Un projet pédagogique innovant pour explorer, comprendre et tester l'intelligence artificielle librement.
Le projet Fablab IA est né d'un constat simple : les technologies d'IA sont de plus en plus nombreuses et complexes. Notre mission est de rendre ces outils accessibles à tous, du débutant à l'expert.
Pour cette première année de projet, le FabLab IA se focalise sur le traitement d'image.
Démocratiser l'accès aux outils d'intelligence artificielle en créant un espace pédagogique où chacun peut découvrir, comprendre et expérimenter sur différents modèles d'IA.
Devenir la référence de l'INSA pour l'apprentissage pratique de l'IA appliquée à différents domaines, en offrant une expérience d'apprentissage par la pratique unique.
Ce projet s'inscrit dans le cadre du projet 4INFO de l'INSA Rennes, en partenariat avec Teklia, entreprise spécialisée dans l'analyse d'images de documents par intelligence artificielle.
Durée : 2 semestres (septembre 2025 - mai 2026)
Thématique 2025-2026 : Traitement d'images (extensions futures : audio, vidéo, texte)
Une encyclopédie interactive et pédagogique dédiée aux modèles d'intelligence artificielle pour le traitement d'images.
Le Fablab IA est une plateforme web qui vise à centraliser et documenter des modèles d'IA. Inspiré des FabLabs physiques qui mettent à disposition outils et savoir-faire, notre Fablab virtuel vous guide de la théorie à la pratique.
Le FabLab IA permet de séparer les tâches et les modèles en différentes catégories, avec une architecture modulaire prête à accueillir d'autres domaines (audio, vidéo, texte).
5 tâches classiques : détection d'objets, reconnaissance de texte (OCR), segmentation, similarité d'images, et bien plus.
Une sélection de modèles étudiés (YOLO, CLIP, ResNet, TesseractOCR...) est disponible sur le FabLab IA.
Analyse d'images par mots-clés (CLIP, SigLIP), reconnaissance de texte (OCR) avec Tesseract, Paddle OCR et Qwen2.5-VL
Classification (ResNet-50), détection faciale (face_recognition), estimation de profondeur (Depth Pro), détection de poses (VITPose)
Vectorisation d'image visuels (ViT, DINOv3), mesures de similarité (cosinus, SSIM)
Évaluation esthétique avec HumanAesExpert et MUSIQ
Chaque modèle a pour but d'être documenté avec un maximum de détails :
Le Fablab IA dispose d’une interface d’administration sécurisée permettant de gérer facilement l’ensemble des contenus (domaines, tâches et modèles).
Cette interface permet de créer, modifier et supprimer des fiches directement depuis le navigateur, sans nécessiter de compétences techniques ou l’utilisation d’outils externes.
Une application interactive pour tester concrètement les modèles d'IA sur une collection d'archives photographiques de l'INSA Rennes.
Le démonstrateur est une application web qui met en pratique les modèles documentés dans le Fablab. Il permet d'explorer une collection d'images réelles (archives des 60 ans de l'INSA) en appliquant différentes tâches d'IA.
Philosophie d'apprentissage par la pratique : Les concepts théoriques du Fablab deviennent immédiatement testables dans le démonstrateur.
Moteur de recherche d'images par mots-clés. L'IA est transparente pour l'utilisateur, comme sur Google Images.
Technologies : Modèles connus d'encodage d'image (CLIP et SigLIP), filtres IA pré-calculés
Sélection de tâches et de modèles spécifiques, avec possibilité de :
Explications détaillées et exemples concrets du code utilisé pour la création du Démonstrateur.
Liens directs vers le Fablab pour approfondir la compréhension des modèles utilisés et accéder à leur documentation complète.
Problématique : L'exécution de modèles d'IA en temps réel est trop coûteuse pour supporter plusieurs utilisateurs simultanés.
Solution : Pré-calculs massifs
Résultat : Réponses quasi-instantanées même sur des requêtes complexes (sur un set d'image d'environ 4500 images).
Une architecture modulaire et évolutive pensée pour faciliter la maintenance et l'ajout de nouvelles fonctionnalités.
Deux applications web indépendantes :
Chacune possède son propre frontend (Angular) et backend (Python/FastAPI).
Module Python partagé qui :
Docker pour :
Hébergement : VPS fourni par la DSI de l'INSA Rennes
Angular
Framework TypeScript
TypeScript
Typage statique
HTML5 /
CSS3
Structure & design
Python
Langage principal
FastAPI
Framework API REST
SQLite
Base de données
NumPy
Calcul numérique
PyTorch
Deep Learning
Transformers
Hugging Face
OpenCV
Vision par ordinateur
Docker
Conteneurisation
Git /
GitLab
Versioning
VSCode
Éditeur de code
Teklia est une entreprise spécialisée dans l'analyse automatique de documents par intelligence artificielle. Elle développe des moteurs d'IA pour la reconnaissance d'écriture manuscrite et imprimée, la segmentation de documents et l'extraction d'informations.
Contributions au projet :