Développé un pipeline de données synthétiques Blender avec randomisation de domaine et annotations automatiques.
Vision par ordinateur · Robotique
Perception industrielle & robotique
Une chaîne de perception industrielle de bout en bout reliant données synthétiques, entraînement YOLO-Pose, simulation, services temps réel, intégration ROS 2 et déploiement NVIDIA Jetson.
- Rôle
- Chercheur · Vision par ordinateur & robotique autonome
- Organisation
- UQTR × Noovelia
- Période
- 2024—2026
- Code source
- PalletDataGenerator ↗

01 · Contexte & problème
Perception industrielle & robotique
La perception industrielle de palettes demande plus qu’un simple modèle. La chaîne devait relier génération de données, entraînement, inférence, simulation et déploiement tout en restant assez reproductible pour comparer robustesse et compromis de latence.
02 · Ce que j’ai construit
Entraîné, ajusté et comparé des modèles YOLO-Pose avec PyTorch, Ultralytics, CUDA et une infrastructure GPU NVIDIA.
Relié génération, entraînement, inférence, simulation PyBullet, services FastAPI/WebSocket et React dans un même workflow.
Intégré la perception avec ROS 2 et une chaîne de navigation existante, puis validé le fonctionnement temps réel sur NVIDIA Jetson.
03 · Flux système


04 · Décisions d’ingénierie
Données synthétiques comme infrastructure
Le générateur a été conçu comme un système réutilisable plutôt qu’un script ponctuel, avec configuration, formats d’export et sorties de débogage.
Évaluation reproductible
Le travail modèle a été structuré autour de la robustesse, de la généralisation et des compromis performance/latence plutôt que d’une métrique unique.
Déploiement intégré au workflow
ROS 2 et le déploiement edge faisaient partie du chemin d’ingénierie au lieu d’être reportés après le développement du modèle.
05 · Technologies
Les détails des projets proviennent uniquement du CV et de sources publiques vérifiables.
Contact
Un produit qui demande une vraie profondeur d’ingénierie ?
Ouvert aux opportunités full stack, backend, plateforme, DevOps et intégration IA au Québec, au Canada et en télétravail.