On qualifie le besoin avant d'écrire la moindre ligne
100+ entreprises ont confié leur transformation IA à JUWA
4,7/5 sur Trustpilot
Vision par ordinateurVos images deviennent une donnée fiable, à la cadence de votre ligne
Détection de défauts, comptage, lecture de codes et d'étiquettes, analyse de flux vidéo. On entraîne les modèles sur vos images à vous, on les déploie là où ça se joue, en atelier ou dans le cloud, et on les surveille quand vos conditions changent.
- Modèles entraînés sur vos pièces, vos défauts et votre éclairage, pas sur un jeu de données public
- Inférence en local sur la ligne quand la cadence l'exige, sans dépendre du réseau de l'usine
- Taux de faux négatifs arbitré avec vos qualiticiens avant le développement, pas découvert en recette
100+ entreprises ont confié leur transformation IA à JUWA
Ce que la vision change sur une ligne, une fois qu'elle tourne

Une approche terrain, centrée sur l'impact mesurable. Nous auditons vos processus avant de transformer.
des pièces contrôlées
Le contrôle par échantillonnage laisse passer ce qui n'a pas été tiré au sort. Une caméra regarde chaque pièce, avec le même critère à 6 h et à 22 h.
par décision
L'inférence tourne sur la machine, au rythme du convoyeur. Pas d'aller-retour vers un cloud qui ajoute de la latence et dépend du réseau de l'atelier.
d'images à annoter
En détection d'anomalies, le modèle apprend sur des pièces conformes. Vous n'avez pas à constituer une collection de défauts rares avant de démarrer.
Partenariats & agréments
Agréé CIINos prestations ouvrent droit au Crédit d'Impôt Innovation pour les PME éligibles.Comprendre vos enjeux
Le contrôle visuel repose sur des yeux humains, et ça se voit.
Un opérateur expérimenté repère un défaut en une demi-seconde. Au bout de six heures de poste, il en laisse passer. Deux opérateurs ne classent pas la même pièce de la même façon, et personne dans l'atelier ne sait dire de combien.

Un projet de vision se joue rarement sur le modèle. Il se joue sur l'éclairage, la position de la caméra et la répétabilité de la prise de vue. C'est là que la plupart des projets échouent, donc c'est par là qu'on commence.
Contrôle par échantillonnage
Une pièce sur cinquante est vérifiée. Les quarante-neuf autres partent au client.
Critères variables d'un opérateur à l'autre
Le même défaut est accepté le matin et refusé l'après-midi.
Détection trop tardive
Le défaut remonte trois postes plus loin, quand la pièce a déjà de la valeur ajoutée.
Vidéo et cadre légal
Filmer un atelier où travaillent des salariés ne se décide pas sans le CSE ni le DPO.
Les briques de vision qu'on maîtrise, et la façon dont on les assemble
Contrôle qualité & détection de défauts
Ce qui se voit, et ce qui ne se voit qu'à la loupe
Détection & suivi d'objets
Compter, suivre, déclencher
Lecture d'images & OCR terrain
Les caractères que les scanners refusent
Vision embarquée & edge
Le calcul là où la pièce défile
Analyse de flux vidéo
Des heures de vidéo, quelques événements utiles
Modèles multimodaux
L'image lue comme un document
Les briques de vision qu'on maîtrise, et la façon dont on les assemble
Contrôle qualité & détection de défauts
Détection & suivi d'objets
Lecture d'images & OCR terrain
Vision embarquée & edge
Analyse de flux vidéo
Modèles multimodaux
Comment on procède
De la prise de vue à une décision sur la ligne
L'étape qui compte le plus est la première. Une image mal éclairée ne se rattrape pas avec un meilleur modèle. On commence donc par le banc d'acquisition, chez vous, avec vos pièces.
- 1
Acquisition
Choix du capteur et du montage sur votre poste, jusqu'à obtenir une image répétable.
caméra · optique · éclairage - 2
Jeu d'images
On collecte sur site et on fige avec vos qualiticiens ce qui est bon et ce qui ne l'est pas.
collecte · annotation · critères - 3
Entraînement
Le type de modèle dépend de ce que vous avez : des défauts documentés, ou seulement des bonnes pièces.
supervision · anomalie · augmentation - 4
Déploiement
Inférence sur la machine ou au bord du réseau, résultat renvoyé à l'automate ou à votre MES.
edge · GPU · automate - 5
Surveillance & dérive
Nouveau fournisseur, éclairage modifié, nouvelle référence : le modèle est réévalué avant de dériver.
faux négatifs · nouvelles références
Architecture
Les images restent sur votre site, les décisions partent dans vos systèmes
Les flux arrivent de vos caméras et de vos appareils terrain. Ce qui en ressort est une décision ou une donnée structurée, envoyée à votre automate, votre MES ou votre ERP. Les images brutes, elles, n'ont aucune raison de quitter votre réseau.
Vos sources
Votre couche vision
Inférence en edge sur la ligne, ou en UE pour les traitements par lot
Vos usages
Les images restent sur votre site, les décisions partent dans vos systèmes
Vos sources
- Caméras & capteursGigE, USB3, caméras IP
- Photos terrain & mobilessmartphones, tablettes durcies
- Archives images & vidéoNVR, stockage interne
Votre couche vision
Inférence en edge sur la ligne, ou en UE pour les traitements par lot
Vos usages
- Automates & supervisionAPI, MES, SCADA
- Qualité & traçabilitéERP, GED, dossier de lot
- Pilotage & alertestableaux de bord, notifications
Des projets IA livrés, chiffres à l'appui

Assistant IA documentaire pour une PME industrielle
Voir le cas
Automatisation IA des débours et DPGF : PME du BTP
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Simulateur de gains
Combien d'heures vos équipes passent-elles à contrôler des pièces à l'œil ?
Choisissez la tâche qui vous coûte le plus, donnez votre volume, le gain s'affiche. Le calcul reprend le facteur qu'on mesure chez nos clients, jamais une projection commerciale.
- Facteur mesuré en production, pas une promesse marketing
- Résultat immédiat, sans laisser vos coordonnées
- Hypothèses affichées et ajustables
Qu'est-ce qui vous coûte le plus ?
Combien de documents traitez-vous par mois ?
Estimer vos gains en 30 s
Du diagnostic à la production, avec un seul interlocuteur
Vous gardez la main à chaque jalon : comité Go/No-Go, livrable utilisable, transparence totale sur les choix techniques. Aucune boîte noire, aucune dérive de périmètre.
05 phases~ 8-12 semaines1 référent du diagnostic au go-live
On démarre par un échange pour cadrer votre cas concret.
Une visio sans engagement. Vous repartez avec un retour qualifié sur la faisabilité, l'ordre de grandeur ROI et les prochaines étapes, même si vous décidez de ne pas avancer avec nous.
Du diagnostic à la production, avec un seul interlocuteur
- 1
Diagnostic & faisabilité
On qualifie le besoin avant d'écrire la moindre ligne
1 à 2 semaines
- 2
Cadrage & architecture
Vous validez le périmètre, ensuite on construit
1 semaine
- 3
Build & itérations
Sprints courts, une démo chaque semaine
4 à 6 semaines
- 4
Industrialisation
Ce qui sépare une démo d'un poste en production
2 à 3 semaines
- 5
Go-live & TMA 12 mois
On reste là, bien après la mise en production
Go-live + TMA 12 mois
On démarre par un échange pour cadrer votre cas concret.
- MVP en production
- 6 sem.
- PME et ETI accompagnées
- 100+
- Coûts opérationnels en moins
- 45 %
- Satisfaction Trustpilot
- 4,7/5
Vision JUWA, solution sur étagère, ou intégrateur de machine spéciale
Trois façons d'automatiser un contrôle visuel. Une solution sur étagère se branche vite tant que vos pièces ressemblent à celles prévues par l'éditeur. Un intégrateur de machine spéciale maîtrise la mécanique et l'optique, beaucoup moins les modèles. On fait les deux.
Vision JUWA, solution sur étagère, ou intégrateur de machine spéciale
- Adaptation à vos pièces
- Oui : Modèles entraînés sur vos références, vos défauts et votre éclairage
- Souveraineté des images
- Oui : Traitées sur vos machines ou en UE, rétention paramétrée avec vous
- Intégration au SI et à l'automate
- Oui : Connecté à votre MES, votre ERP et votre supervision
- Tenue dans la durée
- Oui : Suivi de dérive, réentraînement et TMA 12 mois par nos ingénieurs
- Adaptation à vos pièces
- Partiel : Bon sur les cas prévus par l'éditeur, en échec au-delà
- Souveraineté des images
- Non : Images souvent renvoyées vers le cloud de l'éditeur
- Intégration au SI et à l'automate
- Partiel : Connecteurs standards, personnalisation limitée
- Tenue dans la durée
- Non : Vous subissez la feuille de route de l'éditeur
- Adaptation à vos pièces
- Non : Règles déterministes, sensibles à la moindre variation
- Souveraineté des images
- Partiel : Reste sur site, mais sans traçabilité des décisions
- Intégration au SI et à l'automate
- Partiel : Bonne maîtrise de l'automate, peu du reste du SI
- Tenue dans la durée
- Partiel : Maintenance mécanique assurée, pas l'évolution des modèles
Un défaut qui passe encore trop souvent ?
On regarde ensemble ce qui relève vraiment de la vision par ordinateur, et ce qu'un capteur bien placé règlerait pour beaucoup moins cher.
Des technologies éprouvées, de la caméra jusqu'à votre ERP
Bibliothèques de vision, modèles de détection et de segmentation, modèles vision-langage pour les cas très variables, exécution en edge sur GPU embarqué. On assemble les bonnes briques et on les raccorde à votre SI. Vos images restent souveraines.
- OpenCV — Data & ML
- TypeScript — Langages
- Claude — LLMs & IA
- Mistral AI — LLMs & IA
- OpenAI — LLMs & IA
- AWS — Cloud
- PostgreSQL — Bases de données
- PyTorch — Data & ML
- Next.js — Langages
- Python — Langages
- Docker — Cloud
- React — Langages
- Pandas — Data & ML
- NVIDIA — Data & ML
- Node.js — Langages
- Microsoft Azure — Cloud
- Google Cloud — Cloud
- n8n — Automatisation
- Kubernetes — Cloud
- scikit-learn — Data & ML
- FastAPI — Langages
Diagnostic gratuit · Lecture par un expert IA · Sans engagement
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Toutes les technologies

Ce qu'en disent les équipes

“JUWA nous a fait gagner énormément de temps. Productivité franchement ×10, voire plus. Un vrai game changer, je vois un avant / après JUWA.”
Mathieu
CEO, SUPERHOTE
Ce qu'en disent les équipes

Questions fréquentes

Questions fréquentes
Combien d'images faut-il pour démarrer ?
Nos défauts sont rares. Est-ce rédhibitoire ?
Faut-il changer nos caméras ?
Le traitement se fait sur site ou dans le cloud ?
Voir les 4 autres questions
Que se passe-t-il quand nos pièces ou notre éclairage changent ?
Filmer nos ateliers pose-t-il un problème RGPD ?
Quels délais pour un premier résultat, et comment se construit le budget ?
En quoi êtes-vous différents d'un cabinet de conseil ou d'une ESN ?




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Le même cabinet de conseil et agence IA, décliné par compétence. Chaque savoir-faire se combine aux autres dans vos projets.





















