Cas client - Anonymisé (NDA)
Industrialiser sa plateforme grâce au Machine Learning et Deep Learning
Objectif
Un programme stratégique de Défense & Aéronautique visait à renforcer la surveillance maritime et agricole à l’échelle internationale.
- Automatiser la détection et le suivi de navires et de parcelles à partir d’images satellites multi-sources
- Réduire les délais d’analyse et la dépendance à l’expertise humaine.
- S’inscrire dans une logique de souveraineté technologique
Mission
Conception, déployement et industrialisation d’une plateforme d’analyse d’images satellites intégrant du Machine Learning et du Deep Learning pour :
- Identifier automatiquement les objets (navires, parcelles, infrastructures).
- Améliorer la réactivité des cellules d’analyse stratégique.
- Créer une base technologique réutilisable pour d’autres programmes (sécurité, énergie, environnement).
Chaîne de traitement d’images automatisée : Ingestion de données satellites multi- sources ; Nettoyage, normalisation et indexation dans un Data Lake HDFS ; Pipelines de segmentation et de classification supervisée sous TensorFlow/Keras et OpenCV.
Environnement scalable et distribué : Exécution sur Google Cloud Platform avec Docker ; Intégration continue des modèles via CI/CD et gestion des métriques d’entraînement.
Fusion multi-capteurs et contextualisation métier : Corrélation des détections avec les bases géospatiales et les flux métiers ; Visualisation des résultats via dashboard cartographique temps réel.
Valeur créée grâce à GoMind
- Automatisation des traitements d’imagerie à l’échelle.
- Gain opérationnel majeur pour les équipes de défense et d’analyse
environnementale. - Réduction drastique des coûts d’exploitation et meilleure précision
décisionnelle.