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Ce retour d'expérience présente comment nous avons transformé chaque image en une **description textuelle unique et réutilisable**, exploitable par de multiples pipelines, et comment nous avons choisi nos modèles à l'aide de bases synthétiques d'évaluation.\n\nDans le e-commerce, l'image porte une part essentielle de l'information produit, souvent absente ou incomplète dans le texte. Elle peut servir à de nombreux usages : catégoriser un produit, le modérer, détecter un logo, ou enrichir une fiche. Mais traiter directement les images à chaque étape coûte cher et ralentit mécaniquement les chaînes de traitement.\n\n- Plutôt que de re-traiter l'image pour chaque besoin, nous générons une **description textuelle riche** une seule fois, puis nous l'exploitons dans des pipelines aval purement textuels — bien plus rapides et économiques.\n- Un **benchmark de modèles** propriétaires et open source (dont Flux) nous a permis d'arbitrer entre gain, performance et rapidité selon les contraintes de chaque usage.\n- Pour évaluer rigoureusement nos modèles, nous avons construit des **bases synthétiques** dédiées, contournant l'absence de jeux annotés sur nos cas réels.\n\nCe projet montre comment une description unique peut démultiplier la valeur des images tout en maîtrisant coûts et latence.","2026-08-01T14:06:43.836Z","2026-08-02T13:33:11.745Z","2026-08-01T14:06:43.828Z",false,"standard",{"id":67,"name":68,"conferenceHallId":57,"description":57,"createdAt":69,"updatedAt":70,"publishedAt":71,"color":72},100,"Data & Machine Learning","2026-08-01T13:51:15.703Z","2026-08-02T17:14:15.226Z","2026-08-01T13:58:24.157Z","#7ec3ca",[74],{"id":75,"name":76,"bio":77,"address":78,"photoUrl":79,"conferenceHallId":80,"github":79,"twitter":79,"company":81,"createdAt":82,"updatedAt":83,"publishedAt":84,"linkedin":85,"website":57},865,"Pietro Fodra","Fort de huit années d’expérience au sein de Cdiscount et de ses filiales, j’ai occupé divers postes stratégiques dans des domaines variés : **Data Science** (acquisition digitale et scoring de crédit), **Produit** (catalogue produit), puis **Direction Trafic** (acquisition & SEO).\n\nJe suis actuellement **Directeur de la Transformation en IA Générative** au sein du pôle Data Science de Peaksys, la filiale tech de Cdiscount, avec pour mission de déployer cette technologie innovante à l’échelle de notre groupe CNOVA.\n\n**Mathématicien** de formation, j’ai obtenu un doctorat en mathématiques appliquées aux marchés financiers, avec une spécialisation en trading à haute fréquence, à l’Université Paris VII Diderot. 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