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IA physique : intégrer l'intervention humaine dans le monde réel

L'IA physique associe l'intelligence artificielle, la robotique, les capteurs, la vidéo, la simulation et les retours d'expérience du monde réel. Isahit accompagne les entreprises dans la création, la validation et l'amélioration des ensembles de données nécessaires à l'entraînement et à l'évaluation de ces systèmes.

De l'annotation vidéo et de la compréhension des scènes à l'évaluation humaine des actions robotiques, en passant par les systèmes autonomes et les modèles du monde, Isahit propose des workflows évolutifs intégrant l'intervention humaine afin de rendre l'IA physique plus sûre, plus fiable et mieux adaptée aux environnements réels.

Qu'est-ce que l'IA physique ?

L'IA physique désigne les systèmes d'intelligence artificielle conçus pour fonctionner dans le monde physique ou pour le comprendre. Elle englobe la robotique, les systèmes autonomes, la mobilité intelligente, l'automatisation industrielle, l'IA incarnée, les modèles du monde et les systèmes d'IA entraînés sur des scénarios physiques réels ou simulés.

Contrairement à l'IA purement numérique, l'IA physique doit comprendre le contexte, les relations spatiales, les mouvements, les objets, les environnements, les actions humaines et les contraintes de sécurité. Cela rend la validation humaine indispensable tout au long du cycle de vie des données et des modèles.

Comment Isahit peut-il vous aider ?
Comment Isahit soutient les projets d'IA physique

Isahit propose des services intégrant l'intervention humaine pour aider les équipes à développer des systèmes d'IA physique fiables, depuis la création des ensembles de données jusqu'à l'évaluation des modèles et leur amélioration continue.

1.
Annotation de vidéos et d'images

Boîtes englobantes, segmentation, suivi d'objets, reconnaissance d'actions, étiquetage de scènes et compréhension spatiale pour des environnements visuels complexes.

2.
Création d'ensembles de données basés sur des scénarios

Création et enrichissement de jeux de données à partir de scénarios physiques prédéfinis, incluant des actions spécifiques, des environnements, des cas limites et des comportements attendus.

3.
Évaluation par l'homme du comportement de l'IA

Examen par un être humain des résultats d'un modèle, des actions d'un robot, des décisions autonomes ou des comportements simulés, afin d'en évaluer la précision, la sécurité et la pertinence.

4.
Contrôle qualité et validation des données

Des processus de révision à plusieurs niveaux, des mécanismes de consensus et une validation par des experts afin de garantir des ensembles de données de haute qualité et des retours d'information fiables sur les modèles.

5.
Prise en charge des modèles et de la simulation à l'échelle mondiale

Annotation et évaluation de scènes physiques, de séquences vidéo et de données synthétiques ou issues du monde réel utilisées pour entraîner des modèles du monde et des systèmes d'IA incarnée.

6.
Cycles d'amélioration continue

Collecte de retours d'expérience, analyse des erreurs et enrichissement itératif des données afin d'améliorer les systèmes d'IA physique après leur déploiement ou pendant les phases de test.