Module Quantique
Q-SEG

Notre module quantique, baptisé Q-SEG, est un module de segmentation d’image quantique conçu pour détecter efficacement les zones inondées à partir d’images satellitaires.

Module quantique -segmentation

La segmentation d’image est une technique en vision par ordinateur qui consiste à diviser une image en plusieurs régions ou segments afin de simplifier sa représentation et d’en faciliter l’analyse.


Imaginez que vous vouliez détecter de manière automatique des objets présents dans des images (des feux de forêts sur des photos aériennes, des inondations sur des images satellites, ou encore des défauts sur des photos de pièces manufacturées). Pour ce faire, les algorithmes de segmentation divisent l’image en différents groupe de pixels nommés segments. Chaque segment correspond à une partie de l’image possédant des caractéristiques communes, telles que la couleur, la texture ou l’intensité. Ceci permet ainsi d’identifier et de délimiter des objets présents dans l’image de manière automatique et de faciliter son analyse.

Les méthodes classiques de segmentation sont largement utilisées dans certains contextes mais elles trouvent leurs limites.

D’un côté les méthodes traditionnelles de pointe, offrant les meilleures performances en termes de qualité et précision des résultats, reposent sur des modèles d’apprentissage supervisé. De ce fait, elles sont très coûteuses à mettre en œuvre en raison de la nécessité de disposer de données étiquetées manuellement et du coût élevé en ressources humaines et matérielles nécessaire à leur entrainement avant de pouvoir les déployer et les utiliser. D’autre part, les méthodes classiques non-supervisée existantes pour segmenter les images, permettent de s’affranchir des problèmes de données étiquetées et d’entraînement, au prix de la qualité des résultats. En effet, ces dernières peinent encore à offrir de bonnes performances, notamment à cause de leur sensibilité au bruit et aux variations de luminosité.

Notre module quantique Q-SEG utilise une méthode de segmentation non-supervisée quantique innovante, offrant un compromis qualité/coût exceptionnel.

Q-SEG repose sur un problème de graphes permettant de traiter sur un pied d’égalité l’information spectrale et spatiale contenue dans l’image, améliorant ainsi la qualité des résultats obtenus et leur robustesse. Cette formulation innovante est idéalement adaptée à un traitement par calcul quantique permettant de résoudre le problème de manière efficace sans consommer de capacité de calcul excessives. Q-SEG offre donc le meilleur des deux mondes : une solution non-supervisée peu couteuse et facile à mettre en œuvre avec une qualité comparable aux méthodes de pointes supervisées. De plus l’architecture de cette solution la rend versatile et flexible permettant d’adresser facilement de nombreux cas d’usage sans effort de reformulation.

Quels avantages pouvez-vous tirer de l’utilisation du module quantique Q-SEG ?

Grâce à une formulation innovante du problème de segmentation, idéalement adaptée au calcul quantique, notre solution de segmentation d’image dépasse les limites des méthodes classiques non-supervisées et atteint une qualité et une précision comparables à l’état de l’art des méthodes supervisées, tout en restant non-supervisé. Elle offre ainsi des avantages en termes de qualité, de facilité d’adoption, de coûts et d’empreinte carbone, et de flexibilité..

Précision et qualité remarquables

Grâce à cette nouvelle approche du problème et aux capacités de calcul quantique, notre solution a montré une robustesse exceptionnelle face au bruit, surpassant nettement les méthodes non supervisées classiques. De plus, elle offre des performances comparables aux meilleures méthodes supervisées, qui sont souvent beaucoup plus coûteuses et complexes à déployer.

Adoption simplifiée

Les méthodes supervisées nécessitent un entraînement intensif sur de larges bases de données annotées par des experts, souvent indisponibles pour des cas industriels spécifiques. La qualité des données d’entraînement affecte directement les résultats et la généralisation du modèle. De plus, l’entraînement et l’optimisation sont chronophages et requièrent une expertise en Machine Learning, rendant leur adoption complexe. En revanche, Q-SEG, grâce à son approche non supervisée, ne nécessite ni données ni phase d’entraînement, facilitant ainsi une adoption rapide et simple.

Couts et impact écologiques réduits

Les méthodes supervisées nécessitent un entraînement intensif sur de larges bases de données annotées par des experts, une tâche très coûteuse en termes de ressources humaines et matérielles. En revanche, Q-SEG, étant non supervisé, n’a pas besoin d’entraînement ni de capacités de calcul massives pour être déployé, ce qui garantit des coûts réduits et un impact écologique minimal. Nous avons étudié deux solutions existantes en plus de Q-SEG, avec une estimation des coûts et des risques associés pour chaque méthode.

Versatile et flexible

Q-SEG dispose d’une architecture flexible capable de s’adapter aisément aux besoins spécifiques des clients et aux contraintes du marché. Sa formulation lui permet également
d’être polyvalent et applicable à une large gamme de cas d’usage en segmentation, sans nécessiter d’efforts supplémentaires en R&D ou développement.

Exemples de cas d’usage de notre module Quantique Q-SEG

Détection de sinistres

Lors d’un sinistre, un assureur souhaite anticiper le nombre de réclamations afin de gérer efficacement ses ressources humaines, assurer la satisfaction de ses clients et maîtriser les coûts.

Détail

Le module Q-SEG peut être utilisé pour détecter des sinistres, par exemple, les zones touchées par une inondation ou un incendie. En effet, les inondations sont des événements climatiques de plus en plus en plus violents et fréquents en raison du réchauffement global. Les pertes qu’elles génèrent ont doublées ces dernières décennies occasionnant des coûts considérables pour les assureurs. A titre d’exemple la tempête Ciaran de novembre 2023 a généré plusieurs millions d’euros de coûts à certaines assurances rien qu’en coût de remboursement ! En cartographiant ces zones affectées et en utilisant le portefeuille des clients assurés, l’entreprise peut estimer le nombre de clients impactés au plus tôt et ainsi traiter plus efficacement l’inondation, réduisant donc les coûts.

Cela permet de :

  • Gérer efficacement les ressources humaines pour allouer la main-d’œuvre nécessaire en temps utile
  • Garantir la satisfaction des clients en minimisant les délais de traitement des réclamations
  • Maintenir un contrôle sur les coûts tout en assurant une qualité de service optimale

Ainsi, l’assureur peut équilibrer la gestion des sinistres avec les attentes des assurés.

Avantages : Q-SEG est une solution à coûts réduits qui vous permet d’identifier les clients touchés avec une grande précision. De plus, il s’agit d’une solution unique pour plusieurs types de sinistres, tels que les inondations et les feux de forêt, sans nécessiter de développement supplémentaire.

Imagerie médicale

Un radiologue ou un chercheur souhaite analyser plusieurs images médicales pour détecter des tumeurs, des lésions cutanées, etc.

Détail

Le module Q-SEG peut être utilisé pour analyser ces imageries médicales afin de suivre l’évolution de la maladie, de préparer une intervention chirurgicale et de localiser avec précision une tumeur ou une lésion cutanée.

Cette solution pourrait permettre de :

  • Suivre l’état du patient : Q-SEGpermet de visualiser l’évolution de la maladie au fil du temps, facilitant ainsi le diagnostic et le traitement.
  • Automatiser le processus de détection : Grâce à des algorithmes avancés, le module peut automatiser la détection des anomalies, garantissant une fidélité élevée dans l’identification des tumeurs et des lésions. Cela réduit le risque d’erreur humaine et augmente l’efficacité du processus d’analyse.
  • Aider à la décision médicale : En fournissant des analyses précises et rapides, Qseg aide les professionnels de la santé à prendre des décisions éclairées concernant le traitement et la gestion des patients.

Avantages potentiels : Q-SEG est une solution économique et facile à déployer. En raison de ces caractéristiques, elle peut être adoptée aussi bien par tous les acteurs de la santé : instituts de recherche, médecins, assureurs, mutuelles etc…

Sa simplicité d’utilisation permettrait aux professionnels de la santé de l’intégrer rapidement dans leur pratique quotidienne, ce qui faciliterait l’analyse des imageries médicales. Grâce à Q-SEG, tous les acteurs évoqués ci-dessus pourraient améliorer la qualité de leurs recherches, leurs diagnostics ou leur outil de prédiction sans y investir de lourdes sommes.

Contrôle qualité

Une usine souhaite automatiser le processus de contrôle qualité afin de réduire les coûts liés à l’allocation des experts et au temps nécessaire pour cette tâche.

Détail

Dans ce contexte, Q-SEG pourrait être utilisé pour détecter rapidement et efficacement les anomalies et les ruptures dans les pièces industrielles.

L’utilisation de Q-SEG pour le contrôle qualité pourrait permettre :

  • La détection précoce des anomalies : Grâce à ses performances, Q-SEG permettrait d’identifier les défauts de fabrication à un stade précoce, en temps quasi-réel minimisant ainsi le risque de production de pièces défectueuses.
  • L’efficacité accrue : En automatisant le processus de contrôle qualité, Q-SEG pourrait réduire le temps consacré à l’inspection manuelle. Cela permettrait aux employés de se concentrer sur d’autres tâches essentielles, augmentant ainsi la productivité globale de l’usine.
  • La réduction des coûts : En diminuant le besoin d’interventions humaines et en accélérant le processus de contrôle, Q-SEG pourrait contribuer à réduire les coûts opérationnels liés à la gestion de la qualité.
  • L’amélioration de la qualité des produits : En garantissant un contrôle qualité rigoureux et constant, Q-SEG pourrait aider les usines à maintenir des normes élevées, renforcerait la satisfaction client et améliorerait la réputation de l’entreprise.

Avantages potentiels : En intégrant Q-SEG dans leur processus de contrôle qualité, les usines pourraient non seulement optimiser leurs coûts, mais aussi améliorer la fiabilité de leurs produits tout en répondant plus efficacement aux exigences du marché.

Sécurité et Défense

Les acteurs de la défense souhaitent une analyse rapide des images afin de détecter les dangers susceptibles de menacer la sécurité nationale.

Détail

Dans ce contexte, Q-SEG peut offrir une solution efficace grâce à sa rapidité et à la qualité de sa segmentation.

L’utilisation de Q-SEG pour l’analyse des images en défense permet :

  • Analyse en temps réel : Grâce à la rapidité de traitement de Q-SEG, notre module peut être adapté pour réaliser une analyse en temps réel des images provenant de plusieurs dispositifs d’acquisition. Cela pourrait permettre aux opérateurs de réagir rapidement face à des situations critiques.
  • Précision de la segmentation : La qualité élevée de la segmentation permettrait de distinguer clairement les objets d’intérêt et les menaces potentielles dans les images, ce qui est crucial pour une évaluation précise des risques.
  • Polyvalence des dispositifs d’acquisition : Que ce soit pour des images provenant de drones, de satellites ou de caméras de surveillance, Q-SEG est, en principe, capable d’intégrer et d’analyser les données issues de divers dispositifs. Cela garantit une couverture étendue et une vigilance constante.
  • Support à la prise de décision : En fournissant des analyses rapides et précises, Q-SEG pourrait aider les responsables à prendre des décisions éclairées concernant la sécurité nationale, renforçant ainsi la capacité de réponse face aux menaces.

Avantags potentiels : En intégrant Q-SEG dans leurs systèmes d’analyse d’images, les acteurs de la défense pourraient améliorer significativement leur capacité à détecter et à réagir aux dangers, tout en optimisant l’efficacité opérationnelle.

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