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Elasticbrains

Plateformes et logiciels intégrant l’IA dès leur conception, basés à Munich

Vérifié 3 références clients

Alternatives à Elasticbrains

Innowise
4,9
1 001-5 000
Francfort-sur-le-Main

Développement logiciel
Développement CRM
Développement web
Intelligence artificielle

Aperçu du profil

Budget minimum
> 5 000 €
Taux horaire
100 € à 149 €
Taille de l’entreprise
2 à 10
Année de création
2015
Études de cas
3
Langues parlées
Deutsch (German), English (English)

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Projets

Un modèle d’images personnalisé pour un catalogue de collectionneur

Référence client de Elasticbrains

Un modèle d’images personnalisé pour un catalogue de collectionneur
Vertraulich (Sammlerobjekte)

E-commerce

janvier 2026
-

Intelligence artificielle

Traitement d’images, apprentissage profond, apprentissage automatique, analyse et reconnaissance de formes


Description

Un modèle de vision spécialisé retrouve des objets de collection photographiés dans un vaste catalogue, là où les modèles d’IA du commerce échouent. À la demande du client, nous ne dévoilons pas son nom.

Défi

Les objets du catalogue se ressemblent presque. Les modèles du commerce jugent tout similaire et, dans les cas critiques, attribuent un score plus élevé à la mauvaise correspondance qu’à la bonne. Or, pour automatiser les correspondances, il faut un signal fiable.

Solution

  • Un modèle d’image préentraîné reste inchangé. Seul un petit module complémentaire apprend à distinguer les détails les plus subtils.
  • Les libellés provenaient de métadonnées existantes : personne n’a eu à annoter les images à la main.
  • L’entraînement ne prend que quelques secondes. Le traitement s’effectue sur des processeurs classiques, sur site. Les images ne quittent pas les locaux.
  • Nous avons calculé la moyenne de chaque amélioration sur plusieurs essais. Nous avons testé, puis écarté, l’ajout de données d’entraînement, l’augmentation de la résolution et l’utilisation d’un modèle de langage pour affiner le classement.

Résultats

  • 53 résultats au premier essai, contre 30 pour 100 photos : modèle sur mesure face à une API standard, mesures réalisées dans le cadre d’un projet client en 2026.
  • L’identification s’améliore aussi pour les objets absents des données d’entraînement. Le modèle a appris à reconnaître les différences, pas à mémoriser les exemples.
  • Pas besoin de cluster de cartes graphiques : le modèle est hébergé en interne.

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