Scortex Leader de l'inspection qualité
Pionniers de l'inspection visuelle grâce à l'IA, depuis 2016. Nous avons rejoint le groupe Trigo en 2022, consolidant notre stature sur le marché mondial.
Notre mission
Chez Scortex, notre mission est de transformer les inspections visuelles dans l'industrie en exploitant la puissance de l'intelligence artificielle.
Notre équipe de 30 personnes se distingue par son expertise technologique et son innovation continue dans des domaines tels que le deep learning, la vision par ordinateur, les applications logicielles et la gestion de la qualité.
Bien que diverse, notre équipe est unie par un objectif commun : améliorer la fiabilité et l'efficacité des inspections pour nos clients. Pour un avenir industriel plus intelligent et plus durable.
Votre partenaire européen pour l'inspection qualité
Depuis 2016, nous renforçons continuellement notre réseau pour servir nos clients aux quatre coins du monde.
Notre timeline
2016
Scortex est né !
Première subvention publique du programme d'accélération leader Wilco
Gagnant du prix Innov&Connect IBM & BNP
Accepté dans le meilleur incubateur d'Europe, Agoranov
2017-2021
Scortex déploie des projets dans différentes industries : Automobile, Cosmétique, Biens industriels, ...
Scortex sert des clients en Europe : France, Pologne, Espagne, Allemagne, ...
Scortex résout les cas d'utilisation les plus difficiles en vision industrielle : rouges à lèvres, plastiques brillants réfléchissants, métaux polis... à une vitesse pouvant aller jusqu'à 10 000 pièces par heure !
2022
Scortex lance un nouveau produit : Spark, qui révolutionne l'approche de l'inspection visuelle automatisée grâce à l'Intelligence Artificielle (IA).
Le Groupe Trigo acquiert Scortex pour soutenir la numérisation de leurs opérations et aider leurs clients à atteindre leurs ambitions en matière d'innovation.
2023
Les systèmes Spark ont inspecté 10 millions de pièces chez tous les clients !
Scortex a livré des systèmes sur 4 continents
Scortex innove à nouveau dans l'inspection de pièces complexes avec plusieurs points de vue grâce à Spark Multi-View
