IA vidéo en temps réel
Des pipelines vidéo IA temps réel qui tiennent en production
Un modèle qui tourne sur un portable est une démo. Un modèle qui décode des dizaines de flux caméra, infère en quelques millisecondes et le fait pendant des mois est un système. Nous concevons et construisons le second : des pipelines vidéo IA de bout en bout qui ingèrent des caméras en direct, exécutent l'inférence GPU à grande échelle et restent observables et fiables bien après la mise en service.
- ingestion multi-caméra
- traitement RTSP
- NVIDIA Triton
- DeepStream
- TensorRT / CUDA
- inférence GPU
- suivi d'objets
- edge & cloud
- déploiement Docker
- monitoring de dérive
Ingestion multi-caméra et traitement des flux RTSP
Le pipeline commence à la source : ingestion multi-caméra depuis des flux RTSP, ONVIF et IP, avec décodage accéléré matériellement pour que le GPU consacre ses cycles à l'inférence, non au désassemblage du H.264. Nous gérons les réalités ingrates qui cassent les pipelines naïfs — reconnexions sur flux perdus, décalage d'horloge entre caméras, débits d'images variables et contre-pression quand une étape aval prend du retard — pour que le flux reste propre avant qu'une seule image n'atteigne un modèle.
Inférence optimisée GPU : Triton, DeepStream, TensorRT, CUDA
Le débit se joue dans l'étape d'inférence. Nous servons les modèles sur NVIDIA Triton et construisons des graphes de streaming sur DeepStream, avec des modèles compilés en TensorRT et du CUDA sur mesure là où un noyau est le goulot d'étranglement. Le batching entre caméras, la précision mixte et les transferts en mémoire épinglée nous permettent de pousser la détection et le suivi d'objets en temps réel sur de nombreux flux caméra concurrents sur un seul GPU — au lieu de dédier une carte par flux.
Mise à l'échelle, latence et inférence edge ou cloud
Chaque déploiement a un budget de latence, et c'est lui qui décide de l'architecture. Nous dimensionnons le pipeline en conséquence : inférence en edge sur site quand l'aller-retour vers le cloud est trop lent ou le réseau trop fragile, serveurs cloud ou sur site quand les modèles sont lourds et les caméras denses. Nous profilons le chemin complet — décodage, prétraitement, inférence, suivi, post-traitement — et réduisons la latence de queue qui transforme un système temps réel en système à la traîne, pour qu'il s'étende à mesure qu'on ajoute des caméras plutôt que de céder.
Déploiement Dockerisé, sur site ou cloud
Le pipeline est livré sous forme de services Dockerisés et versionnés, avec le runtime GPU configuré : ce que nous avons validé est exactement ce qui tourne — pas de serveur artisanal qu'une seule personne comprend. Nous déployons sur site derrière votre pare-feu quand les données ne peuvent pas quitter le site, ou dans votre cloud quand elles le peuvent, et nous câblons les tableaux de bord que les opérateurs regardent vraiment : détections en direct, santé par caméra et alertes.
MLOps, monitoring et dérive des modèles
Les pipelines vidéo se dégradent en silence. L'éclairage change avec les saisons, on déplace une caméra, une nouvelle classe d'objet apparaît, et la précision s'érode sans la moindre erreur dans les journaux. Nous construisons un MLOps pour la vision par ordinateur autour de cette réalité : monitoring de la santé d'inférence et de la qualité des prédictions, détection de dérive qui signale quand le monde s'est éloigné des données d'entraînement, et un chemin de réentraînement qui referme la boucle. C'est un travail que nous avons conçu et déployé au sein d'un laboratoire d'IA industrielle — client anonymisé.