DocStellar

À propos de DocStellar

Le Doc, sa méthode, ses limites — et qui est derrière le projet.

Pourquoi DocStellar ?

L'astrophotographie est une discipline où chaque image est le résultat d'une dizaine de variables sensibles : collimation du télescope, planéité du capteur, qualité du suivi, météo, traitement. Une seule erreur — un capteur incliné de 0,1°, un flat raté, un guidage défaillant — laisse une trace visible.

Identifier ces traces demande l'œil entraîné d'un astrophotographe expérimenté, et la patience de comparer la photo à des centaines d'exemples connus. Sur les forums, ce processus prend des heures, parfois des jours. Et il n'aboutit pas toujours : trop d'avis contradictoires, trop d'images « moyennes » pour servir de référence.

DocStellar automatise ce premier diagnostic.Vous soumettez une photo, le Doc l'examine, et vous repartez avec une liste de défauts probables, chacun avec sa zone précise, ses causes probables et la conduite à tenir. Pas pour remplacer l'expertise humaine — pour vous donner un point de départ étayé.

Le Doc

Le Doc est un diagnostiqueur d'astrophoto, animé par un modèle de vision-langage entraîné sur des milliers d'images d'exemple. Il a été briefé sur une taxonomie de 42 défauts courants en astrophotographie, classés en 8 familles : optique, mécanique, électronique, atmosphérique, acquisition, calibration, traitement, environnemental.

Sa méthode

Pour chaque image soumise, le Doc :

  1. Segmentel'image à la recherche de zones suspectes (étoiles aberrantes, gradients, motifs de bruit).
  2. Croise chaque observation avec sa base de connaissances pour identifier le défaut le plus probable.
  3. Formule un diagnostic complet : nom du défaut, zone précise, sévérité (de marginale à critique), confiance (en %), diagnostic différentiel quand plusieurs causes sont plausibles, et conduite à tenir.

Le Doc explique toujours pourquoi il pense voir un défaut, où exactement, et comment le corriger. Il ne se contente pas de nommer le problème.

Comment l'analyse fonctionne

Le pipeline en 5 étapes :

  1. Soumission— JPG, PNG, FITS ou XISF, jusqu'à 1 GB. Pour les FITS/XISF, le Doc extrait un aperçu propre (stretch asinh sur les percentiles 0,5%–99,5%).
  2. Réduction— l'image est downscalée à 2048 px max pour rester dans le budget de tokens du modèle vision.
  3. Examen— le modèle de vision-langage analyse l'image, segmente les zones suspectes, et émet un JSON structuré avec un défaut par observation.
  4. Annotation — le serveur dessine les bounding boxes colorées par famille de défaut, avec légende numérotée et zooms sur les zones les plus problématiques.
  5. Restitution— vous recevez l'image annotée + la liste détaillée par défaut (causes, corrections, fiches du glossaire).

La taxonomie des défauts est codifiée à la main, à partir de retours d'astrophotographes expérimentés, de papers techniques (CMOS noise modeling, optical aberrations) et de l'expérience accumulée sur les forums spécialisés.

Les limites du Doc

Le Doc peut se tromper. Quelques erreurs typiques :

  • Confondre un tilt capteur avec un backfocus mal réglé (signatures visuelles proches).
  • Attribuer à de la pollution lumineuse un gradient en réalité dû à un flat imparfait.
  • Diagnostiquer un amp glowsur une image où il s'agit d'un reflet interne.

C'est pour ça que chaque défaut affiche :

  • une confianceexplicite (de 0 à 100%) — un diagnostic à 40% n'est pas le même qu'un à 90% ;
  • un diagnostic différentiel quand plusieurs causes sont plausibles — la fiche du défaut détaille comment trancher ;
  • une sévérité— pour pondérer l'urgence d'agir.

Considérez les recommandations du Doc comme un point de départ étayé, pas un verdict définitif. En cas de doute, validez avec une seconde paire d'yeux humaine.

Qui est derrière DocStellar ?

DocStellar est un projet solo, conçu et maintenu par un astrophotographe amateur. Le code est écrit en Next.js (TypeScript) avec Postgres en base, sharp pour le traitement d'image, et un modèle de vision-langage IA pour le cerveau du Doc.

Contribuer

  • Un défaut manquant ou mal couvert ? Écrivez via le formulaire de contact : la taxonomie évolue avec les retours.
  • Une analyse aberrante ?Tous les diagnostics publics sont consultables dans la galerie : le Doc s'améliore quand on lui pointe ses erreurs.
  • Un bug, une suggestion de feature ? Le contact est ouvert.