CaRool : Une application innovante grâce à du machine learning serverless

Notre client

CaRool : Une application innovante grâce à du machine learning serverless

CaRool est un service qui améliore l’expérience utilisateur lors du changement de pneus, en garantissant la sécurité des conducteurs et en limitant l’impact environnemental et financier.

Cette application est construite autour de deux grandes fonctionnalités : L’identification de la référence et du niveau d'usure des pneumatiques, grâce un modèle d'intelligence artificielle de reconnaissance d’image et la prise de rendez-vous intelligents (envoi des références utilisateurs, références des produits, etc.) chez des prestataires de services.

Ippon & CaRool : Développement d'une solution innovante grâce au Machine Learning serverless

CaRool est un service destiné à faciliter l’expérience utilisateurs en termes de changement de pneus en assurant la sécurité des conducteurs et en réduisant l’impact environnemental et financier. Nous les avons donc accompagné dans le développement d'une solution innovante de Machine Learning Serverless.

Les kpi's

L’impact de notre accompagnement sur votre business

4 mois

pour le développement d’un MVP

45 secondes

pour une reconnaissance d’image de la référence du pneumatique

90%

de taux de bonnes réponses

Les enjeux

Le Time-to-market, un enjeu stratégique majeur pour cette startup

CaRool a fait le choix de travailler avec Ippon pour répondre à deux objectifs :

  • Optimiser son Time-to-Market : La notion du temps est centrale pour une startup. Cependant, recruter et former des nouveaux collaborateurs peut demander des mois.
  • L’expertise de haut niveau : La création de cette application innovante nécessitait des experts dans des domaines techniques variés.
notre accompagnement

La mise en place d’une équipe opérationnelle dès le premier jour

Au préalable, Ippon a déployé une équipe pluridisciplinaire composée de développeurs full stack, Data scientists et Machine Learning engineers, opérationnelle et en mesure de délivrer dès le premier jour de la prestation. Dans ce contexte, l’équipe a su s’intégrer et être complémentaire aux collaborateurs Data de CaRool, venant du monde de la recherche.

Cette réactivité a permis à CaRool de sortir son Minimum Viable Product (MVP) en 4 mois avec, à la clé, une application mobile fonctionnelle pour les utilisateurs.

Le développement d’une solution de Machine Learning Serverless et Multicloud

Ippon a accompagné CaRool dans la conception et le développement d’une solution innovante de Machine Learning serverless et multicloud, dédiée à l’analyse automatisée des pneus : détection de caractéristiques (marque, modèle, dimension, etc.) et évaluation de l’usure (craquelures, état de la gomme). En effet, aucun produit équivalent n’existait alors sur le marché, ce qui a nécessité une approche sur mesure. L’architecture cloud et serverless, hébergée principalement sur AWS, a permis de garantir flexibilité, montée en charge, rapidité de mise sur le marché et maîtrise des coûts.

La solution repose sur une combinaison de briques techniques : algorithmes de traitement d’image inspirés de la recherche scientifique, modèles de Computer Vision et d’OCR développés en interne, et utilisation de services pré-entraînés proposés par différents cloud providers. Ce choix multicloud visait à optimiser les performances globales.

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Mise en place d’un pipeline CI/CD et d’un framework MLOps avec transfert de compétences durable

Par la suite, un pipeline complet de CI/CD et un framework MLOps via AWS SageMaker ont été mis en place pour assurer la qualité du code, le déploiement fluide sur plusieurs environnements et le suivi des performances des modèles.

Enfin, l’équipe Ippon a progressivement intégré les collaborateurs de CaRool, en assurant leur montée en compétence et leur autonomie sur la solution, pour garantir un transfert durable et efficace de la technologie.