Infoscribe peut traiter un large éventail de données automobiles, couvrant aussi bien les besoins des constructeurs, des équipementiers, des acteurs de la conduite autonome que des spécialistes de la maintenance ou de la mobilité intelligente.

L’entreprise traite d’abord les données visuelles, essentielles dans les projets de vision par ordinateur et d’IA embarquée. Cela inclut les images 2D, les vidéos embarquées, les flux provenant de caméras avant/arrière ou 360°, ainsi que les images issues de systèmes ADAS. Ces données peuvent être annotées pour la détection d’objets, la segmentation de voie, la reconnaissance de panneaux ou la classification d’environnements routiers.

Infoscribe gère également les données 3D, notamment les nuages de points lidar ou photogrammétriques, très utilisés dans les projets de conduite autonome, de cartographie HD ou de perception environnementale. Ces données permettent d’annoter des volumes, des obstacles, des infrastructures ou des objets mobiles.

En complément des données visuelles, Infoscribe peut traiter des données de capteurs automobiles : radars, ultrasons, capteurs inertiels, télémétrie, GPS, ou données environnementales embarquées. Ces informations peuvent être structurées ou synchronisées avec les données visuelles pour alimenter des modèles plus robustes.

Les données logicielles et techniques font également partie de leur périmètre : logs CAN, données de diagnostic OBD, historiques d’entretien, rapports techniques, documents de conformité, fiches atelier ou données de tests véhicules. Ces contenus textuels peuvent être annotés ou normalisés pour alimenter des systèmes d’analyse, de maintenance prédictive ou de documentation intelligente.

Enfin, Infoscribe peut structurer et nettoyer des données issues de la R&D, comme des séries temporelles, des simulations, ou des jeux de données hybrides combinant sensors + vision.

Grâce à cette polyvalence, Infoscribe couvre l’ensemble des données nécessaires aux projets d’IA, de perception et de mobilité intelligente dans l’automobile.

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L’offre d’Infoscribe couvre un large éventail d’activités liées au secteur automobile, en accompagnant aussi bien les constructeurs, les équipementiers, les acteurs de la mobilité que les entreprises travaillant sur la conduite autonome ou les solutions de maintenance intelligente. Grâce à son expertise en traitement, structuration et annotation de données, Infoscribe intervient sur toutes les étapes où la qualité et la cohérence des données jouent un rôle essentiel.

Une première activité concernée est celle de la vision par ordinateur automobile. Infoscribe prend en charge les images embarquées, les vidéos 360°, les flux ADAS ou encore les données provenant de caméras frontales et latérales. Ces contenus sont traités et annotés pour des usages tels que la détection de véhicules, la reconnaissance de panneaux, la segmentation de la route, l’analyse des environnements urbains ou la classification d’obstacles. Ces données sont essentielles pour entraîner les modèles qui soutiennent l’aide à la conduite et la perception embarquée.

L’entreprise intervient également dans les activités liées à la conduite autonome, en traitant des nuages de points lidar, des données radar ou des ensembles multimodaux combinant vision + capteurs. Les annotations 3D, la segmentation volumétrique ou la synchronisation de données sont indispensables pour la cartographie haute définition, la détection d’objets en mouvement ou la modélisation de scènes complexes.

Le secteur de la maintenance et du diagnostic fait aussi partie du périmètre d’Infoscribe. Les données issues de systèmes électroniques, de logs CAN, de rapports ou d’historiques d’entretien peuvent être structurées ou analysées pour améliorer les systèmes de maintenance prédictive, la documentation technique ou les applications de service après-vente.

Enfin, Infoscribe apporte un soutien aux activités de R&D automobile, notamment pour la préparation de datasets, la curation de données, l’analyse de tests, ou la normalisation de séries temporelles issues de bancs d’essai.

Ainsi, l’offre d’Infoscribe couvre toutes les activités où la donnée est stratégique pour la performance, la sécurité et l’innovation dans l’écosystème automobile.

Les équipes d’Infoscribe peuvent traiter de très grandes quantités de données.

Infoscribe a été structurée pour gérer des volumes importants, qu’il s’agisse d’images, de vidéos, de nuages de points 3D, de données capteurs ou de documents techniques. Grâce à une équipe interne importante, formée et spécialisée dans le traitement et l’annotation de données, l’entreprise peut monter en charge rapidement et absorber des projets nécessitant plusieurs centaines de milliers ou millions d’unités de données.

La capacité de production est soutenue par :

des workflows industrialisés, permettant de répartir efficacement les tâches ;

une organisation en équipes dédiées, capables de travailler en parallèle sur différentes parties d’un dataset ;

des outils d’annotation et de traitement optimisés, adaptés à la fois à la 2D, la 3D et aux données textuelles ;

des processus de contrôle qualité multi-niveaux, qui garantissent cohérence et précision même à grande échelle.

Cette combinaison permet à Infoscribe de gérer aussi bien des projets pilotes que des projets massifs, avec des délais contrôlés et une montée en puissance rapide. En pratique, l’entreprise peut adapter ses ressources en fonction du volume, de la complexité des tâches ou des besoins du client (vision par ordinateur, agritech, automobile, IA documentaire, etc.).

En résumé : oui, les équipes d’Infoscribe sont pleinement capables de traiter de grandes quantités de données, tout en maintenant un haut niveau de qualité et de fiabilité.

Oui, Infoscribe peut traiter des données destinées aux véhicules autonomes, et son expertise couvre l’ensemble des besoins liés à la perception, à la cartographie et à l’analyse des environnements routiers. Grâce à une équipe formée aux spécificités de l’industrie automobile et aux exigences strictes de la conduite autonome, l’entreprise est en mesure de gérer aussi bien les volumes importants que la complexité technique de ces datasets.

Les systèmes de perception des véhicules autonomes reposent sur différents types de données : images embarquées, vidéos multi-caméras, nuages de points lidar, données radar, informations GPS et séries temporelles de capteurs. Infoscribe maîtrise le traitement de ces sources et peut les préparer, normaliser ou annoter en fonction des attentes du client. Par exemple, pour les données 2D, l’entreprise réalise des tâches telles que la détection d’objets, la segmentation de voie, l’identification d’infrastructures routières et la classification de situations de conduite. Ces annotations sont essentielles pour entraîner des modèles capables d’interpréter correctement la route, un trafic dense ou des conditions météo difficiles.

Pour les données 3D, Infoscribe traite les nuages de points générés par lidar ou photogrammétrie, qui sont indispensables pour la modélisation volumétrique, la détection d’obstacles et la cartographie haute définition. Les équipes peuvent réaliser des tâches comme la segmentation 3D, le labeling d’objets en mouvement, l’annotation volumétrique ou la classification des points selon leur nature (véhicule, piéton, infrastructure, végétation, etc.). Ce type de travail est particulièrement crucial pour les pipelines de perception autonome, où chaque point du nuage de points peut influencer une décision de trajectoire.

Infoscribe est également capable de traiter des données multimodales synchronisées, c’est-à-dire des jeux de données qui combinent caméra, lidar, radar et GPS dans une même scène. Cette expertise est indispensable pour les projets avancés de conduite autonome, car elle permet d’alimenter des modèles de fusion de capteurs, utilisés pour améliorer la localisation, la détection et la compréhension globale de l’environnement.

L’entreprise propose en plus des workflows robustes, capables de s’adapter à des volumes massifs, grâce à une répartition efficace des tâches et à un contrôle qualité multi-niveaux. Chaque annotation est vérifiée pour garantir la précision exigée par les standards de sécurité automobile.

En résumé, Infoscribe possède toutes les compétences nécessaires pour traiter, annoter et structurer des datasets destinés à l’entraînement des modèles de perception pour véhicules autonomes, tout en respectant les contraintes de qualité, de précision et d’échelle propres à ce secteur.