Deep Image Understanding dans AgentX : détecter des objets, vérifier des zones, prévenir les contrefaçons — automatiquement

La vision par IA entre dans une nouvelle ère. Au lieu de simplement classifier des images, les modèles modernes peuvent désormais inspecter des objets spécifiques, analyser de minuscules zones, comparer des motifs visuels et comprendre des anomalies avec une précision de niveau humain.

Aujourd’hui, AgentX introduit Deep Image Understanding — une capacité de nouvelle génération qui permet à vos agents d’inspecter des images, de détecter des incohérences, de valider des assets de marque, d’analyser des défauts physiques, d’interpréter des visuels médicaux et de signaler des menaces potentielles ou des contrefaçons.

Cela transforme AgentX d’une IA conversationnelle en un inspecteur visuel cognitif.

Ci-dessous figurent les secteurs où cette technologie crée le plus de valeur — chacun suivi d’une brève explication sur comment créer un agent AgentX capable de gérer ce workflow.

1. Contrôle qualité des produits (industrie manufacturière)

Détection automatisée des défauts, inspection de surface, validation des tolérances

Deep Image Understanding permet aux fabricants de détecter des problèmes tels que :

• Micro-rayures, bosses et fissures invisibles à l’œil humain

• Désalignement d’assemblage, pièces manquantes, tolérances incorrectes

• Incohérences de surface en usinage CNC, moulage par injection, fonderie

• Irrégularités de texture, défauts de revêtement, imperfections de soudure

Cela permet un contrôle qualité fiable et automatisé sur les lignes de production.

Comment créer un agent pour cela :
Équipez votre agent d’une bibliothèque de référence d’images de produits « golden » et d’exemples de défauts typiques afin qu’il puisse comparer les photos téléversées aux standards idéaux. L’ajout de règles de tolérance et d’une logique QC simple aide l’agent à classifier les résultats et à signaler automatiquement les problèmes qui nécessitent une revue humaine.

2. Vérification de la cohérence de marque & de design

Garantir des logos, emballages, typographies et couleurs parfaits

Deep Image Understanding prend en charge :

• Vérifications du placement et des proportions du logo

• Validation de la typographie et de l’intégrité des polices

• Exactitude des couleurs de marque (teinte, tolérance)

• Vérification de la mise en page de l’emballage

• Détection de designs non autorisés ou obsolètes

Comment créer un agent pour cela :
Fournissez à votre agent les assets officiels de la marque — logos, palettes de couleurs, templates d’emballage — ainsi que des exemples d’erreurs d’impression courantes. Avec ces connaissances, l’agent peut comparer chaque zone de l’image à vos guidelines de marque et mettre automatiquement en évidence les incohérences.

3. Surveillance industrielle & des infrastructures

Détecter la corrosion, les fuites, la fatigue et les anomalies structurelles

Parfait pour les services publics, l’énergie et l’industrie lourde, cette capacité détecte :

• Rouille et corrosion à un stade précoce

• Micro-fissures et fatigue du métal

• Soudures, joints d’étanchéité, vannes, connecteurs ou assemblages défectueux

• Marques de surchauffe, décoloration inhabituelle, déformations

Comment créer un agent pour cela :
Téléversez des images de référence de composants en bon état ainsi que des exemples visuels de corrosion, de fissures et d’usure. En ajoutant une échelle de gravité simple (mineur/modéré/critique), l’agent peut évaluer visuellement l’état des infrastructures et recommander des actions d’inspection ou de maintenance.

4. Diagnostic médical (assistance IA visuelle)

Détection d’anomalies assistée par IA en radiologie et imagerie clinique

Deep Image Understanding aide à analyser :

• Radiographies thoraciques avec opacités ou nodules suspects

• Images dermatologiques montrant une asymétrie d’un grain de beauté ou des bords irréguliers

• Images de microscopie contenant des cellules anormales ou des agents pathogènes

Comment créer un agent pour cela :
Donnez à votre agent un ensemble d’images de référence « saines » plus des exemples annotés d’anomalies courantes. Ajoutez des heuristiques médicales de base et une règle de sécurité obligatoire — l’agent doit aider à la reconnaissance de motifs, mais rappeler systématiquement aux utilisateurs que l’évaluation finale doit être réalisée par un clinicien agréé.

5. Automobile & mobilité intelligente

Analyser les dommages véhicules, l’état des flottes et les déclarations d’assurance

Idéal pour les assureurs, les sociétés de location et les plateformes de mobilité. La vision par IA peut détecter :

• Rayures, bosses, dommages au pare-chocs, défauts de peinture

• Panneaux de carrosserie désalignés ou feux fissurés

• Motifs d’usure des pneus

• Dommages lors des workflows de check-in/check-out

Comment créer un agent pour cela :
Fournissez à votre agent un ensemble étiqueté de pièces automobiles et des exemples réels de dommages à différents niveaux de gravité. Combiné à des règles de sinistre simples (mineur/modéré/sévère), l’agent peut analyser automatiquement les photos soumises et générer des évaluations cohérentes et structurées.

6. Alimentation & agriculture

Détecter les maladies des cultures, les dégâts sur les feuilles, la décoloration et les infestations

Deep Image Understanding peut identifier :

• Taches foliaires, croissance fongique, moisissure, mildiou, rouille

• Motifs de décoloration indiquant des carences en nutriments

• Infestation d’insectes à un stade précoce

• Niveaux de maturité et variations de qualité des produits

Comment créer un agent pour cela :
Téléversez des images de plantes saines aux côtés d’exemples de maladies afin que l’agent apprenne à distinguer la variation naturelle d’une pathologie réelle. L’ajout de courtes descriptions de la progression de la maladie aide l’agent à fournir des insights actionnables plutôt que de simples classifications.

7. Sécurité & surveillance de la conformité

Identifier des objets dangereux, des articles restreints ou des menaces dissimulées

Utile dans les hubs de transport, les lieux de travail et les espaces publics. L’IA peut détecter :

• Armes dissimulées ou outils dangereux

• Contours suspects dans des images CCTV de faible qualité

• Matériaux restreints dans des sacs ou des vêtements

• Violations de conformité PPE

Comment créer un agent pour cela :
Donnez à l’agent une bibliothèque de silhouettes d’armes et d’objets dangereux dans différents éclairages et à différentes distances, en particulier des exemples en basse résolution. Avec des règles de contexte de base pour éviter les faux positifs, l’agent peut mettre en évidence des zones suspectes et fournir une évaluation du risque basée sur des probabilités.

8. Prévention de la contrefaçon & détection anti-fraude

Repérer les faux produits, les logos non concordants, les emballages incorrects, les anomalies de texture

Deep Image Understanding excelle dans :

• Comparaison de la géométrie des logos authentiques vs. faux

• Différences de texture, couture, gaufrage et matériaux

• Polices, couleurs ou espacements de mise en page incorrects

• Codes-barres, QR codes et numéros de série invalides

• Incohérences d’emballage couramment observées dans les contrefaçons

Comment créer un agent pour cela :
Téléversez des images haute résolution de produits authentiques ainsi que des exemples de contrefaçons connues afin que l’agent apprenne les motifs de déviation typiques. L’ajout de bases de données de numéros de série valides, de codes-barres et de règles d’emballage permet à l’agent d’effectuer des contrôles d’authenticité détaillés et de générer des scores de confiance.

Comment essayer Deep Image Understanding dans AgentX

La prise en main prend moins d’une minute.
Voici comment activer l’inspection visuelle et apprendre à votre agent ce qu’il doit rechercher :

1. Ouvrez votre agent et allez sur l’écran Edit.
Accédez à General → Agent Skills et activez Deep Image Understanding.

2. Cliquez sur le bouton Deep Image Understanding.
Un panneau s’ouvrira sur le côté droit de votre écran (comme montré ci-dessus).

3. Ajoutez vos éléments de suivi.
Ce sont les éléments visuels spécifiques que votre agent recherchera dans chaque image téléversée.
Vous pouvez ajouter des mots uniques ou des phrases complètes — ce qui décrit le mieux ce qui compte dans votre workflow.

Voici des exemples d’éléments de suivi que vous pouvez coller directement, basés sur les cas d’usage décrits dans l’article :

• micro-scratches

• surface cracks

• incorrect logo placement

• logo proportion mismatch

• brand color deviation

• corrosion

• rust patches

• faulty weld

• damaged valve seal

• suspicious opacity in lungs

• irregular mole border

• abnormal cell cluster

• bumper damage

• paint defect

• leaf spot disease

• crop discoloration

• concealed weapon outline

• dangerous object

• incorrect font or label layout

• counterfeit packaging inconsistency

4. Enregistrez votre agent.
Désormais, chaque fois que vous téléversez ou analysez une image, l’agent recherchera automatiquement les éléments de suivi que vous avez définis — en mettant en évidence des zones, en expliquant les résultats et en vous fournissant des insights structurés.

L’avenir de l’intelligence des images est là

Deep Image Understanding transforme les agents AgentX en inspecteurs visuels, gardiens de marque, systèmes de sécurité, assistants médicaux, détecteurs de contrefaçons, contrôleurs qualité et analystes agricoles — le tout au sein d’une seule plateforme.

Si votre entreprise repose sur des produits physiques, des workflows visuels, la conformité, la sécurité ou l’authenticité, cette technologie apporte une échelle, une vitesse et une précision bien au-delà des outils traditionnels de computer vision.

Essayez dès aujourd’hui !