Dossiers techniques Genicotik
OCR, vision par ordinateur et pipelines visuels
Lire un document, détecter un objet ou produire une image sont des problèmes distincts. Ces guides expliquent les données et contrôles nécessaires à chaque chaîne visuelle.
Bibliothèque
Guides pratiques
Chaque dossier présente les arbitrages, les risques et les étapes de mise en œuvre, sans promesse automatique.
ComfyUI en production : passer du workflow au service
Versionner modèles, prompts, nœuds, ressources GPU et résultats pour une production répétable.
GuideGénération d’images de marque : cohérence et contrôle
Construire références, styles, validation et droits d’usage autour d’un pipeline créatif.
GuideVision par ordinateur : détecter, mesurer et vérifier
Cadrer les données, les erreurs acceptables et la supervision nécessaire au terrain.
GuideQualifier vos images avant un projet OCR ou vision
Examiner résolution, mise en page, éclairage et variations pour constituer un échantillon représentatif du besoin visuel.
GuideOCR et vision : budgéter annotation, calcul et contrôle
Distinguer préparation des images, inférence, validation humaine et stockage pour chiffrer le traitement d’un lot.
GuideConcevoir une chaîne image, extraction et validation
Séparer acquisition, prétraitement, modèle et vérification des champs pour tracer les transformations d’un document ou d’une image.
GuideEnvoyer les champs extraits vers vos outils métier
Associer chaque valeur à son document source, vérifier le format et gérer les doublons avant import dans le logiciel cible.
GuideImages et documents : maîtriser les accès et les usages
Filtrer les données sensibles, contrôler le stockage et définir les droits d’utilisation des images traitées ou générées.
GuideMettre un pipeline visuel en service par lots contrôlés
Suivre rejets, erreurs d’extraction et ressources de calcul avec une file de vérification pour les cas incertains.
GuideOCR, détection ou génération : trois besoins distincts
Choisir entre lecture de texte, analyse d’objets et création d’images selon la sortie attendue et les données disponibles.
Écosystème
Sujets complémentaires
Agents IA
Décider où un agent apporte un gain réel, avec permissions, outils, mémoire et validation humaine.
Automatisation des processus
Cartographier entrées, décisions, exceptions et responsabilités avant de choisir les outils.
IA locale & Self-hosting
Comparer confidentialité, latence, coût, qualité des modèles et charge d’exploitation.
Voice AI
Gérer bruit, vocabulaire métier, diarisation, confidentialité et contrôle qualité.
Passer du guide au projet
Définir le périmètre de votre intégration
Décrivez vos sources de données, les logiciels à connecter et les actions à valider. Le cadrage distingue les fonctionnalités réalisables, les dépendances et les points à vérifier par un prototype.