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véhicules connectés & systèmes autonomes

TrustalAI-Vision pour drones, voitures, camions, navettes et robots mobiles

TrustalAI-Vision pour drones, voitures, camions, navettes et robots mobiles

Dans un véhicule autonome ou un drone, une erreur de perception n’est pas un simple bug.
C’est un risque : sécuritaire, réglementaire, financier et réputationnel.

Dans un véhicule autonome ou un drone, une erreur de perception n’est pas un simple bug. C’est un risque : sécuritaire, réglementaire, financier et réputationnel.

Dans un véhicule autonome ou un drone, une erreur de perception n’est pas un simple bug. C’est un risque : sécuritaire, réglementaire, financier et réputationnel.

Les environnements réels sont imprévisibles, dynamiques et non contrôlés :
météo changeante, luminosité variable, objets inattendus, comportements humains complexes.

Une couche de fiabilité en temps réel

TrustalAI-Vision apporte une couche de fiabilité temps réel à l’IA Vision embarquée.
Nous ne remplaçons pas vos modèles de perception.
Nous fiabilisons leur niveau de confiance avant une décision critique.

Le problème

Les systèmes ADAS, véhicules autonomes et drones reposent massivement sur :

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Détection d’objets

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Segmentation sémantique

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Estimation de distance

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Classification d’obstacles

Mais :

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Les modèles peuvent être trompés par des situations rares

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Les modèles peuvent être trompés par des situations rares

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Les conditions réelles diffèrent des données d’entraînement

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Les conditions réelles diffèrent des données d’entraînement

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Les systèmes ne savent pas toujours qu’ils se trompent

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Les systèmes ne savent pas toujours qu’ils se trompent

Résultat :

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Décisions prises avec un faux sentiment de certitude

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Décisions prises avec un faux sentiment de certitude

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Freinage intempestif ou absence de freinage

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Freinage intempestif ou absence de freinage

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Mauvaise détection d’obstacles

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Mauvaise détection d’obstacles

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Sur-supervision humaine coûteuse

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Sur-supervision humaine coûteuse

Le vrai défi n’est plus la performance moyenne.
C’est la fiabilité dans les cas critiques et imprévus.

Le problème

Les systèmes ADAS, véhicules autonomes et drones reposent massivement sur :

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Détection d’objets

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Segmentation sémantique

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Estimation de distance

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Classification d’obstacles

Mais :

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Les modèles peuvent être trompés par des situations rares

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Les conditions réelles diffèrent des données d’entraînement

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Les systèmes ne savent pas toujours qu’ils se trompent

Résultat :

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Décisions prises avec un faux sentiment de certitude

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Freinage intempestif ou absence de freinage

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Mauvaise détection d’obstacles

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Sur-supervision humaine coûteuse

Le vrai défi n’est plus la performance moyenne.
C’est la fiabilité dans les cas critiques et imprévus.

notre solution

TrustalAI Vision : fiabilité embarquée en temps réel

TrustalAI-Vision, notre solution pour les drones et véhicules connectés :

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Évalue la fiabilité instantanée des décisions de perception

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Évalue la fiabilité instantanée des décisions de perception

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Évalue la fiabilité instantanée des décisions de perception

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Détecte les situations hors distribution (OOD)

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Détecte les situations hors distribution (OOD)

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Détecte les situations hors distribution (OOD)

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Génère un pourcentage de confiance exploitable par le système de décision

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Génère un pourcentage de confiance exploitable par le système de décision

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Génère un pourcentage de confiance exploitable par le système de décision

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Permet une adaptation dynamique du comportement autonome

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Permet une adaptation dynamique du comportement autonome

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Permet une adaptation dynamique du comportement autonome

Concrètement :

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Maintien de trajectoire si confiance élevée

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Maintien de trajectoire si confiance élevée

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Maintien de trajectoire si confiance élevée

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Passage en mode dégradé si incertitude

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Passage en mode dégradé si incertitude

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Passage en mode dégradé si incertitude

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Demande d’intervention ou atterrissage sécurisé si risque critique

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Demande d’intervention ou atterrissage sécurisé si risque critique

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Demande d’intervention ou atterrissage sécurisé si risque critique

Nous transformons un système de perception IA en système pilotable, explicable et certifiable.

Réduisez les erreurs de perception critiques et la supervision humaine, validation accélérée des stacks de perception, accélérez les certifications des systèmes

Plug & Play

Temps-réel

Edge ou API Cloud

Impact Business (ROI)

Nous permettons aux acteurs du véhicule autonome et des drones d’accélérer le déploiement tout en renforçant la confiance opérationnelle et réglementaire. 

Réduction des incidents critiques

Réduction des incidents critiques

Réduction des incidents critiques

Accélération des homologations

Accélération des homologations

Accélération des homologations

Diminution des coûts de supervision humaine

Diminution des coûts de supervision humaine

Diminution des coûts de supervision humaine

Amélioration de la sécurité fonctionnelle

Amélioration de la sécurité fonctionnelle

Amélioration de la sécurité fonctionnelle

Avantage compétitif sur les appels d’offres publics et industriels

Avantage compétitif sur les appels d’offres publics et industriels

Avantage compétitif sur les appels d’offres publics et industriels

Fluence ai chart
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Drones Autonomes

(Inspection, Défense, Logistique)

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Inspection d’infrastructures

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Inspection d’infrastructures

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Sécurité & défense

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Sécurité & défense

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Livraison autonome

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Livraison autonome

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Surveillance industrielle

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Surveillance industrielle

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Drones Autonomes

(Inspection, Défense, Logistique)

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Inspection d’infrastructures

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Sécurité & défense

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Livraison autonome

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Surveillance industrielle

Fluence ai chart
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Véhicules Autonomes & ADAS

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Détection des incertitudes critiques

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Détection des incertitudes critiques

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Réduction des faux positifs (freinages inutiles)

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Réduction des faux positifs (freinages inutiles)

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Réduction des faux négatifs dangereux

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Réduction des faux négatifs dangereux

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Amélioration de la sécurité fonctionnelle

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Amélioration de la sécurité fonctionnelle

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Véhicules Autonomes & ADAS

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Détection des incertitudes critiques

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Réduction des faux positifs (freinages inutiles)

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Réduction des faux négatifs dangereux

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Amélioration de la sécurité fonctionnelle