TECHNOLOGIE

INTELLIGENCE VISUELLE

La technologie de détection automatique des dommages de Solera est basée sur l’intelligence artificielle.

Grâce aux dernières avancées en termes de traitement de photos et d’algorithmes de deep-learning, notre approche multi-modèle de classification des dommages et de segmentation garantit la qualité des photos et identifie le type et l’emplacement des dommages en quelques secondes, permettant ainsi aux utilisateurs de « voir ce que l’IA voit ».

à la pointe de la technologie d’Intelligence Artificielle

UNE PRÉCISION INCOMPARABLE

Nos modèles d’apprentissage automatique sont entraînés par une base de données mondiale comprenant plus de 100 millions de photos pour identifier rapidement et précisément le type et la gravité des dommages.

indépendant du marché

Notre approche de détection des pièces et des dommages fonctionne pour toutes les formes de carrosserie, quels que soient la marque et le modèle du véhicule.

SUR MESURE

Créée et entraînée à l’aide des technologies Google Cloud, notre infrastructure de pointe d’IA est évolutive et permet à notre science des données d’améliorer et de faire évoluer facilement nos solutions.

DES PERFORMANCES EN MOINS D’UNE MINUTE

L’efficacité de la configuration des GPU (unités de traitement graphique) réduit les temps de traitement à moins d’une seconde par photo, ce qui permet de créer des estimations complètes en un peu moins de 30 secondes.

INFORMATION EN TEMPS RÉEL SUR LA QUALITÉ DES PHOTOS

Les photoss trop sombres, floues, surexposées, trop petites ou trop grandes sont signalées. Nos algorithmes d’analyse des photos détectent leur mauvaise qualité, génèrent des avertissements et demandent une nouvelle prise de photo en temps réel. Les photoss trop sombres, floues, surexposées, trop petites ou trop grandes sont signalées. Nos algorithmes d’analyse des photos détectent leur mauvaise qualité, génèrent des avertissements et demandent une nouvelle prise de photo en temps réel.

APPRENTISSAGE CONTINU

Un processus d’intégration de données automatisé et une approche « human-in-the-loop » (les actions humaines telles que la modification ou la validation sont compatibles avec nos solutions et technologies) garantissent que nos modèles d’apprentissage automatique apprennent plus rapidement, fournissent de meilleures estimations et répondent à de nouveaux cas d’usage.

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