{"id":3678,"date":"2021-11-25T17:56:22","date_gmt":"2021-11-25T17:56:22","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.novelis.io\/?post_type=expertises&#038;p=3678"},"modified":"2024-01-24T15:16:21","modified_gmt":"2024-01-24T15:16:21","slug":"intelligence-artificielle-ia-generative","status":"publish","type":"expertises","link":"https:\/\/novelis.io\/fr\/expertises\/intelligence-artificielle-ia-generative\/","title":{"rendered":"Intelligence Artificielle et IA G\u00e9n\u00e9rative"},"content":{"rendered":"\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"vos-enjeux\"><strong>Vos enjeux<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Aujourd&rsquo;hui de nombreuses organisations per\u00e7oivent l&rsquo;Intelligence Artificielle comme un catalyseur d\u2019innovation. Pour autant, beaucoup peinent encore \u00e0 retirer de la valeur des projets engag\u00e9s et de nombreuses questions demeurent\u202f: O\u00f9 se situe l\u2019<a href=\"https:\/\/novelis.io\/fr\/visions\/notre-vision-sur-lia\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">\u00e9tat de l\u2019art en mati\u00e8re d\u2019IA<\/a>\u202f? Comment exploiter pleinement le potentiel de l\u2019IA ? Comment passer du statut de PoC \u00e0 un d\u00e9ploiement \u00e0 l\u2019\u00e9chelle ? Quels sous-domaines de l\u2019IA explorer en priorit\u00e9 pour gagner en performance ?\u00a0<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"notre-proposition-de-valeur\"><strong>Notre proposition de valeur<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p>Pr\u00e9curseur en mati\u00e8re d\u2019Intelligence Artificielle, Novelis vous accompagne pour cr\u00e9er de la valeur et g\u00e9n\u00e9rer du ROI avec l\u2019Intelligence Artificielle\u202f:\u00a0<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Id\u00e9ation et identification des cas d\u2019usage&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Exploration des donn\u00e9es et exp\u00e9rimentations dans le cadre de PoC&nbsp;(Proof of concept)&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>D\u00e9veloppement, conception et int\u00e9gration&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Veille et rapports sur l\u2019\u00e9tat de l\u2019art r\u00e9alis\u00e9e par nos chercheurs en laboratoire&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Formation, acculturation et conduite du changement&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Notre \u00e9quipe d\u2019expert au sein du Lab R&amp;D de Novelis, vous accompagne \u00e9galement sur le volet<strong> IA g\u00e9n\u00e9rative<\/strong> afin de vous permettre de d\u00e9bloquer de nouveaux niveaux de productivit\u00e9.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Les solutions d&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative r\u00e9volutionnent les secteurs tels que la banque, la sant\u00e9 ou encore l\u2019industrie, en offrant des applications innovantes et personnalis\u00e9es. Acteurs du monde bancaire &#8211; cr\u00e9ez des strat\u00e9gies financi\u00e8res individualis\u00e9es bas\u00e9es sur des profils clients uniques ; acteurs du monde de la sant\u00e9 &#8211; utilisez des mod\u00e8les dans l&rsquo;analyse des donn\u00e9es g\u00e9nomiques et des donn\u00e9es des patients pour personnaliser les formulations et les dosages des m\u00e9dicaments ; acteurs du monde de l\u2019industrie &#8211; analysez des images pour d\u00e9tecter les d\u00e9fauts et les anomalies dans les processus de production.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Voici comment Novelis impl\u00e9mente l\u2019IA g\u00e9n\u00e9rative au sein de votre organisation :&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\" start=\"1\">\n<li>Identification et pr\u00e9paration de vos use cases \u00e0 forte valeur ajout\u00e9e&nbsp;<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\" start=\"2\">\n<li>Analyse de vos besoins pour s\u00e9lectionner le mod\u00e8le et la technologie d&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative les plus adapt\u00e9s&nbsp;<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\" start=\"3\">\n<li>Optimisation de votre IA en int\u00e9grant vos donn\u00e9es exclusives et r\u00e8gles m\u00e9tier sp\u00e9cifiques pour lib\u00e9rer tout son potentiel comme un super cerveau dans votre domaine.&nbsp;<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\" start=\"4\">\n<li>Int\u00e9gration en toute s\u00e9curit\u00e9 de notre mod\u00e8le d&rsquo;IA \u00e0 vos syst\u00e8mes d&rsquo;information, respectant vos normes de s\u00e9curit\u00e9 et de confidentialit\u00e9, puis testez avant d&rsquo;accorder l&rsquo;acc\u00e8s \u00e0 vos \u00e9quipes.&nbsp;<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\" start=\"5\">\n<li>Transformation de votre entreprise en soutenant l&rsquo;utilisation et l&rsquo;expansion de votre solution d&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative pour en maximiser les avantages.&nbsp;<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Nous sommes ainsi en mesure d\u2019intervenir dans de nombreux domaines en mati\u00e8re d\u2019IA :&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Machine Learning <\/strong>(ou apprentissage machine) pour permettre aux syst\u00e8mes d\u2019am\u00e9liorer leurs capacit\u00e9s par l\u2019exp\u00e9rience. Cette technique est notamment utilis\u00e9e dans une de solutions logicielles, Novy POM pour le traitement intelligent des factures et bons de commande.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Pr\u00e9dictive analytics ou data science\u202f: en couplant exploration des donn\u00e9es, apprentissage automatique et mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive, l\u2019IA permet de pr\u00e9dire des \u00e9v\u00e9nements futurs (comme des volumes de vente) en partant d\u2019un historique et en int\u00e9grant des variables \u00e0 la fois internes et externes.&nbsp;&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>Deep Learning (ou apprentissage profond) (machine learning)\u202f: cette technique d\u2019apprentissage est particuli\u00e8rement performante dans le cadre de la traduction ou encore de la reconnaissance de voix ou d\u2019images.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p><strong>NLP (Natural Language Processing)<\/strong> ou TAL (Traitement Automatique du Langage) en fran\u00e7ais pour donner la capacit\u00e9 aux machines de comprendre et traiter le langage humain. C\u2019est ce qui permet aux agents conversationnels de fonctionner aujourd\u2019hui.&nbsp;L\u2019IA, et tout particuli\u00e8rement le NLP (Natural Language Processing) ou NLU (<a href=\"https:\/\/www.journaldunet.fr\/web-tech\/guide-de-l-intelligence-artificielle\/1501889-natural-language-understanding-nlu-definition-process-et-modeles\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Natural Language Understanding<\/a>), permet en effet de cr\u00e9er des conversations entre l\u2019homme et la machine. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, le NLU permet d\u2019analyser une phrase et d\u2019en extraire le sens (l\u2019intention) et \u00e9ventuellement ses variables (les entit\u00e9s).&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Traduction automatique (d\u2019un langage A vers un langage B)\u202f: depuis la cr\u00e9ation de notre Laboratoire R&amp;D, nos docteurs travaillent sur la probl\u00e9matique de g\u00e9n\u00e9ration d\u2019un langage de programmation \u00e0 partir d\u2019un besoin d\u00e9crit en langage naturel. Les travaux de nos chercheurs sur ce sujet ont d\u2019ailleurs \u00e9t\u00e9 salu\u00e9s par la communaut\u00e9 scientifique \u00e0 plusieurs reprises. <a href=\"https:\/\/novelis.io\/fr\/laboratoire-rd\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Pour en savoir plus <\/a><\/li>\n\n\n\n<li>Classification : consiste \u00e0 pr\u00e9dire la classe d\u2019une&nbsp; donn\u00e9e \u00e0 partir des caract\u00e9ristiques de la donn\u00e9e. L\u2019objectif est donc d\u2019identifier les lettres de l\u2019alphabet ou un chiffre \u00e0 partir d\u2019une base de donn\u00e9es de caract\u00e8res labellis\u00e9s. Une application concr\u00e8te de cet outil est la lecture automatique d\u2019adresse de courrier \u00e0 la poste permettant de rediriger automatiquement celui-ci utilis\u00e9 dans certaines zones&nbsp;<\/li>\n\n\n\n<li>L\u2019information \/ extraction : c\u2019est-\u00e0-dire l\u2019extraction des informations ou des donn\u00e9es d\u2019un \u00e9l\u00e9ment (comme une facture ou encore le traitement des informations contenues dans des emails).&nbsp;&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p><strong>Le Speech<\/strong> (ou traitement des paroles) pour convertir du contenu audio en texte (Speech-to-Text ou lire des textes \u00e0 voix haute via une machine (Text-to-Speech). C\u2019est notamment la technique utilis\u00e9e par les Voicebot, des robots capables de converser avec une personne par la voix en langage naturel. A l\u2019inverse des Chatbot qui eux peuvent \u00e9changer par \u00e9crit.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:30px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p><strong>Computer Vision et Machine Vision<\/strong> pour donner la capacit\u00e9 aux machines de \u00ab\u202fvoir\u202f\u00bb et de \u00ab\u202fcomprendre\u202f\u00bb des images ou des vid\u00e9os. Cette technologie est notamment utilis\u00e9e pour la reconnaissance optique de caract\u00e8res (OCR) tr\u00e8s performante dans le cadre d\u2019automatisation de processus financiers (lecture de factures).&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"featured_media":2205,"template":"","categories":[255],"tags":[196,197],"custom_tag":[],"class_list":["post-3678","expertises","type-expertises","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-expertise","tag-ia","tag-intelligenceartificielle"],"acf":{"subtitle":"L'int\u00e9gration des technologies d'intelligence artificielle devient imp\u00e9rative pour se distinguer et rester comp\u00e9titif.","summary":"En tant que partenaire expert en mati\u00e8re d'efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle, nous proposons des solutions d'IA personnalis\u00e9es et s\u00e9curis\u00e9es. Notre Laboratoire R&D interne, compos\u00e9 d'une \u00e9quipe d'experts en IA, NLP et IA g\u00e9n\u00e9rative, vous guide de la conception au d\u00e9ploiement d'applications professionnelles de haute qualit\u00e9 ainsi que dans tous vos projets d\u2019IA.","texte_chapeau":"<p><span data-contrast=\"auto\">L&rsquo;intelligence artificielle est un domaine technologique majeur qui cherche \u00e0 cr\u00e9er des syst\u00e8mes imitant ou surpassant les capacit\u00e9s humaines. Fond\u00e9e sur des concepts tels que l&rsquo;apprentissage machine et l&rsquo;analyse de donn\u00e9es massives, l&rsquo;IA permet aux machines d&rsquo;apprendre, de raisonner et de prendre des d\u00e9cisions. Cette discipline, int\u00e9grant des th\u00e9ories et techniques diverses comme les math\u00e9matiques et l&rsquo;informatique, vise \u00e0 \u00e9tendre l&rsquo;intelligence humaine gr\u00e2ce \u00e0 la machine.\u00a0<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;201341983&quot;:0,&quot;335559739&quot;:160,&quot;335559740&quot;:259}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Son int\u00e9gration dans la strat\u00e9gie des entreprises reste un sujet majeur, avec un potentiel largement sous-exploit\u00e9.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;201341983&quot;:0,&quot;335559739&quot;:160,&quot;335559740&quot;:259}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"auto\">Dans ce contexte, nous constatons l&rsquo;\u00e9mergence d\u2019un nouveau domaine d&rsquo;IA appel\u00e9e l&rsquo;IA g\u00e9n\u00e9rative. Cette derni\u00e8re se distingue en se concentrant sp\u00e9cifiquement sur la cr\u00e9ation autonome de nouvelles donn\u00e9es, ouvrant ainsi des perspectives novatrices dans la g\u00e9n\u00e9ration d&rsquo;images, de texte et d&rsquo;autres contenus originaux.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;201341983&quot;:0,&quot;335559739&quot;:160,&quot;335559740&quot;:259}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-ccp-props=\"{&quot;201341983&quot;:0,&quot;335559739&quot;:0,&quot;335559740&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/p>\n","authors":[{"ID":3730,"post_author":"4","post_date":"2022-01-28 16:52:31","post_date_gmt":"2022-01-28 16:52:31","post_content":"","post_title":"El Hassane Ettifouri","post_excerpt":"","post_status":"publish","comment_status":"closed","ping_status":"closed","post_password":"","post_name":"el-hassane-ettifouri","to_ping":"","pinged":"","post_modified":"2024-06-12 08:35:30","post_modified_gmt":"2024-06-12 08:35:30","post_content_filtered":"","post_parent":0,"guid":"https:\/\/staging.novelis.io\/?post_type=collaborators&#038;p=3730","menu_order":41,"post_type":"collaborators","post_mime_type":"","comment_count":"0","filter":"raw"}],"logos":{"image_1":false,"image_2":false,"image_3":false},"custom_latest_news":{"news_1":{"ID":7002,"post_author":"5","post_date":"2023-04-03 14:39:27","post_date_gmt":"2023-04-03 14:39:27","post_content":"<!-- wp:paragraph -->\n<p>Avec l'avanc\u00e9e rapide de la technologie, les entreprises cherchent constamment \u00e0 rationaliser leurs processus et \u00e0 minimiser les ressources et le temps n\u00e9cessaires pour les t\u00e2ches r\u00e9p\u00e9titives. L'<a href=\"https:\/\/novelis.io\/expertises\/automation-rpa-process-mining\/\">automatisation des processus robotiques<\/a> (RPA) est devenue une solution populaire pour aider \u00e0 atteindre ces objectifs, et Novelis, une entreprise leader dans l'int\u00e9gration de syst\u00e8mes, a d\u00e9velopp\u00e9 un connecteur ChatGPT qui am\u00e9liore consid\u00e9rablement les capacit\u00e9s des logiciels RPA, en particulier SS&amp;C Blue Prism.\u00a0<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p><strong><strong>Comment le connecteur ChatGPT am\u00e9liore-t-il SS&amp;C Blue Prism ?<\/strong>&nbsp;<\/strong><\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p><a href=\"https:\/\/digitalexchange.blueprism.com\/dx\/entry\/124013\/solution\/openai-connector\">Le connecteur ChatGPT, <\/a>une technologie de pointe d\u00e9velopp\u00e9e par Novelis, offre \u00e0 SS&amp;C Blue Prism la possibilit\u00e9 d'interagir avec ChatGPT et d'utiliser ses capacit\u00e9s avanc\u00e9es de traitement du langage naturel. Avec cette int\u00e9gration, SS&amp;C Blue Prism peut automatiser des processus plus complexes qui n\u00e9cessitent des interactions bas\u00e9es sur le langage, telles que le service client ou l'analyse de donn\u00e9es. En exploitant la puissance de ChatGPT, SS&amp;C Blue Prism peut fournir des r\u00e9ponses plus rapides et plus pr\u00e9cises aux demandes des clients, ce qui entra\u00eene une plus grande satisfaction des clients et de meilleurs r\u00e9sultats commerciaux. Cette solution innovante permet \u00e0 SS&amp;C Blue Prism de rester \u00e0 la pointe dans le paysage en \u00e9volution rapide de la technologie d'automatisation.&nbsp;<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p><strong>Use Cases et Usages<\/strong>&nbsp;<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Il existe de nombreux use cases pour le connecteur ChatGPT dans SS&amp;C Blue Prism, notamment :&nbsp;<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list {\"ordered\":true} -->\n<ol><!-- wp:list-item -->\n<li>Service client : Avec le connecteur ChatGPT, SS&amp;C Blue Prism peut automatiser les interactions de service client en comprenant le langage naturel et en r\u00e9pondant de mani\u00e8re appropri\u00e9e. Cela peut r\u00e9duire consid\u00e9rablement la charge de travail des agents de service client, leur permettant de se concentrer sur des demandes plus complexes.&nbsp;<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Analyse de donn\u00e9es : ChatGPT peut analyser des donn\u00e9es non structur\u00e9es telles que les commentaires des clients, les publications sur les r\u00e9seaux sociaux ou les avis, et fournir des informations qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour am\u00e9liorer les processus m\u00e9tier. SS&amp;C Blue Prism peut utiliser le connecteur ChatGPT pour automatiser l'analyse de ces donn\u00e9es, fournissant des informations pr\u00e9cieuses en temps r\u00e9el.&nbsp;<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Automatisation des flux de travail : Blue Prism peut utiliser le connecteur ChatGPT pour automatiser des flux de travail complexes qui n\u00e9cessitent des interactions bas\u00e9es sur le langage, telles que le traitement de documents ou la gestion de contrats. Cela peut r\u00e9duire consid\u00e9rablement le temps et les ressources n\u00e9cessaires pour ces processus, am\u00e9liorant ainsi l'efficacit\u00e9 et la productivit\u00e9.&nbsp;<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><\/ol>\n<!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Le connecteur ChatGPT d\u00e9velopp\u00e9 par Novelis est un outil pr\u00e9cieux pour les entreprises qui utilisent SS&amp;C Blue Prism pour automatiser leurs processus. En donnant \u00e0 SS&amp;C Blue Prism un acc\u00e8s aux capacit\u00e9s avanc\u00e9es de traitement du langage naturel, les entreprises peuvent rationaliser leurs flux de travail et am\u00e9liorer leur efficacit\u00e9. Que ce soit pour automatiser les interactions de service client, analyser des donn\u00e9es non structur\u00e9es ou rationaliser des flux de travail complexes, le connecteur ChatGPT est un outil puissant pour les entreprises cherchant \u00e0 accro\u00eetre l'automatisation et \u00e0 r\u00e9duire la charge de travail.&nbsp;<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p><strong>\u00c0 propos de SS&amp;C Blue Prism<\/strong>&nbsp;<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p><a href=\"https:\/\/www.blueprism.com\/fr\/\">SS&amp;C Blue Prism<\/a> est le leader mondial de l'automatisation intelligente pour les entreprises, transformant la mani\u00e8re dont le travail est effectu\u00e9. SS&amp;C Blue Prism compte des utilisateurs dans plus de 170 pays et plus de 1 800 entreprises, y compris des entreprises du Fortune 500 et des organisations du secteur public, qui cr\u00e9ent de la valeur gr\u00e2ce \u00e0 de nouvelles fa\u00e7ons de travailler, d\u00e9verrouillant des efficacit\u00e9s et retournant des millions d'heures de travail dans leurs entreprises. Leur force de travail num\u00e9rique intelligente est intelligente, s\u00e9curis\u00e9e, \u00e9volutive et accessible \u00e0 tous ; lib\u00e9rant les humains pour r\u00e9inventer le travail.\u00a0<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p><strong>\u00c0 propos de ChatGPT<\/strong>&nbsp;<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>ChatGPT est un mod\u00e8le de langage d\u00e9velopp\u00e9 par OpenAI. L'objectif est de fournir une assistance de qualit\u00e9 en r\u00e9pondant aux questions et en g\u00e9n\u00e9rant des r\u00e9ponses semblables \u00e0 celles des humains pour faciliter la communication et l'\u00e9change d'informations. ChatGPT a \u00e9t\u00e9 form\u00e9 sur un vaste corpus de donn\u00e9es textuelles et a la capacit\u00e9 de comprendre et de r\u00e9pondre \u00e0 un large \u00e9ventail de sujets et de sujets.&nbsp;<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->","post_title":"Novelis a d\u00e9velopp\u00e9 un connecteur ChatGPT pour SS&amp;C Blue Prism\u00a0","post_excerpt":"","post_status":"publish","comment_status":"closed","ping_status":"closed","post_password":"","post_name":"novelis-a-developpe-un-connecteur-chatgpt-pour-ssc-blue-prism","to_ping":"","pinged":"","post_modified":"2023-04-19 07:28:51","post_modified_gmt":"2023-04-19 07:28:51","post_content_filtered":"","post_parent":0,"guid":"https:\/\/novelis.io\/?post_type=news&#038;p=7002","menu_order":8,"post_type":"news","post_mime_type":"","comment_count":"0","filter":"raw"},"news_2":{"ID":6608,"post_author":"5","post_date":"2023-01-19 09:42:04","post_date_gmt":"2023-01-19 09:42:04","post_content":"<!-- wp:paragraph -->\n<p>Dans cet article nous allons d\u00e9couvrir le mod\u00e8le Yolov7, un algorithme de d\u00e9tection d\u2019objet. Nous \u00e9tudierons tout d\u2019abord son utilisation et ses caract\u00e9ristiques au travers d\u2019une base de donn\u00e9es publique. Puis nous verrons comment entra\u00eener ce mod\u00e8le nous-m\u00eame \u00e0 partir de ce dataset. Enfin, nous entra\u00eenerons Yolov7 \u00e0 identifier des objets personnalis\u00e9s \u00e0 partir de nos propres.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":3} -->\n<h3>Qu\u2019est-ce que Yolo&nbsp;? Pourquoi Yolov7&nbsp;?<\/h3>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Yolo est un algorithme de d\u00e9tection d\u2019objets dans une image. L\u2019objectif de la d\u00e9tection d\u2019objet est de classifier de mani\u00e8re automatique, \u00e0 l\u2019aide d\u2019un r\u00e9seau de neurones, la pr\u00e9sence et la position d\u2019objets humainement identifiables sur une image. L\u2019int\u00e9r\u00eat repose donc sur les capacit\u00e9s et performances en termes de d\u00e9tection, reconnaissance et localisation des algorithmes, dont les applications pratiques sont multiples dans le domaine de l\u2019image. La force de Yolo repose sur sa capacit\u00e9 \u00e0 ex\u00e9cuter ces t\u00e2ches en temps r\u00e9el, ce qui le rend particuli\u00e8rement utilis\u00e9 avec des flux vid\u00e9o de dizaines d\u2019images par seconde.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6547,\"width\":459,\"height\":120,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/yolov7-1-2.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-6547\" width=\"459\" height=\"120\"\/><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:spacer -->\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<!-- \/wp:spacer -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p><strong><strong>YOLO<\/strong> <\/strong>est en r\u00e9alit\u00e9 un acronyme pour \u00ab&nbsp;You Only Look Once&nbsp;\u00bb. En effet, contrairement \u00e0 de nombreux algorithmes de d\u00e9tections, Yolo est un r\u00e9seau de neurones qui \u00e9value la position et la classe des objets identifi\u00e9s \u00e0 partir d\u2019un seul r\u00e9seau de bout en bout qui d\u00e9tecte les classes \u00e0 l\u2019aide d\u2019une couche enti\u00e8rement connect\u00e9e. Yolo n\u2019a donc besoin de \u00ab&nbsp;voir&nbsp;\u00bb qu\u2019une fois une image pour d\u00e9tecter les objets pr\u00e9sents, l\u00e0 o\u00f9 certains algorithmes d\u00e9tectent uniquement des r\u00e9gions d\u2019int\u00e9r\u00eat, avant de r\u00e9\u00e9valuer celles-ci afin d\u2019identifier les classes pr\u00e9sentes.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":4} -->\n<h4>I<strong>ntersection<\/strong> o<strong>ver<\/strong> U<strong>nion<\/strong>&nbsp;: <strong>IoU<\/strong><\/h4>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Intersection over Union (litt\u00e9ralement Intersection sur Union, ou IoU) est une m\u00e9trique permettant de mesurer la pr\u00e9cision de la localisation d\u2019un objet. Comme son nom l\u2019indique, elle est calcul\u00e9e \u00e0 partir du ratio entre la zone d\u2019intersection <em>Objet d\u00e9tect\u00e9-Objet r\u00e9el<\/em> et de la zone d\u2019union de ces m\u00eames objets (cf. \u00e9quation 1). En notant <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-red-color\"><strong>A<em>d\u00e9tect\u00e9<\/em><\/strong><\/mark> et <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-vivid-green-cyan-color\"><strong>A<em>r\u00e9el<\/em><\/strong><\/mark>&nbsp;les aires respectives de l\u2019objet d\u00e9tect\u00e9 par YOLO et de l\u2019objet tel que r\u00e9ellement situ\u00e9 sur l\u2019image, on peut alors \u00e9crire&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6545,\"width\":554,\"height\":118,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/image-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6545\" width=\"554\" height=\"118\"\/><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>On notera qu\u2019un IoU de 0 indique que les 2 aires sont compl\u00e8tement distinctes et qu\u2019un IoU de 1 indique que les 2 objets sont parfaitement superpos\u00e9s. En g\u00e9n\u00e9ral, un IoU &gt; 0.5 repr\u00e9sente un crit\u00e8re de localisation valide.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":4} -->\n<h4><strong>(<\/strong>m<strong>ean) <\/strong>A<strong>verage <\/strong>P<strong>recision&nbsp;: mAP<\/strong><\/h4>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Average Precision (pr\u00e9cision moyenne) est une m\u00e9trique de pr\u00e9cision de classification. Elle est bas\u00e9e sur la moyenne des pr\u00e9dictions correctes sur les pr\u00e9dictions totales. On cherche donc \u00e0 se rapprocher d\u2019un score de mAP de 100% (aucune erreur au moment de d\u00e9terminer la classe d\u2019un objet).<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>En revenant \u00e0 notre point pr\u00e9c\u00e9dent, Yolo reste un mod\u00e8le d\u2019architecture, et non la propri\u00e9t\u00e9 d\u2019un d\u00e9veloppeur en particulier. Ceci explique pourquoi les versions de Yolo sont de contributeurs diff\u00e9rents. En effet, on incr\u00e9mente la version de Yolo (Yolov7 \u00e0 ce jour&nbsp;: janvier 2023) \u00e0 chaque fois que les m\u00e9triques pr\u00e9c\u00e9demment cit\u00e9es (surtout le mAP et son temps d\u2019ex\u00e9cution associ\u00e9) d\u00e9passent nettement le pr\u00e9c\u00e9dent mod\u00e8le et donc l\u2019\u00e9tat de l\u2019art. Ainsi, chaque nouveau mod\u00e8le YolovX est en r\u00e9alit\u00e9 une am\u00e9lioration montr\u00e9e par un document de recherche associ\u00e9 publi\u00e9 en parall\u00e8le.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:spacer -->\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<!-- \/wp:spacer -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":3} -->\n<h3>Comment fonctionne Yolo&nbsp;?<\/h3>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Yolo fonctionne en segmentant l\u2019image qu\u2019il analyse. Il va tout d\u2019abord quadriller l\u2019espace, puis r\u00e9aliser 2 op\u00e9rations&nbsp;: localisation et classification.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6549,\"width\":496,\"height\":210,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/yolov7-2.jpg.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6549\" width=\"496\" height=\"210\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Figure 1 : Architecture du mod\u00e8le Yolo, op\u00e9rant un quadrillage \u00e0 partir de convolutions successives.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6551,\"width\":305,\"height\":308,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/yolov7-3.jpg.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6551\" width=\"305\" height=\"308\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Figure 2 : Image quadrill\u00e9e.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Dans un premier temps, Yolo identifie tous les objets pr\u00e9sents \u00e0 l\u2019aide de cadres en leur associant un degr\u00e9 de confiance (ici repr\u00e9sent\u00e9 par l\u2019\u00e9paisseur de la boite).<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6553,\"width\":305,\"height\":308,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/yolov7-4.jpg.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6553\" width=\"305\" height=\"308\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Figure 3 : Localisation des objets.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Puis, l\u2019algorithme attribue une classe \u00e0 chaque bo\u00eete selon l\u2019objet qu\u2019il pense avoir d\u00e9tect\u00e9 \u00e0 partir de la carte de probabilit\u00e9.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6555,\"width\":305,\"height\":308,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/yolov7-5.jpg.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6555\" width=\"305\" height=\"308\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Figure 4 : Carte de probabilit\u00e9 des classes<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6557,\"width\":305,\"height\":308,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/yolov7-6.jpg.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6557\" width=\"305\" height=\"308\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Figure 5 : D\u00e9tection des objets<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Enfin, Yolo supprime toutes les bo\u00eetes superflues \u00e0 l\u2019aide de la m\u00e9thode NMS.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":4} -->\n<h4><strong>NMS : <\/strong>N<strong>on-<\/strong>M<strong>axima <\/strong>S<strong>uppression<\/strong><\/h4>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>La m\u00e9thode NMS se base sur un parcours des bo\u00eetes \u00e0 haut indice de confiance, puis une suppression des bo\u00eetes superpos\u00e9es \u00e0 celles-l\u00e0 en mesurant l\u2019IoU. Pour cela, on suit 4 \u00e9tapes. En partant de la liste compl\u00e8te des bo\u00eetes d\u00e9tect\u00e9es&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list {\"ordered\":true,\"type\":\"1\"} -->\n<ol type=\"1\"><!-- wp:list-item -->\n<li>Suppression de toutes les bo\u00eetes d\u2019indice de confiance trop faible.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Identification de la bo\u00eete d\u2019indice de confiance le plus grand.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Suppression de toutes les bo\u00eetes ayant un IoU trop grand (c\u2019est-\u00e0-dire de toutes les bo\u00eetes trop similaires \u00e0 notre bo\u00eete r\u00e9f\u00e9rence).<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>En ignorant la bo\u00eete de r\u00e9f\u00e9rence ainsi utilis\u00e9e, r\u00e9p\u00e9tition des \u00e9tapes 2) et 3) jusqu\u2019\u00e0 avoir \u00e9limin\u00e9 toutes les bo\u00eetes de notre liste originale (c\u2019est-\u00e0-dire en prenant la 2<sup>nde<\/sup> bo\u00eete d\u2019indice de confiance le plus grand, puis la 3<sup>\u00e8me<\/sup>, etc.).<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><\/ol>\n<!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>On obtient alors le r\u00e9sultat suivant&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6559,\"width\":305,\"height\":308,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/yolov7-7.jpg.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6559\" width=\"305\" height=\"308\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Figure 6 : Image de sortie post-NMS pr\u00e9sentant les objets d\u00e9tect\u00e9s par Yolo<\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:spacer -->\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<!-- \/wp:spacer -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":3} -->\n<h3>Comment utiliser Yolov7 avec le dataset COCO&nbsp;?<\/h3>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Maintenant que nous avons vu le mod\u00e8le Yolo dans le d\u00e9tail, nous allons \u00e9tudier son utilisation avec une base de donn\u00e9es d\u2019images&nbsp;: le dataset COCO.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Le dataset MICROSOFT <strong>COCO<\/strong> (pour <strong>C<\/strong>ommon <strong>O<\/strong>bjects in <strong>CO<\/strong>ntext), plus commun\u00e9ment appel\u00e9 MS COCO, est un ensemble d\u2019images repr\u00e9sentant des objets communs dans un contexte commun. Cependant, \u00e0 l\u2019inverse des bases de donn\u00e9es habituelles utilis\u00e9es pour la d\u00e9tection et la reconnaissance d\u2019objets, MS COCO ne pr\u00e9sente pas des objets ou des sc\u00e8nes isol\u00e9s. En effet, le but lors de la cr\u00e9ation de ce dataset \u00e9tait d\u2019avoir des images proches de la vie r\u00e9elle, afin d\u2019avoir une base d\u2019entra\u00eenement plus robuste pour des flux d\u2019images classiques, refl\u00e9tant la vie quotidienne.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6561,\"width\":406,\"height\":213,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/yolov7-8.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-6561\" width=\"406\" height=\"213\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Figure 7 : Exemples d'objets isol\u00e9s<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6571,\"width\":332,\"height\":225,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/yolov7-0.jpg-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6571\" width=\"332\" height=\"225\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Figure 8 : Exemples de sc\u00e8nes isol\u00e9es<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6573,\"width\":364,\"height\":300,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/yolov7-9.jpg-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6573\" width=\"364\" height=\"300\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Figure 9 : Sc\u00e8nes classiques de la vie quotidienne<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Ainsi, en entrainant notre mod\u00e8le Yolov7 avec le dataset MS COCO, il est possible d\u2019obtenir un algorithme de reconnaissance de pr\u00e8s d\u2019une centaine de classes et cat\u00e9gorisant la majorit\u00e9 des objets, personnes et \u00e9l\u00e9ments du quotidien. Enfin, MS COCO est aujourd\u2019hui la principale r\u00e9f\u00e9rence pour mesurer la pr\u00e9cision et l\u2019efficacit\u00e9 d\u2019un mod\u00e8le. Pour avoir un ordre d\u2019id\u00e9e, ci-dessous sont pr\u00e9sent\u00e9s les r\u00e9sultats des diff\u00e9rentes versions de Yolo.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6569,\"width\":386,\"height\":285,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/yolov7-10.jpg-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6569\" width=\"386\" height=\"285\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Figure 10 : Average Precision (AP) en fonction du temps d'analyse par image.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Sur ce graphique, chaque s\u00e9rie de points repr\u00e9sente la pr\u00e9cision en fonctionnement d\u2019un mod\u00e8le sur le dataset MS COCO en fonction du temps attribu\u00e9 pour \u00e9valuer chaque image.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>En abscisse, sont indiqu\u00e9s les temps accord\u00e9s aux r\u00e9seaux pour \u00e9valuer une image. Plus le temps est faible, plus on peut se permettre d\u2019envoyer un flux d\u2019images important \u00e0 notre algorithme, au prix de la pr\u00e9cision.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>En ordonn\u00e9e sont donc indiqu\u00e9es les pr\u00e9cisions moyenne des mod\u00e8les en fonction du temps accord\u00e9, comme vu pr\u00e9c\u00e9demment.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>On remarque alors 3 points importants&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list {\"ordered\":true,\"type\":\"1\"} -->\n<ol type=\"1\"><!-- wp:list-item -->\n<li>Quel que soit le temps accord\u00e9 au r\u00e9seau, Yolov7 surpasse les autres mod\u00e8les Yolo en termes de pr\u00e9cision de d\u00e9tection sur le dataset MS COCO. Ceci explique sa pr\u00e9sence comme r\u00e9f\u00e9rence dans l\u2019\u00e9tat de l\u2019art actuel de la d\u00e9tection en temps r\u00e9el d\u2019objets sur image.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>L\u2019augmentation du temps d\u2019inf\u00e9rence sur chaque image n\u2019a pas\/peu d\u2019int\u00e9r\u00eat une fois les 30ms\/image d\u00e9pass\u00e9s. Cela implique que le mod\u00e8le est plus optimal sur une utilisation n\u00e9cessitant un traitement rapide des images, comme un flux vid\u00e9o (&gt; 25 img\/s).<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Quel que soit le mod\u00e8le concern\u00e9, aucune ne d\u00e9passe les 57% de pr\u00e9cision de d\u00e9tection. Ceci implique que le mod\u00e8le est donc encore loin de pouvoir \u00eatre utilis\u00e9 de mani\u00e8re fiable dans un cadre public.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><\/ol>\n<!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Pour obtenir soi-m\u00eame les r\u00e9sultats pr\u00e9c\u00e9dents, il suffit de suivre les instructions de la page GitHub du mod\u00e8le yolov7 pr\u00e9-entra\u00een\u00e9 \u00e0 partir du dataset MS COCO&nbsp;: <a href=\"https:\/\/github.com\/WongKinYiu\/yolov7\">https:\/\/github.com\/WongKinYiu\/yolov7<\/a>.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Suivre tout d\u2019abord la rubrique&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list -->\n<ul><!-- wp:list-item -->\n<li>Installation.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><\/ul>\n<!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Puis l\u2019encadr\u00e9&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list -->\n<ul><!-- wp:list-item -->\n<li>Testing.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><\/ul>\n<!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:spacer -->\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<!-- \/wp:spacer -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":3} -->\n<h3>Comment entra\u00eener Yolov7&nbsp;?<\/h3>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Maintenant que nous avons vu comment tester Yolov7 avec un dataset sur lequel il est entra\u00een\u00e9, nous allons nous int\u00e9resser \u00e0 la mani\u00e8re dont nous pouvons entra\u00eener Yolov7 \u00e0 l\u2019aide de notre propre dataset. Nous allons commencer dans un premier temps un entra\u00eenement avec des donn\u00e9es d\u00e9j\u00e0 pr\u00e9par\u00e9es, ici le dataset MS COCO. Encore une fois, le GitHub de Yolov7 pr\u00e9sente un encart sp\u00e9cifique pr\u00e9vu \u00e0 cet effet&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list -->\n<ul><!-- wp:list-item -->\n<li>Training.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><\/ul>\n<!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Il est d\u00e9compos\u00e9 en 2 \u00e9tapes simples&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list {\"ordered\":true,\"type\":\"1\"} -->\n<ol type=\"1\"><!-- wp:list-item -->\n<li>T\u00e9l\u00e9charger le dataset d\u00e9j\u00e0 annot\u00e9 MS COCO.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Lancer le script \u00ab&nbsp;train.py&nbsp;\u00bb intrins\u00e8que au r\u00e9pertoire Git avec le dataset pr\u00e9c\u00e9demment t\u00e9l\u00e9charg\u00e9.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><\/ol>\n<!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Celui-ci va alors tourner sur 300 \u00e9tapes pour se conformer au dataset MS COCO. On notera qu\u2019en r\u00e9alit\u00e9 cette op\u00e9ration a plus un but instructif \u00e9tant donn\u00e9 que Yolov7 est d\u00e9j\u00e0 entra\u00een\u00e9 sur le dataset MS COCO et poss\u00e8de donc d\u00e9j\u00e0 un mod\u00e8le ad\u00e9quat.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:spacer -->\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<!-- \/wp:spacer -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":3} -->\n<h3>Pr\u00e9parer ses propres donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement<\/h3>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Maintenant que nous avons vu ce qu\u2019est Yolov7, comment le tester et l\u2019entra\u00eener, il ne nous reste plus qu\u2019\u00e0 lui fournir notre propre base d\u2019images pour l\u2019entra\u00eener sur notre cas d\u2019usage. Nous allons donc suivre 4 \u00e9tapes pour cr\u00e9er notre propre dataset directement utilisable pour entra\u00eener Yolov7&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list {\"ordered\":true,\"type\":\"1\"} -->\n<ol type=\"1\"><!-- wp:list-item -->\n<li>Choix de notre base de donn\u00e9es d\u2019images.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Optionnel&nbsp;: Labellisation de l\u2019ensemble de nos images.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Pr\u00e9paration du lancement (cas d\u2019utilisation de Google Collab).<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Entra\u00eenement (et fonctionnement fractionn\u00e9).<\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><\/ol>\n<!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Pour illustrer le d\u00e9roul\u00e9 de ces op\u00e9rations, nous allons prendre un cas similaire aux travaux de Novelis utilis\u00e9s sur <a href=\"https:\/\/novelis.io\/fr\/nos-travaux\/\">AIDA<\/a>: la d\u00e9tection d\u2019\u00e9l\u00e9ments dessin\u00e9s sur une feuille de papier.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6575,\"width\":448,\"height\":252,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/yolov7-00.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-6575\" width=\"448\" height=\"252\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Figure 11 : Image de d\u00e9part&nbsp;: un dessin manuscrit en couleurs sur une feuille.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Pour commencer, il va donc nous falloir r\u00e9cup\u00e9rer une quantit\u00e9 suffisante d\u2019images similaires. Soit de notre propre collection, soit en utilisant une base de donn\u00e9es pr\u00e9existante (par exemple en prenant le dataset de notre choix \u00e0 partir de ce <a href=\"https:\/\/paperswithcode.com\/datasets?mod=images\">lien<\/a>. De notre c\u00f4t\u00e9, nous utiliserons le dataset <a href=\"https:\/\/quickdraw.withgoogle.com\/data\">Quick Draw<\/a>. Une fois notre base form\u00e9e, nous allons annoter nos images. Pour cela, de nombreux logiciels existent, la majorit\u00e9 du temps permettant de cr\u00e9er des bo\u00eetes, ou des polygones, et de les labelliser sous forme de classe. Dans notre cas, notre base de donn\u00e9es est d\u00e9j\u00e0 labellis\u00e9e, sinon il faudrait cr\u00e9er une classe pour chaque \u00e9l\u00e9ment \u00e0 d\u00e9tecter, puis identifier \u00e0 la main sur chaque image les zones exactes de pr\u00e9sences de ces classes. Une fois notre dataset labellis\u00e9, nous pouvons lancer une session sur <a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/\">Google Colab<\/a> et commencer un nouveau Python Notebook. Nous l\u2019appellerons ici \u00ab&nbsp;MyYolov7Project.ipynb&nbsp;\u00bb par exemple.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>\u00c9tape pr\u00e9alable&nbsp;: copier votre dataset dans votre drive. Dans notre cas, on a d\u00e9j\u00e0 ajout\u00e9 \u00e0 notre drive un dossier \u00ab&nbsp;Yolov7_Dataset&nbsp;\u00bb. Voici l\u2019arborescence du dossier&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6577,\"width\":409,\"height\":213,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/BSO.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6577\" width=\"409\" height=\"213\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Figure 12 : Arborescence du dossier \"Yolov7_Dataset\".<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Pour chaque dossier, on retrouve un dossier images, contenant les images, et un dossier labels contenant les labels associ\u00e9s g\u00e9n\u00e9r\u00e9s pr\u00e9c\u00e9demment. Dans notre cas, nous utilisons 20&nbsp;000 images au total, dont 15&nbsp;000 pour l\u2019entrainement, 4 000 pour la validation et 1&nbsp;000 pour le test.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Le fichier data.yaml contient quant \u00e0 lui l\u2019ensemble des chemins d\u2019acc\u00e8s aux dossier&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"id\":6579,\"width\":599,\"height\":60,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/image-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6579\" width=\"599\" height=\"60\"\/><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Puis les caract\u00e9ristiques des classes&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"id\":6583,\"width\":599,\"height\":60,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/image-4.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6583\" width=\"599\" height=\"60\"\/><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Nous ne repr\u00e9senterons pas les 345 classes dans le d\u00e9tail mais elles devront bien \u00eatre pr\u00e9sentes dans votre fichier. Nous pouvons donc \u00e0 pr\u00e9sent commencer notre script \u00ab&nbsp;MyYolov7Project.ipynb&nbsp;\u00bb sur Colab. Premi\u00e8re \u00e9tape, lier notre Drive au Colab afin de pouvoir sauvegarder nos r\u00e9sultats (Attention&nbsp;: les donn\u00e9es du r\u00e9seau entra\u00een\u00e9 sont volumineuses).<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"id\":6585,\"width\":599,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/image-5.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6585\" width=\"599\"\/><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Une fois notre Drive li\u00e9, nous pouvons \u00e0 pr\u00e9sent cloner Yolov7 \u00e0 partir du Git officiel&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"id\":6587,\"width\":599,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/image-6.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6587\" width=\"599\"\/><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>En nous pla\u00e7ant dans le dossier install\u00e9, nous v\u00e9rifions les pr\u00e9requis&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"id\":6589,\"width\":599,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/image-7.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6589\" width=\"599\"\/><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Nous aurons \u00e9galement besoin des biblioth\u00e8ques <em>sys<\/em> et <em>torch<\/em>.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"id\":6591,\"width\":599,\"height\":64,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/image-8.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6591\" width=\"599\" height=\"64\"\/><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Nous pouvons alors lancer le script d\u2019entrainement de notre r\u00e9seau&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"id\":6593,\"width\":599,\"height\":64,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/image-9.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6593\" width=\"599\" height=\"64\"\/><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>On notera que le batch size peut \u00eatre modifi\u00e9 en fonction des capacit\u00e9s de votre GPU (avec la version gratuite de Collab, 16 reste le maximum possible). N\u2019oubliez pas \u00e9galement de modifier votre chemin d\u2019acc\u00e8s au fichier \u00ab&nbsp;data.yaml&nbsp;\u00bb en fonction de l\u2019arborescence de votre Drive. \u00c0 l\u2019issue de l\u2019entrainement, nous r\u00e9cup\u00e9rons donc un dossier avec les m\u00e9triques de l\u2019entrainement ainsi qu\u2019un mod\u00e8le entra\u00een\u00e9 sur notre base de donn\u00e9es. En lan\u00e7ant le script de d\u00e9tection (detect.py), nous pouvons donc obtenir le r\u00e9sultat de d\u00e9tection sur notre image de d\u00e9part&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6595,\"width\":448,\"height\":252,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/image-10.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6595\" width=\"448\" height=\"252\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Figure 13 : Image de d\u00e9part annot\u00e9e par Yolov7<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Comme on le voit, certains \u00e9l\u00e9ments n\u2019ont pas \u00e9t\u00e9 d\u00e9tect\u00e9s (la rivi\u00e8re, l\u2019herbe au premier plan) et certains ont \u00e9t\u00e9 mal labellis\u00e9s (les deux montagnes per\u00e7ues comme des volcans, probablement d\u00fb aux rayons du soleil d\u00e9passant). Notre mod\u00e8le est donc encore perfectible, soit en affinant notre base de donn\u00e9es, soit en modifiant les param\u00e8tres d\u2019entra\u00eenement.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading {\"level\":4} -->\n<h4>Optionnel&nbsp;: Entrainement fractionn\u00e9 du r\u00e9seau (En cas d\u2019utilisation de de la version gratuite de Google Colab)<\/h4>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Bien que notre cas d\u2019usage reste simpliste, en cas d\u2019utilisation de la version gratuite de Google Colab, l\u2019entrainement de notre r\u00e9seau peut prendre plusieurs jours avant de s\u2019achever. Or les restrictions de Google Colab (version gratuite) emp\u00eachent un programme de tourner plus de 12h. Pour conserver l\u2019entrainement, il suffit alors de le relancer apr\u00e8s l\u2019arr\u00eat d\u2019une session avec en param\u00e8tre des poids (weights) notre dernier poids enregistr\u00e9&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"id\":6597,\"width\":599,\"height\":64,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/image-11.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6597\" width=\"599\" height=\"64\"\/><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Ici un exemple lanc\u00e9 avec le 8<sup>\u00e8me<\/sup> run (remplacez le dossier \u00ab&nbsp;yolov78&nbsp;\u00bb par le dernier entrainement r\u00e9alis\u00e9). Vous pouvez retrouver l\u2019ensemble de vos entrainements dans le dossier associ\u00e9 dans l\u2019arborescence de Yolov7.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"align\":\"center\",\"id\":6599,\"width\":156,\"height\":352,\"sizeSlug\":\"full\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-full is-resized\"><img src=\"https:\/\/novelis.io\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/image-12.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-6599\" width=\"156\" height=\"352\"\/><figcaption class=\"wp-element-caption\"><em>Figure 14 : Arborescence des entrainements. Nous en sommes ici au 12\u00e8me lancement.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>L\u2019entrainement reprend alors du dernier epoch utilis\u00e9, et vous permet de progresser sans perdre le temps pass\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment sur votre r\u00e9seau.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:spacer -->\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<!-- \/wp:spacer -->\n\n<!-- wp:spacer -->\n<div style=\"height:100px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<!-- \/wp:spacer -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>R\u00e9f\u00e9rences&nbsp;:<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:list -->\n<ul><!-- wp:list-item -->\n<li>Travaux, exp\u00e9rimentations et retours d\u2019exp\u00e9rience du Lab. R&amp;D de Novelis.<\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Contribution de WANG, Chien-Yao, BOCHKOVSKIY, Alexey, et LIAO, Hong-Yuan Mark. YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors. <em>arXiv preprint arXiv:2207.02696<\/em>, 2022.&nbsp;: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2207.02696\">https:\/\/arxiv.org\/abs\/2207.02696<\/a><\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Official YOLOv7 code source&nbsp;: <a href=\"https:\/\/github.com\/WongKinYiu\/yolov7\">https:\/\/github.com\/WongKinYiu\/yolov7<\/a><\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Microsoft COCO: Common Objects in Context&nbsp;: <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1405.0312.pdf\">https:\/\/arxiv.org\/pdf\/1405.0312.pdf<\/a><\/li>\n<!-- \/wp:list-item -->\n\n<!-- wp:list-item -->\n<li>Cr\u00e9er son mod\u00e8le avec YOLO <a href=\"https:\/\/datacorner.fr\/yolo-custom-1\/\">https:\/\/datacorner.fr\/yolo-custom-1\/<\/a><\/li>\n<!-- \/wp:list-item --><\/ul>\n<!-- \/wp:list -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p><\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->","post_title":"Yolov7\u00a0: L\u2019intelligence artificielle pour la d\u00e9tection d\u2019objets en temps r\u00e9el dans une image","post_excerpt":"","post_status":"publish","comment_status":"closed","ping_status":"closed","post_password":"","post_name":"yolov7-lintelligence-artificielle-pour-la-detection-dobjets-en-temps-reel-dans-une-image","to_ping":"","pinged":"","post_modified":"2023-01-19 09:40:16","post_modified_gmt":"2023-01-19 09:40:16","post_content_filtered":"","post_parent":0,"guid":"https:\/\/novelis.io\/?post_type=news&#038;p=6608","menu_order":39,"post_type":"news","post_mime_type":"","comment_count":"0","filter":"raw"},"news_3":{"ID":5674,"post_author":"4","post_date":"2022-05-25 09:22:00","post_date_gmt":"2022-05-25 09:22:00","post_content":"<!-- wp:paragraph -->\n<p><em>A l\u2019occasion du Forum des partenaires 2022 organis\u00e9 par Blue Prism ce 24 mai, Novelis a \u00e9t\u00e9 prim\u00e9 pour&nbsp;sa&nbsp;<a href=\"https:\/\/smartroby.com\/\">solution Automation as a Service SmartRoby<\/a>, reconnue meilleure Solution de l'ann\u00e9e dans la cat\u00e9gorie AI &amp; Cloud Innovation <em> - EMEA &amp; Global<\/em><\/em> <em>par l\u2019\u00e9diteur leader en RPA<\/em>.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>En 2021, Novelis recevait d\u00e9j\u00e0 le prix de la <a href=\"https:\/\/novelis.io\/fr\/news\/novelis-remporte-le-prix-de-la-meilleure-solution-business-blue-prism-2021-avec-smartroby\/\">meilleure solution Business<\/a> de l'ann\u00e9e avec SmartRoby. Cette ann\u00e9e et donc pour la deuxi\u00e8me fois cons\u00e9cutive, nous avons re\u00e7u le prix r\u00e9gional et mondial de la part de&nbsp;Blue Prism, reconnaissant notre impact positif sur l'activit\u00e9 d'un client gr\u00e2ce \u00e0 l'utilisation innovante de l'<strong>Intelligence Artificielle et du l'Automatisation Intelligente dans le<\/strong> <strong>Cloud<\/strong>. <\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Nous avons con\u00e7u SmartRoby, une solution Automation as a Service, pour permettre aux structures \u00e0 taille humaine d'acc\u00e9der plus facilement aux technologies de pointe en mati\u00e8re de RPA et d'Intelligent Automation. Compl\u00e9mentaire des offres Blue Prism, notre solution est disponible sur AWS, DX, OVH et On-Prem, enti\u00e8rement en self service et connect\u00e9e \u00e0 Blue Prism. Elle propose une interface orient\u00e9e m\u00e9tier avec un mod\u00e8le tarifaire bas\u00e9 sur la consommation r\u00e9elle des robots, pour piloter et contr\u00f4ler l\u2019ensemble des processus automatis\u00e9s d\u2019une organisation. Les organisations peuvent ainsi se doter d\u2019une solution d\u2019automatisation en quelques semaines et \u00e0 moindre co\u00fbt.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Elle offre \u00e9galement d'autres atouts pour aller plus loin que l'automatisation classique avec l'acc\u00e8s \u00e0 des algorithmes d'IA et de NLP. Mais aussi plus d'autonomie pour les \u00e9quipes business pour g\u00e9rer un ensemble de fonctionnalit\u00e9s de mani\u00e8re autonome sans d\u00e9pendre des \u00e9quipes IT. Le business est ainsi capable de suivre facilement l'impact de l'automatisation au sein de l'organisation gr\u00e2ce \u00e0 des reportings chiffr\u00e9s, le temps gagn\u00e9 et le ROI. Mettre le curseur du c\u00f4t\u00e9 de l'entreprise et \u00eatre en capacit\u00e9 de mesurer l'impact permet d'aller plus loin beaucoup plus facilement.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Il y a un an, lorsque nous mettions \u00e0 disposition sur le march\u00e9 notre solution SmartRoby, nous souhaitions d\u00e9j\u00e0 rendre l\u2019automatisation accessible \u00e0 toutes les organisations quelle que soit leur taille. Nous pensons toujours qu'en tant qu\u2019acteur du digital il est de notre devoir de permettre \u00e0 toutes les entreprises d\u2019acc\u00e9der \u00e0 des solutions telles que SmartRoby, qui transforment de fa\u00e7on num\u00e9rique la fa\u00e7on dont les organisations fonctionnent.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>\u00catre une nouvelle fois <a href=\"https:\/\/www.blueprism.com\/resources\/blog\/partner-excellence-awards-2022-winners\/?utm_source=blueprism&amp;utm_medium=email&amp;utm_campaign=gl-partner-2022-q2-5-9-partner-awards-22-&amp;utm_content=blog-winners&amp;utm_term=button\">laur\u00e9at des Partner Excellence Awards 2022<\/a> dans la cat\u00e9gorie \u00ab AI &amp; Cloud Innovation \u00bb est une v\u00e9ritable reconnaissance du caract\u00e8re innovant de SmartRoby et vient r\u00e9compenser les investissements r\u00e9alis\u00e9s sur cette plateforme. Ce prix vient \u00e9galement souligner la forte relation de partenariat que nous entretenons avec Blue Prism, un des leaders de l'automatisation robotis\u00e9e des processus (RPA). Les synergies sont \u00e9normes, nous parlons d'un grand acteur num\u00e9rique mondial avec qui nous construisons des ponts entre le BPM et l'automatisation.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>\"<em>D\u00e8s le premier jour, nous avons compris la puissance des solutions offertes par Blue Prism.<\/em> <em>SmartRoby vient compl\u00e9ter cette offre avec une solution pr\u00eate \u00e0 l'emploi quel que soit le type ou la taille de l'organisation : notre but est de d\u00e9mocratiser l'acc\u00e8s \u00e0 une technologie \u00e9tonnante comme Blue Prism. En quelques mots, SmartRoby c'est la plateforme qui donne acc\u00e8s \u00e0 l'automatisation facilement et rapidement.<\/em>\" <strong>d\u00e9clare Mehdi Nafe, CEO de Novelis<\/strong>.<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->","post_title":"Novelis remporte le prix de la meilleure solution AI & Cloud Innovation Blue Prism 2022 avec SmartRoby","post_excerpt":"","post_status":"publish","comment_status":"closed","ping_status":"closed","post_password":"","post_name":"novelis-remporte-le-prix-de-la-meilleure-solution-ai-cloud-innovation-blue-prism-2022-avec-smartroby","to_ping":"","pinged":"","post_modified":"2023-08-09 14:43:11","post_modified_gmt":"2023-08-09 14:43:11","post_content_filtered":"","post_parent":0,"guid":"https:\/\/novelis.io\/?post_type=news&#038;p=5674","menu_order":65,"post_type":"news","post_mime_type":"","comment_count":"0","filter":"raw"}},"technogies_pictures":false,"form_type":"calendly","calendly":{"button_text":"Prendre 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