Un pipeline de vision par ordinateur branché à l'app mobile Geev, qui catégorise finement chaque objet donné à partir de sa seule photo.
Le contexte
Geev est une application mobile dédiée au don d'objets et de mobilier entre particuliers : la logique du Bon Coin, mais entièrement tournée vers la donation. Des centaines de milliers d'objets sont postés chaque année, souvent mal catégorisés par les utilisateurs à la publication. Frein direct à la découverte, à la confiance côté receveur, et au passage à l'échelle du modèle.
Le défi
Catégoriser précisément chaque objet à partir de sa seule photo. Pas juste « canapé » ou « armoire », mais avec la granularité qui compte côté utilisateur : canapé 2 places ou canapé d'angle, petite armoire ou grande armoire, table basse ou table à manger. Sur un volume industriel, sans supervision humaine systématique.
Notre approche
Pipeline de vision par ordinateur construit sur l'API OpenAI. Chaque photo postée dans Geev est analysée pour extraire l'objet principal, puis une classification fine attribue sous-catégorie, taille et usage. Boucle d'évaluation humaine sur les cas ambigus, industrialisation du traitement batch pour tenir la charge des publications en continu.
Livré à une époque où la vision par ordinateur via OpenAI n'était pas encore un réflexe grand public. Les modèles disponibles demandaient un travail soigné de prompting, de taxonomie et de fallback pour obtenir une précision déployable à grande échelle.
Le résultat.
Plus de 500 000 annonces recatégorisées finement, outil industrialisé pour le traitement continu des nouvelles publications. Impact direct sur la découverte dans l'app, contribution concrète au passage à l'échelle de la donation entre particuliers.
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