Le client (un centre de tri de vêtements) faisait face à une explosion des commandes et à une pénurie chronique de main-d'œuvre.
Déploiement d'un système Vision AI analysant les photos de vêtements en moins de 5 secondes. + Vision AI.
Temps économisé: 42 h / jour
Temps économisé
Gain d'efficacité
Retour sur investissement
Revenu Supplémentaire
Le défi métier
Le client (un centre de tri de vêtements) faisait face à une explosion des commandes et à une pénurie chronique de main-d'œuvre. La volonté d'embaucher de nouveaux employés se heurtait à une barrière d'entrée élevée — une estimation fiable exigeait une expertise dont l'acquisition prenait des semaines.
Comment avons-nous résolu ce défi ?
Découvrez Vision AI en action
Notre système analyse des centaines de points de données sur une photo en une fraction de seconde. Découvrez comment l'algorithme « voit » les vêtements.
Résultats de l'Analyse
ID: #8492-AXEn attente du scan
En version de production, le système apprend les spécificités de vos marques et catégories. Le modèle atteint plus de 90% de précision après un fine-tuning sur vos données.
Un Moteur IA Dédié
Il ne s'agit pas d'un plugin standard. Nous avons construit notre propre pipeline de traitement d'images en Python, qui s'intègre directement au tapis roulant du client. Le système dispose d'une boucle de rétroaction (Active Learning) — chaque correction effectuée par un opérateur réentraîne le modèle et augmente sa précision.
Chaque seconde compte
Nous avons réduit le temps d'estimation de 41%. À raison de 5000 pièces par jour, cela représente 42 heures économisées chaque jour.
Processus Traditionnel
- Recherche manuelle du modèle sur internet
- Évaluation subjective de l'état (incohérente)
- Saisie manuelle des données dans le système
Processus avec LinkWith.it
- L'IA reconnaît la marque et le modèle en 3 secondes
- Estimation objective basée sur les données du marché
- Un seul clic pour valider
Périmètre des Travaux
La réalisation a duré 4 semaines et a couvert les étapes suivantes :
- Analyse de l'infrastructure et de l'éclairage
- Implémentation du modèle Vision AI (GPT-4o / Claude 3.5)
- Construction du workflow dédié
- Création de l'interface opérateur (React)
- Intégration avec la base de données et le système d'entrepôt
- Formation du personnel (réduite à 3 h)
Analyse
Déploiement d'un système Vision AI analysant les photos de vêtements en moins de 5 secondes.
Déploiement de l'IA
Identification automatique de la marque, du type, de l'état et des défauts.
Automatisation
Algorithme d'estimation basé sur des données de marché réelles.
Mise à l'échelle
Application dédiée aux opérateurs avec une interface de « validation en un clic ».
Mise à l'échelle
Tableau de bord analytique pour la direction affichant la rentabilité par catégorie.
Comment travaillons-nous ? (Approche itérative)
Nous ne devinons pas. Nous avons réalisé le projet par phases éprouvées, en minimisant le risque du client à chaque étape.
1. Découverte et preuve de concept
Analyse de 300 pièces de vêtements, vérification de l'éclairage et du matériel. Rapport de faisabilité et de ROI.
2. Construction du Système MVP
Implémentation du pipeline Vision AI, intégration à la base de données et création de l'interface pour les opérateurs.
3. Mise à l'Échelle & Fine-tuning
Entraînement d'un modèle dédié sur les données du client (>10k photos). Intégration complète avec l'ERP et Allegro.
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