et envoie l'alerte sur Slack, Teams ou votre SCADA des qu'un evenement matche. 99.2% de precision, deploiement on-premise ou cloud selon vos contraintes RGPD. L'incident est detecte avant qu'il ne devienne accident.
Documents, Vision & Industrie
Des yeux intelligents sur vos lignes de production, entrepôts et points de vente
Le contrôle qualité visuel manuel est lent, subjectif et coûteux. Un opérateur fatigué manque des défauts. Les variations de luminosité perturbent la perception humaine. Et pour des cadences industrielles de 100+ pièces/minute, le contrôle humain est physiquement impossible. La Vision IA détecte, classe et alerte sur les anomalies visuelles en temps réel, à des vitesses et précisions impossibles pour l'œil humain.
Le taux de défauts non détectés en contrôle qualité manuel est de 5 à 15 %. Les rappels produits coûtent des millions. L'inventaire manuel des entrepôts est inexact à 3-8 %. Et sans vision automatisée, les données visuelles de vos opérations restent inexploitées.
Des caméras industrielles ou IP transmettent les images en temps réel à notre pipeline de vision. Des modèles YOLO ou Faster R-CNN détectent et classent les objets, défauts ou anomalies. Les résultats sont envoyés en temps réel (< 100ms) au système de contrôle ou au tableau de bord. Les faux positifs sont filtrés par un modèle de validation secondaire.
Comment on déploie
Audit de l'environnement visuel
Analyse de vos contraintes (éclairage, vitesse de ligne, types de défauts, résolution requise). Sélection du matériel si nécessaire.
Constitution du dataset
Collecte et annotation d'images (défauts, objets, SKUs). Minimum 500 à 2000 images annotées selon la complexité de la tâche.
Entraînement & validation
Entraînement du modèle de détection sur vos données. Validation en conditions réelles sur votre ligne ou environnement de test.
Déploiement & intégration
Déploiement edge ou cloud. Intégration avec votre SCADA, ERP ou système d'alerte. Monitoring de la performance en continu.
Bénéfices concrets
Taux de détection > 99 %
Les modèles de vision IA détectent les défauts à des précisions impossibles pour l'œil humain, même à grande vitesse.
Coût qualité réduit de 70 %
Moins de contrôleurs qualité humains, moins de défauts qui passent en production, moins de rappels produits coûteux.
Données visuelles exploitables
Chaque inspection produit des données structurées : taux de défauts par ligne, par heure, par SKU. Outil d'amélioration continue.
Questions fréquentes
Demarrer
Votre infrastructure sous surveillance intelligente
Compatible toutes cameras IP. Deploiement on-premise ou cloud. RGPD ready. Premiers resultats en moins d'une journee.