01 — Computer Vision · Projet phare
Prédire l’attention visuelle avant la mise en production.
Tester la démo↗Un système guidé par la recherche qui prédit où le regard est susceptible de se poser sur une interface à partir d’une simple capture — pour transformer l’attention visuelle en signal de design exploitable.
01 — LE DÉFI
L’eye-tracking fournit des preuves précises, mais reste coûteux et lent à mobiliser au quotidien. L’objectif était de transformer l’état de l’art scientifique sur l’attention en un outil UX immédiat et accessible.
Anatomie du projet
Le système orchestre une inférence de saillance visuelle asynchrone, puis transforme la prédiction en heatmap et en recommandations UX contextualisées.
Pipeline principal
Sélectionnez une étape pour comprendre la transformation des données.L’utilisateur importe une capture d’écran et précise l’objectif d’attention qu’il souhaite évaluer.
Fonctionnalités réelles
Les capacités visibles sont reliées aux briques techniques qui les rendent possibles.Import d’une interface web ou applicative sans instrumentation préalable.
Sélection du conteneur d’exécution en fonction du niveau de calcul disponible.
Le frontend interroge le statut du job puis récupère le résultat dès qu’il est disponible.
Visualisation directe de la densité d’attention sur l’écran analysé.
L’analyse tient compte de l’élément que l’équipe souhaite réellement rendre visible.
Entrées, prédictions et synthèses restent organisées autour d’un identifiant commun.
Stack par responsabilité
Chaque technologie est replacée dans son rôle au sein du système.Import, suivi du calcul et restitution visuelle.
Validation des requêtes et orchestration des jobs.
Échange des images et résultats entre les services.
Exécution asynchrone des conteneurs CPU ou GPU.
SAM-ResNet, fonctions de perte de saillance et inférence.
Composition de la heatmap et interprétation UX contextualisée.
La séquence ci-dessous reprend les moments clés du produit : analyse de la capture, construction de la heatmap et lecture des zones qui concentrent probablement le regard.
Démonstration pédagogique : les données sont locales et certains calculs sont simulés ou accélérés.04 — RÉSULTAT ET IMPACT
“Un démonstrateur orienté produit qui permet d’importer une interface et d’identifier ses zones d’attention probables avant de conduire une étude utilisateur.”