Challenge du client
Un grand site de commerce électronique vendant des voitures d'occasion souhaitait améliorer l'expérience de ses utilisateurs en fournissant des images de haute qualité des voitures à vendre. Cependant, le système manuel de marquage des images qu'il utilisait posait plusieurs problèmes. Le volume d'images à traiter était important, ce qui rendait le processus long et coûteux. En outre, les images étaient de types, de résolutions et de qualités différents, ce qui rendait difficile leur marquage précis. Le site avait besoin d'une solution capable de relever ces défis tout en améliorant la précision de son processus de marquage des images.
Solution proposée
Novatix a proposé une machine d'étiquetage automatique d'images qui utilise des algorithmes d'apprentissage profond pour identifier et étiqueter automatiquement des pièces de voiture individuelles dans des images. La machine serait capable de traiter un grand volume d'images plus rapidement que l'étiquetage manuel, tout en améliorant la précision du processus. La machine d'étiquetage automatique est capable de traiter différents types, résolutions et qualités d'images, et de s'adapter à différentes conditions d'éclairage, angles et arrière-plans.
Technologies
Novatix a utilisé l'IA de Google Cloud Vision et un modèle de ML pré-entraîné pour construire la machine d'étiquetage automatique d'images. La machine a été entraînée sur un large ensemble de données d'images de voitures pour reconnaître et étiqueter les différentes parties de la voiture, telles que les roues, les portes, les fenêtres et le moteur. La machine a également utilisé des algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) pour générer un texte descriptif pour les images, y compris la marque, le modèle et l'année. Le système a été intégré dans le système de gestion de contenu (CMS) existant du site afin d'assurer un fonctionnement transparent.
Retour sur investissement
La machine d'étiquetage automatique d'images a amélioré l'efficacité et la précision du processus d'étiquetage d'images, ce qui a entraîné un retour sur investissement important pour le site de commerce électronique. Le site a pu traiter un plus grand nombre d'images en moins de temps, ce qui s'est traduit par une augmentation des ventes et du chiffre d'affaires. Le site a également amélioré son expérience utilisateur en fournissant des images de haute qualité avec des étiquettes et des textes descriptifs précis, ce qui a augmenté l'engagement et la satisfaction des utilisateurs. Enfin, la machine d'étiquetage automatique a permis de réduire les coûts opérationnels du site en éliminant la nécessité d'étiqueter manuellement les images, ce qui a permis de réaliser d'importantes économies. Dans l'ensemble, le site a bénéficié d'un retour sur investissement important grâce à la mise en œuvre de la machine d'étiquetage automatique d'images.