L'INTELLIGENCEAVEC CONTEXTE.
Chaque modèle ici répond à un produit : un plateau, une parole de chanson, une commande vocale, la première boucle d'un enfant. Le labo est jugé sur ses résultats, pas sur des benchmarks.
Vision bijouterie à deux flux : personnes et mains à 10 Hz, recensement des plateaux en résolution native conditionné par la présence d'une main. Mesuré sur de vraies séquences 4K en boutique.
ÉTUDE DE CAS →Entraînement, évaluation et export ONNX en PyTorch, avec contrôle de provenance imposé à l'exécution.
ÉTUDE DE CAS →Horodatages de mots faster-whisper alignés sur des paroles arabes avec normalisation, correspondance floue et Needleman-Wunsch.
ÉTUDE DE CAS →Une boucle d'agent planificateur-routeur avec registre d'outils, garde-fou de politique et approbations ; outils navigateur, bureau, mail et messagerie.
ÉTUDE DE CAS →Un assistant qui questionne plutôt qu'il ne répond ; l'échelle d'indices est imposée par le service, et le produit fonctionne sans aucune clé.
ÉTUDE DE CAS →Un chatbot de soins pour animaux sur Cloud Functions avec OpenAI ou Gemini et un repli PHP.
ÉTUDE DE CAS →
