Landing AI

Qu’est-ce que Landing AI

Landing AI est une plateforme d’IA centrée sur les données qui démocratise la vision par ordinateur pour les entreprises, même avec des jeux de données limités. Grâce à son produit phare LandingLens et à sa Visual AI Platform (incluant LandingLens on Snowflake et Agentic Document Extraction), elle permet de créer, entraîner, déployer et superviser des modèles d’apprentissage profond. L’objectif est d’industrialiser l’automatisation visuelle, de passer de la preuve de concept à la production, et d’optimiser la performance via des itérations rapides sur la qualité des données.

Fonctionnalités principales de Landing AI

• Approche IA centrée sur les données : outils de curation, équilibrage et versioning des jeux de données pour améliorer la qualité d’apprentissage et la robustesse des modèles.
• LandingLens : interface visuelle pour l’annotation, l’entraînement, l’évaluation et la mise au point de modèles de vision par ordinateur avec un flux guidé et reproductible.
• Visual AI Platform : environnement de bout en bout pour construire et déployer des modèles, standardiser les workflows et partager les projets entre équipes.
• LandingLens on Snowflake : exécuter l’entraînement et l’inférence au plus près des données, renforcer la gouvernance et réduire le déplacement des datasets.
• Agentic Document Extraction : extraction d’informations à partir de documents visuels et semi-structurés pour automatiser la saisie et accélérer les processus.
• MLOps intégré : surveillance en production, suivi des performances, gestion des versions de modèles et itérations rapides de réentraînement.
• Collaboration et traçabilité : rôles, audit, historiques d’annotations et métriques pour sécuriser et documenter le cycle de vie des modèles.

À qui s’adresse Landing AI

Landing AI convient aux équipes qualité et opérations industrielles, aux responsables innovation, aux data scientists et ingénieurs ML, ainsi qu’aux entreprises souhaitant déployer rapidement des cas d’usage de vision par ordinateur avec peu de données. Il est particulièrement adapté aux secteurs manufacturiers, logistique, agroalimentaire, énergie, pharmacie, retail et aux organisations cherchant à automatiser l’extraction d’informations de documents visuels.

Comment utiliser Landing AI

1. Définir le cas d’usage (objectifs métier, métriques, contraintes de production).
2. Collecter et importer les images ou documents représentatifs du processus cible.
3. Annoter les données avec les outils d’étiquetage assisté et valider la qualité des labels.
4. Configurer l’entraînement dans LandingLens, lancer les expérimentations et comparer les modèles.
5. Analyser les résultats, itérer sur la curation des données et améliorer les performances.
6. Déployer le modèle via la Visual AI Platform ou sur Snowflake, intégrer au système existant.
7. Surveiller en production (MLOps), détecter les dérives et réentraîner si nécessaire.

Cas d’utilisation de Landing AI

Inspection visuelle et détection de défauts en fabrication électronique ou automobile, contrôle qualité d’emballages pharmaceutiques, tri et classification en agroalimentaire, vérification d’étiquettes et conformité en retail, suivi de l’état d’infrastructures dans l’énergie, optimisation des flux logistiques par lecture visuelle de colis, ainsi qu’extraction d’informations à partir de factures, bons de livraison ou formulaires grâce à Agentic Document Extraction.

Avantages et inconvénients de Landing AI

Questions fréquentes sur Landing AI

• Puis-je entraîner un modèle avec un petit jeu de données ?

  Oui. L’approche IA centrée sur les données encourage des itérations rapides d’annotation et de curation pour améliorer la performance même avec des ensembles limités.

• À quoi sert LandingLens on Snowflake ?

  À rapprocher l’entraînement et l’inférence des données déjà stockées dans Snowflake, améliorant la gouvernance, la sécurité et l’efficacité des pipelines.

• L’outil nécessite-t-il du code pour démarrer ?

  La plateforme propose des interfaces visuelles pour créer et évaluer des modèles, tout en permettant l’intégration dans les systèmes existants selon les besoins.

• Quels types de données sont pris en charge ?

  Des images et documents visuels ou semi-structurés, adaptés à des tâches d’inspection, de classification, de détection et d’extraction d’informations.

• Comment assurer la qualité en production ?

  Grâce au suivi MLOps, à la détection de dérive, au réentraînement périodique et à la gestion des versions de données et de modèles.