Expert Computer Vision / Machine Learning – Vision temps réel & industrialisation IA

Contexte de la mission

Dans le cadre d’un projet d’intelligence artificielle appliqué à la restauration rapide, notre client développe une solution de Computer Vision permettant d’analyser en temps réel le fonctionnement d’une chaîne de production en cuisine.

La solution s’appuie sur plusieurs flux vidéo afin de suivre les opérations réalisées par les équipiers, les produits préparés et les différentes étapes du processus de production.

Un premier Proof of Concept a déjà été développé autour de technologies telles que YOLO11, BoTSORT, Pose Estimation et Grounding DINO.

Le POC permet de valider certains cas d’usage, mais rencontre aujourd’hui plusieurs limites techniques : tracking dans les environnements complexes, occlusions, fragmentation des identifiants, reconnaissance des gestes métier, généralisation à de nouveaux restaurants et coûts d’infrastructure.

L’objectif de la mission est donc de challenger l’architecture existante et de définir une approche technique permettant de passer d’un POC fonctionnel à une solution industrialisable et scalable.

Vos responsabilités

Vous interviendrez notamment sur les sujets suivants :

• Auditer et challenger l’architecture Computer Vision actuellement utilisée.
• Identifier les principales limites techniques du POC et proposer des pistes d’amélioration.
• Définir une architecture cible adaptée à une utilisation en environnement réel.
• Améliorer le suivi des équipiers dans la chaîne de production grâce à des techniques de Multi-Object Tracking.
• Traiter les problématiques d’occlusion, de changement de caméra et de fragmentation des IDs.
• Développer ou améliorer les mécanismes de Human Pose Estimation et Activity Recognition afin d’identifier les gestes et activités réellement productives.
• Suivre les produits et ingrédients au cours des différentes étapes de préparation.
• Exploiter des approches combinant OCR et Computer Vision afin de rapprocher les commandes ou tickets des produits effectivement préparés.
• Participer au développement de mécanismes permettant de contrôler la conformité entre une commande et sa préparation.
• Estimer les quantités de produits en cuisson ou en sortie de cuisson afin d’anticiper les besoins opérationnels.
• Tester différentes architectures, modèles ou stratégies de tracking lorsque cela est pertinent.
• Optimiser les modèles afin de réduire fortement les coûts d’inférence GPU et d’infrastructure.
• Étudier les possibilités de déploiement Edge / GPU / Cloud.
• Améliorer la capacité du système à se généraliser à de nouveaux restaurants, nouvelles configurations de caméras et nouveaux environnements.
• Réaliser un prototype démontrant les gains obtenus par rapport à l’architecture actuelle.
• Formuler des recommandations techniques permettant le passage à l’échelle et l’industrialisation de la solution.

Profil recherché

Nous recherchons un profil Senior / Expert Computer Vision – Machine Learning / Data Science, disposant d’une expérience significative sur des projets de vision par ordinateur en environnement réel.

Compétences attendues

Très bonne maîtrise de plusieurs des domaines suivants :

• Computer Vision
• Deep Learning
• Object Detection
• Multi-Object Tracking
• Human Pose Estimation
• Activity Recognition / Action Recognition
• Video Analytics
• OCR appliqué à la vision
• Optimisation de modèles Deep Learning
• Déploiement de modèles en production
• Edge AI / Edge Computing
• GPU inference
• Optimisation des coûts d’inférence

Une expérience avec certains frameworks ou modèles tels que YOLO, BoTSORT, ByteTrack, DeepSORT, Grounding DINO ou équivalents constitue un plus, mais les technologies actuellement utilisées ne sont pas imposées.

Nous recherchons justement une personne capable de prendre du recul sur les choix techniques existants et de proposer une architecture différente lorsque celle-ci est plus pertinente.

Expérience particulièrement appréciée

Une expérience sur des problématiques telles que :

• Computer Vision temps réel ;
• analyse de flux provenant de caméras ;
• environnements avec fortes occlusions ;
• tracking de personnes ou d’objets ;
• reconnaissance d’activités humaines ;
• environnements industriels ou opérationnels complexes ;
• optimisation de modèles pour des contraintes de latence ou de coût ;
• industrialisation et passage à l’échelle de solutions Computer Vision.

Enjeu de la mission

La mission ne consiste pas simplement à produire un nouveau POC.

Le principal enjeu est de déterminer quelle architecture Computer Vision peut réellement fonctionner à grande échelle, avec une précision suffisante, une bonne robustesse aux environnements réels et un coût d’exploitation compatible avec un déploiement sur de nombreux restaurants.

Informations pratiques

• Type de profil : Senior / Expert
• Domaine : Computer Vision / Machine Learning / Data Science
• Mission : Client Lignan Consulting
• Disponibilité : prochainement
• TJM : à communiquer
• CV / LinkedIn : requis

Les modalités précises de durée, localisation, télétravail et démarrage restent à confirmer.