Apprendre AutoML (French Edition)

Chapitre 10. Visionpar ordinateur avec AutoGluon

Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : [e-mail]

Fin 2023, je travaillais avec une grande plateforme de commerce électronique qui rencontrait des difficultés pour classer ses produits sur sa marketplace comptant des millions d’articles. Les responsables de boutique et les équipes chargées du catalogue passaient d’innombrables heures à classer manuellement les nouvelles fiches produits, à examiner les images des produits et à vérifier l’exactitude des métadonnées. Ce processus chronophage était à la fois source d’erreurs et coûteux. Même avec du personnel dédié, ils ne pouvaient traiter qu’environ 60 % des nouvelles soumissions de produits en temps réel, ce qui entraînait des retards dans la mise en ligne des produits et la frustration des commerçants.

Avant, la plateforme fonctionnait avec des équipes de spécialistes du catalogue qui examinaient manuellement les images et les descriptions des produits, classaient les articles dans des centaines de catégories différentes et vérifiaient les infos fournies par les marchands. C'était un processus lent et pas toujours cohérent d'un vérificateur à l'autre, ce qui créait souvent des goulots d'étranglement qui retardaient le lancement de nouveaux produits de plusieurs jours, voire plusieurs semaines.

Aujourd’hui, cette même plateforme de commerce électronique utilise des systèmes de vision par ordinateur ...