Projets
Nodalsys a un portefeuille de projets d'Intelligence Artificielle appliquée construits autour d'une idée centrale : les systèmes intelligents ne devraient pas simplement reconnaître des données - ils devraient aider à interpréter des situations, réduire l'incertitude et améliorer les résultats.
Nos projets explorent comment l'IA, la vision par ordinateur et l'analyse contextuelle peuvent être appliquées à des problèmes du monde réel. Les projets présentés ci-dessous sont divers : intégrité des systèmes de véhicules, évaluation des surfaces de route, sensibilisation aux intersections, conseils nutritionnels, soutien conversationnel et évaluation de la qualité. Leurs domaines diffèrent, mais leur logique sous-jacente est la même : observer la situation, extraire des signaux significatifs, évaluer le contexte et soutenir de meilleures décisions.
Dans la mobilité et la sécurité, cela inclut des systèmes tels que la sensibilisation à l'intégrité de direction à bord, l'évaluation des surfaces de route assistée par IA et l'analyse contextuelle de haut niveau des intersections.
Ces concepts montrent comment les informations visuelles et basées sur des capteurs peuvent être transformées en conscience pratique : détecter des conditions anormales, identifier des facteurs de risque, aider les opérateurs à réagir avant qu'un problème ne devienne critique et réduire le risque de résultats catastrophiques.
Diagramme du système :
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Évaluation de la surface de la route par IA
L'intelligence Artificielle appliquée a l'interprétation des conditions de la route, des risques de surface et pouvant suggèrer des mesures de conduites adaptatives.
Ce projet se concentre sur des systèmes assistés par IA capables d'analyser les surfaces de la route et les conditions de conduite environnantes en temps réel. Au lieu de détecter uniquement des objets visibles, le système évalue l'état de la surface, le niveau approximatif d'adhérence pout établir la relation entre le véhicule et son environnement immédiat.
L'objectif est d'aller au-delà de la simple reconnaissance des routes vers une conscience structurée de la surface. Un système d'évaluation de la surface de la route piloté par IA peut aider à identifier quand les conditions de conduite sont stables, quand l'adhérence devient incertaine et quand le conducteur ou le système de contrôle du véhicule peut avoir besoin d'un soutien supplémentaire.
En interprétant les surfaces humides, les zones de traction réduite, les débris et le contexte routier évolutif, le système crée une couche de conscience artificielle de haute perspective qui peut soutenir une prise de décision plus sûre, des alertes adaptatives, et devenir une base solide pour de futurs systèmes de conduite intelligents autonomes.
Valeur fondamentale : transformer les conditions changeantes de la surface de la route en intelligence de conduite utilisable.
Diagramme du système:
Système embarqué de vérification de l'Intégrité du système de direction.
Surveillance assistée par IA pour l'intégrité du système de direction du véhicule.
Ce projet explore comment l'IA peut soutenir la détection de problèmes potentiels dans des composants de direction critiques du véhicule. Le concept du système est d'apprendre à partir des vibrations des systèmes, d'identifier les zones à risque et de les lier correctement aux états physiques des composants. L'interprétation structurée des risques et l'application de seuils aident à identifier les motifs anormaux avant qu'ils ne deviennent des problèmes mécaniques ou de sécurité graves, permettant ainsi au conducteur/l'opérateur d'agir sur la situation.
L'objectif est de surveiller les états en temps réel, de créer une couche de sensibilisation intelligente autour de l'intégrité de la direction. Un tel système pourrait soutenir les exploitants de flotte, les équipes de maintenance ou les applications de véhicules critiques pour la sécurité en créant des profils plus précis des risques mécaniques cachés, les rendant ainsi plus visibles, traçables et donc conduisant à des changements de conception prioritaires qui renforcent la sécurité des véhicules tout au long du cycle de vie complet des produits.
Valeur fondamentale :transformer les signaux de condition mécanique en une sensibilisation à la sécurité plus précoce et plus claire.
Diagramme du système :
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Évaluation de qualité alimentée par l'IA
Vision par ordinateur et évaluation structurée pour une évaluation produit avancée et cohérente.
Ce projet explore comment l'Intelligece Artificielle peut soutenir l'évaluation de la qualité en analysant les caractéristiques visibles des produits telles que la taille, la forme, la couleur, l'état, les défauts, la maturité ou la consistance. Le concept est particulièrement pertinent pour les systèmes alimentaires, l'agriculture, la fabrication et les environnements d'inspection où la variation visuelle doit être évaluée de manière fiable.
Le système est conçu pour réduire la subjectivité et améliorer la traçabilité dans l'évaluation de la qualité. Plutôt que de s'appuyer uniquement sur le jugement manuel, l'IA peut aider à organiser les preuves visuelles, appliquer des critères cohérents et soutenir de meilleures décisions dans le tri, la classification, la tarification ou le contrôle des processus.
Valeur fondamentale : rendre l'évaluation de la qualité plus cohérente, explicable et évolutive.
Respire le Monde Chatbot spécialisé
Support conversationnel assisté par l'intelligemce Artificielle pour l'exploration médiatique guidée et la réflexion.
Ce projet se concentre sur la conception d'un chatbot spécialisé pouvant aider les utilisateurs à explorer les contenus, thèmes, articles, interviews et ressources de la plateforme médiatique Respire le Monde à travers un dialogue calme et constructif. Au lieu de simplement fournir des réponses génériques, le système interprète l'intention, les intérêts, le contexte émotionnel et le besoin de réflexion de l'utilisateur.
L'objectif est de dépasser une interface de recherche basique pour envisager une couche médiatique conversationnelle. Le chatbot pourra guider les utilisateurs vers des contenus pertinents, les aider à clarifier ce qu'ils recherchent, suggérer des thèmes significatifs à explorer et soutenir une relation plus réfléchie avec l'information.
En combinant l'accueil conversationnel, la récupération médiatique, l'interprétation contextuelle, l'évaluation des réponses et les retours d'utilisateur, le système constituera une couche de guidance accessible pour les personnes souhaitant découvrir des idées, comprendre des enjeux et se reconnecter avec des possibilités constructives.
Valeur fondamentale : transformer le contenu médiatique en exploration conversationnelle guidée, réfléchie et constructive.
Conseiller en nutrition végétalienne
Conseils nutritionnels assistés par l'Intellience Artificielle conversationelle basés sur le contexte de l'utilisateur et sa structure diététique.
Le Conseiller en nutrition végétalienne explore comment l'IA conversationnelle peut aider les utilisateurs à comprendre les choix alimentaires, l'équilibre nutritionnel, la structure des repas et les lacunes potentielles dans leur alimentation. Le système est conçu autour de conseils, et non d'avis génériques : il prend en compte les préférences des utilisateurs, les habitudes alimentaires, les objectifs et les contraintes pratiques.
Ce projet démontre comment l'IA peut soutenir la prise de décision axée sur la santé de manière structurée et accessible. Il peut aider les utilisateurs à poser de meilleures questions, à organiser les informations alimentaires et à recevoir des explications claires et avancées sur la nutrition sans être submergés par un contenu en ligne fragmenté.
Valeur fondamentale :Rendre le raisonnement nutritionnel accessible, plus clair, personnalisé et plus facile à appliquer.
Agent de sensibilisation au contexte de haut niveau
l'intelligence arificielle utilisée pour interpréter des scènes complexes, des risques et la globalité d'un contexte opérationnel.
Ce projet se concentre sur des systèmes d'IA contexte capable de fusioner des éléments conrextuels et de les interprêter. Le système évalue les relations entre les éléments : mouvement, position, niveau de risque, synchronime et en déduit une signification situationnelle.
L'objectif est de passer au-delà de la reconnaissance de base vers une compréhension structurée. Un agent de sensibilisation au contexte peut aider à identifier quand une scène est normale, quand le risque augmente et quand un humain ou un système automatisé peut avoir besoin d'un soutien supplémentaire ou d'une intervention systémique.
Valeur fondamentale : transformer la complexité visuelle en intelligence situationnelle utilisable.
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