IDOM Inc. (Chiyoda-ku, Tokyo) exploite une activité d'achat et de vente de véhicules d'occasion gérant l'un des plus importants volumes de données de distribution automobile au Japon, et a récemment ouvert des magasins de très grande taille avec des services renforcés de maintenance, de carrosserie et d'après-vente. En plus de répondre aux besoins de la nouvelle ère dans le domaine CaaS, avec notamment NOREL (un service de location de voitures à prix fixe, transférable et en libre-service) et Gulliver Frima (une plateforme de vente de voitures d'occasion entre particuliers), l'entreprise s'est également implantée sur le marché africain de la distribution dans le cadre de sa contribution à la réalisation des ODD à travers ses activités.

La plateforme permet aux utilisateurs de télécharger librement des photos des véhicules qu'ils souhaitent vendre, mais les plaques d'immatriculation, les arrière-plans et toute autre information sensible contenus dans ces photos doivent être protégés avec le plus grand soin, car certaines informations personnelles peuvent permettre d'identifier les vendeurs.

Limites du libre-service
En raison de la nature du service, la base d'utilisateurs est diversifiée (hommes et femmes de tous âges), et chaque utilisateur possède un niveau de compétences informatiques variable. De nombreux utilisateurs éprouvent des difficultés à traiter les images eux-mêmes.
C'est pourquoi l'entreprise a mis en place une fonction permettant aux utilisateurs d'appliquer un traitement par mosaïque sur leurs images directement dans leur navigateur. Cependant, de nombreuses erreurs humaines persistaient, comme l'impossibilité d'appliquer correctement la mosaïque ou l'oubli de le faire.

Hausse des heures de travail due aux vérifications manuelles et aux retouches
En tant qu'opérateur responsable des utilisateurs, nous ne pouvions pas ignorer cette situation. Au départ, les membres du personnel vérifiaient visuellement toutes les images publiées une par une et corrigeaient individuellement chaque oubli ou échec de traitement par mosaïque. Par conséquent, les heures de travail ont considérablement augmenté, exerçant une forte pression sur les opérations.

Technologie de reconnaissance d'images de haute précision
Lors de la sélection d'une solution avant sa mise en œuvre, nous avions fixé un seuil de précision de reconnaissance que nous jugions plutôt élevé.
« Lorsque j'ai constaté que la précision dépassait le seuil de reconnaissance dès le début des tests de validation, j'ai senti que la solution que nous avions choisie était la bonne. » – M. Uchiyama

Accompagnement personnalisé
Nous savions qu'Alibaba Cloud est un service cloud, et nous nous demandions s'ils seraient en mesure de prendre en charge les réglages fins. Cependant, Alibaba Cloud s'est montré très réactif face à nos moindres interrogations lors des travaux préparatoires. Nous considérons qu'Alibaba Cloud fait preuve d'une grande flexibilité dans le traitement des cas individuels.
« Par ailleurs, la sécurité des informations et la contractualisation se sont déroulées sans problème particulier. » – M. Uchiyama

Une technologie d'IA de pointe automatise le traitement d'images
La solution de Protection de la vie privée des véhicules, basée sur l'IA de reconnaissance d'images de la Plateforme Vision AI, permet de reconnaître et de flouter automatiquement le contour, l'arrière-plan et la plaque d'immatriculation d'un véhicule. Plusieurs étapes du traitement d'images ont ainsi été automatisées avec succès.
• Compatible avec les plaques d'immatriculation japonaises

Plus de 90 % de réduction du temps de travail
Auparavant, environ 20 heures par jour étaient consacrées à la vérification et au retraitement manuels. Grâce à ce système, la plupart des processus ont été automatisés. Seules les tâches ne pouvant être traitées par l'IA ont été prises en charge, réduisant ainsi le temps de travail total à environ 1,5 heure par jour, soit une réduction de plus de 90 % par rapport au processus précédent.

Plus de 95 % de précision de reconnaissance atteinte
Bien qu'une précision de reconnaissance de 90 % ait déjà été atteinte lors de la vérification, des réglages et un entraînement supplémentaires ont été effectués. Après des réglages et un entraînement supplémentaires, le système a atteint un taux de précision final supérieur à 95 %.
La plateforme Vision AI propose diverses fonctions d'IA pré-entraînées, telles que la reconnaissance d'images, la classification d'images et la reconnaissance de caractères, basées sur les résultats de la recherche en intelligence artificielle menée à la DAMO Academy, le laboratoire de technologies avancées du groupe Alibaba. La plateforme exploite pleinement ces fonctions pour obtenir une reconnaissance d'images de véhicules d'une grande précision.
Alibaba Cloud (https://www.alibabacloud.com/product/kubernetes) est utilisé pour garantir la portabilité et la reproductibilité des conteneurs. Elastic GPU Service (EGS), avec les GPU les plus récents, est utilisé pour améliorer considérablement les performances de traitement.
Bien que le système ait tendance à être complexe, LogService permet la collecte et l'analyse automatiques des journaux de chaque conteneur, ce qui en fait un système stable, facile à maintenir et à exploiter.

Nous sommes intéressés par l'utilisation future de l'IA de reconnaissance d'images pour évaluer les dommages aux véhicules.