« Une vision au-delà des capacités humaines »
ImageGuard s'appuie sur l'apprentissage profond et les réseaux de neurones convolutifs pour détecter, classer et prioriser automatiquement les défauts d'infrastructure à partir d'images aériennes et au sol. Conçu pour les gestionnaires de réseaux.
L'inspection manuelle traditionnelle des infrastructures de réseau est lente, coûteuse, inégale et dangereuse. Un inspecteur ne peut examiner que 50 à 100 images par heure, avec une précision qui baisse sous l'effet de la fatigue. Il manque des défauts subtils qui précèdent des défaillances graves.
La vision par ordinateur change fondamentalement l'équation. Des modèles d'apprentissage profond, entraînés sur des millions d'images d'infrastructure annotées, analysent des milliers d'images par heure avec une précision constante d'environ 94 %. Ils détectent des motifs invisibles à l'œil humain : fissures capillaires, anomalies thermiques, micro-corrosion et empiètement de la végétation.
| Indicateur | Manuel | ImageGuard |
| Images/heure | 50-100 | 10,000+ |
| Précision | 70-85% | ~94% |
| Constance | Variable | 100% |
| Coût/image | $0.50-2.00 | $0.01-0.05 |
| Fonctionnement 24/7 | Non | Oui |
ImageGuard repose sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) de pointe — la même technologie que celle des véhicules autonomes, de l'imagerie médicale et de la reconnaissance faciale. Mais nos modèles sont entraînés spécifiquement pour l'infrastructure des réseaux.
Un CNN traite les images à travers plusieurs couches de filtres appris. Les premières couches détectent les caractéristiques de base : contours, angles, textures. Les couches plus profondes les combinent en motifs complexes : formes d'isolateurs, signatures de corrosion, limites de végétation. Les dernières couches classent ce qui est détecté et le localisent par des cadres.
Nos modèles sont entraînés sur plus de 2 millions d'images d'infrastructure annotées : poteaux, transformateurs, isolateurs, conducteurs, traverses et végétation, dans des géographies, des conditions météo et des types d'équipements variés.
ImageGuard utilise YOLOv11 (You Only Look Once), la dernière génération de l'architecture de détection d'objets en temps réel la plus déployée au monde. Contrairement aux détecteurs classiques en deux étapes, YOLO traite l'image entière en une seule passe, ce qui permet des temps d'inférence inférieurs à 50 millisecondes.
Cette vitesse est essentielle au déploiement en périphérie. Lorsque nos modèles tournent directement sur le matériel du drone ou sur l'ordinateur du véhicule d'inspection, ils traitent les flux vidéo en temps réel et signalent les défauts au moment de la capture.
Mesuré sur NVIDIA Jetson Orin avec optimisation TensorRT.
Détection multiclasse des défauts sur tous les composants de l'infrastructure de réseau
Fissures, éclats, contournement, pollution, éléments manquants
Pourriture, inclinaison, fentes, dégâts de pics, problèmes de fondation
Fuites d'huile, rouille, traversées endommagées, anomalies thermiques
Fusibles fondus, boîtiers endommagés, traces d'arc, désalignement
Connexions desserrées, traces d'arc, corrosion, points chauds
Fissures, pourriture, contrefiches cassées, corrosion de la quincaillerie
Empiètement, risque de contact, croissance mesurée entre deux relevés
Entraînez de nouveaux types de défauts propres à vos équipements
Entraîner des modèles d'IA robustes exige des jeux de données vastes et variés. Or les défauts réels sont rares — on ne peut pas attendre des milliers de fuites de transformateur pour les photographier. ImageGuard résout ce problème par une augmentation intelligente des données.
Notre technologie de transfert de défaut prend des échantillons de défauts réels et les incruste de façon réaliste sur des images d'équipements sains. Un inpainting avancé reconstitue sans raccord l'arrière-plan d'origine. Résultat : des variations d'entraînement illimitées à partir d'exemples réels limités.
Associé aux transformations géométriques, aux ajustements colorimétriques et à l'injection de bruit, cela produit des jeux d'entraînement 10 à 100 fois plus grands que les collectes brutes — ce qui renforce nettement la robustesse des modèles face aux conditions d'éclairage, aux angles de prise de vue et aux variantes d'équipements.
Des données annotées au modèle déployé, avec une amélioration continue grâce à la validation humaine
Import d'images de drones, de satellites, de véhicules
Annotation des défauts par cadres et classes
Entraînement de modèles sur mesure sur votre jeu de données annoté
Évaluation de la précision, du rappel et du mAP
Déploiement dans le cloud, en périphérie ou les deux
Les modèles s'améliorent à mesure que votre équipe revoit et corrige les détections. Chaque correction humaine devient une donnée d'entraînement pour la version suivante.
Partez de nos modèles d'infrastructure pré-entraînés et affinez-les pour vos équipements. Atteignez une précision de production avec seulement 100 exemples annotés.
Suivez les versions de modèles avec leur traçabilité complète. Comparez les performances entre versions, testez des candidats en A/B et revenez en arrière si nécessaire.
Réglez la sensibilité de détection par classe de défaut. Équilibrez précision et rappel selon la criticité métier.
Export de modèles optimisés pour NVIDIA Jetson, Intel OpenVINO, Apple CoreML et Android NNAPI.
Des tableaux de bord en temps réel suivent la précision, le rappel, le score F1 et les matrices de confusion. Définissez des alertes en cas de baisse de précision.
ImageGuard est le socle IA de tout l'écosystème GridGuardian. Chaque image capturée par DroneGuard, SATGuard ou AutoGuard passe par ImageGuard pour une analyse automatisée.
Les résultats s'intègrent directement aux systèmes d'entreprise : plateformes SIG pour l'analyse spatiale, systèmes d'ordres de travail pour la planification de la maintenance et outils de BI pour le reporting de direction.
Planifiez une démonstration pour voir comment ImageGuard peut transformer votre processus d'inspection, réduire de 90 % le temps de revue manuelle et repérer les défauts qui échappent à l'œil humain.
Contactez-nous