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title: Expert Computer Vision / Machine Learning – Vision temps réel & industrialisation IA
description: Mission freelance Lead Data Analyst (6-8 ans) pour un éco-organisme leader de l'économie circulaire. Management équipe, Qlik Sense, GCP, SQL, Python. Paris, hybride.
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# [Expert Computer Vision / Machine Learning – Vision temps réel & industrialisation IA](https://lignanconsulting.com/fr/nos-actualites/expert-computer-vision-/-machine-learning-vision-temps-réel-industrialisation-ia)

 Rédigé par [Lignan Consulting](https://lignanconsulting.com/fr/nos-actualites/author/lignan-consulting-1) | 18 sept. 2026, 10:08:19

# 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.

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