Projet de développement d’un logiciel classificateur d’images de voitures - La centrale

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Proposition commerciale N° 1

Valable jusqu’au 11 avril 2020

Projet de développement d’un logiciel classificateur d’images de voitures.

Client : La Centrale

A l’attention de : Monsieur Rodriguez

Paris, le 3 avril 2020

Contexte

La Centrale est une entreprise postant des annonces de véhicules d’occasions.

Cependant quelques annonces comportent des photos ne correspondant pas à des photos de voiture, et peuvent même porter préjudice à l’entreprise.

Aujourd’hui, ce sont des employés qui trient les annonces afin de vérifier qu’elles soient correctes.

Le client souhaiterait trouver une solution afin d’automatiser ce processus.

La solution

Je propose de créer une Machine Learning sur Google Cloud afin d’analyser les données de manière automatique.

La mise en place se déroule ainsi :

• Collecte de photos de voitures

Cette étape consiste à collecter un dataset de photos de voiture qui permettrait au logiciel de déterminer à quoi correspond les photos de voitures. Ce dataset devrait être assez représentatif de l’ensemble des voitures existants sur le marché, et doit donc comporter un nombre important de photos, sachant que le minimum est de 100. Ici, nous récolterons environ 500 photos afin d’avoir un large panel d’automobiles différentes. Nous prendrons à parts égales des photos de citadines, coupées, 4x4, cabriolet, break, monospace, crossover et pickup, soit environ 65 images par types de voitures.

• Collecte de photos dites « autres »

Ici, il faut collecter un dataset de photos correspondant à tout sauf à une voiture. Cette étape-ci doit être représentative des photos dites « troll » les plus courantes sur La Centrale (jouets de voitures, photos à caractère pornographique, memes etc...). Nous récolterons également 500 photos, en divisant cela par 10 groupes de 50 photos.

• Test des solutions

Sur la plateforme Google Cloud AutoML, nous chargerons nos datasets dans des groupes de photos « voitures » et « autres ». Une fois chargés, nous déciderons d’un seuil de précision des photos voitures de 95%, afin d’éviter au maximum les faux-positifs. Par la suite, cela nous permettra de constater le degré de précision de la classification des photos.

• Rédaction du compte-rendu et analyse des résultats

Une fois les tests finis, nous serons en mesure de proposer une solution optimale pour la problématique de La Centrale. Pour ceci, il faut non seulement prendre en compte la précision de la solution, mais aussi les inconvénients potentiels (bug informatique, logiciel bêta...).

Proposition commerciale

Cette proposition commerciale permet d’estimer d’une façon réaliste la charge de travail, à la fois pour le prestataire que pour le client et de multiplier la charge de travail par le prix journalier de la prestation afin de définir le prix et la durée totale de la prestation.