Pixel Perfect

• S1E2 - De la Smart-City à l'IA Multimodale | Souheil Hanoune, Neuralteks CTO

  Dans cet épisode de Pixel Perfect:Souheil, CTO passionné, nous emmène dans l’univers de l’IA bien avant la hype actuelle.Il démarre chez XXII, où il crée une équipe IA de zéro pour transformer la vidéo en outil smart. 🧠À force de POCs, il apprend à dompter les caméras, les GPU et les algos temps réel. ⚙️Son mot d’ordre : passer des idées géniales aux vrais usages concrets. 💡Puis vient Neuralteks, une startup qui veut révolutionner la microbiologie avec l’IA. 🦠Objectif : gagner du temps, réduire les erreurs et sauver des vies grâce à un comptage bactérien ultra-précis.De la ville intelligente au labo stérile, Souheil trace un fil rouge : l’innovation doit résoudre des problèmes réels.Son credo : ne jamais sous-estimer l’importance du produit et de l’évangélisation client.Dans cet épisode, il partage ses galères, ses victoires et sa vision d’un CTO “à 360°”. Un échange franc, inspirant, taillé pour ceux qui osent challenger le statu quo. 💪J’espère que vous avez aimé cet épisode, j’attends vos retours dans les commentaires !Ce podcast vous est proposé par Picsellia: la plateforme de MLOps dédiée à la Computer Vision. Picsellia contient tous les outils pour assister les ingénieurs en IA, de l’annotation au monitoring de modèles, en production.Visitez le site de Picsellia ➡️ https://picsellia.comNous venons de sortir une version Community pour que vous puissiez gratuitement réaliser vos projets de Computer Vision ➡️ https://app.picsellia.comPour plus de contenu, vous pouvez me suivre sur Linkedin ➡️ https://www.linkedin.com/in/pierre-nicolas-tiffreau/ Je répondrais avec plaisir à vos messages 🙂

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• S1E1 - Anomalie Detection : Le futur de l'inspection qualité | Hugues Poiget, Scortex CEO

  Dans cet épisode de Pixel PerfectHugues nous raconte comment il a plongé dans l’aventure Scortex, une startup qui s’est attaqué à la question cruciale de l’inspection visuelle en milieu industriel. Parti comme stagiaire en machine learning, il s’est retrouvé, huit ans plus tard, à la tête d’une équipe qui mêle vision par ordinateur, hardware sophistiqué et méthodes produit pour résoudre un problème bien réel : détecter et comprendre les défauts au fil de la production.La magie opère quand Hugues décrit sa transition du tout-supervisé (où l’on doit recenser un nombre fixe de catégories de défauts) à la détection d’anomalies, cette capacité à repérer l’inattendu – « la pièce coupée en deux que l’algo refusait de voir ». On comprend alors que l’enjeu ne se limite pas à classer des images : c’est tout un écosystème à repenser, depuis l’éclairage et les caméras jusque sur la chaîne de production, là où même l’avis des opérateurs peut parfois être suggestif.Au fil de la discussion, on en apprend un peu plus sur ce qui rend spécial l’application de la vision par ordinateur à l’intérieur des usines et comment elle peut apporter de la valeur, dans un contexte où les erreurs arrivent rarement (tellement qu’on doit parfois créer manuellement des défauts de qualité)J’espère que vous avez aimé cet épisode, j’attends vos retours dans les commentaires !Ce podcast vous est proposé par Picsellia: la plateforme de MLOps dédiée à la Computer Vision. Picsellia contient tous les outils pour assister les ingénieurs en IA, de l’annotation au monitoring de modèles, en production.Visitez le site de Picsellia ➡️ https://picsellia.comNous venons de sortir une version Community pour que vous puissiez gratuitement réaliser vos projets de Computer Vision ➡️ https://app.picsellia.comPour plus de contenu, suivez moi sur Linkedin ➡️ https://www.linkedin.com/in/pierre-nicolas-tiffreau/ 

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