Computer Vision : qu’est-ce que la vision par ordinateur ?
La computer vision (vision par ordinateur) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’interpréter des informations visuelles, notamment par le biais d’images et de vidéos. Il est ainsi possible d’automatiser des processus et de les rendre plus précis.
La computer vision, c’est quoi exactement ?
La computer vision désigne un domaine de recherche et d’application de l’intelligence artificielle, qui se consacre à l’analyse automatique de données visuelles. L’objectif est que les ordinateurs ne se contentent pas de capturer des images et des vidéos, mais puissent en analyser et interpréter le contenu pour en tirer des significations pertinentes. Cela inclut la reconnaissance d’objets, de personnes ou de motifs, ainsi que la compréhension de scènes.
La vision par ordinateur combine des méthodes issues de l’apprentissage automatique (machine learning), du traitement d’images et des statistiques. Les approches d’apprentissage profond (deep learning), qui s’appuient sur des réseaux de neurones, sont particulièrement performantes. Ces modèles inspirés du cerveau humain sont entraînés sur de grands volumes de données d’images afin d’identifier de manière fiable des caractéristiques visuelles complexes. La computer vision constitue ainsi la base technique de nombreuses applications concrètes. Sans cette technologie, les systèmes autonomes ou les analyses d’images intelligentes seraient difficilement réalisables.
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Comment fonctionne la vision par ordinateur ?
La computer vision repose sur la transformation de données visuelles en un format compréhensible pour les machines. Les images ou les vidéos sont d’abord capturées numériquement et décomposées en pixels, qui contiennent des informations sur les couleurs, la luminosité et les contrastes. Ensuite, des algorithmes d’IA sont utilisés pour extraire des caractéristiques pertinentes, comme des contours, des formes ou des textures.
La plupart des systèmes reposent sur des réseaux de neurones, notamment des Convolutional Neural Networks (CNN). Lors de l’entraînement, ces réseaux apprennent à identifier les caractéristiques d’image pertinentes pour des tâches spécifiques, en utilisant de grands jeux de données annotés. Le modèle ajuste ses pondérations internes pour reconnaître de manière fiable des objets ou des motifs. Après l’entraînement, le système peut analyser de nouvelles images et fournir des résultats tels que des classifications, des indications de position ou des probabilités.
La qualité des résultats dépend largement du volume de données, de leur qualité et du modèle utilisé. Dans la computer vision, l’infrastructure sous-jacente peut être basée sur des systèmes Cloud pour une puissance de calcul élevée ou sur des dispositifs edge pour un traitement local et rapide des données. Les systèmes basés sur le Cloud offrent une puissance de calcul élevée, ce qui est idéal pour l’entraînement de modèles complexes ou l’analyse de grands volumes de données. En revanche, l’Edge AI permet de traiter les données d’image directement sur les dispositifs, comme les caméras, les smartphones ou les installations industrielles, réduisant ainsi les latences, économisant de la bande passante et renforçant la protection des données.
Quelles sont les tâches typiques de la vision par ordinateur ?
La computer vision est adaptée aux tâches dans lesquelles des informations visuelles doivent être évaluées ou interprétées automatiquement. Cette technologie peut analyser de grandes quantités de données d’images ou de vidéos en peu de temps. Elle fonctionne de manière cohérente et sans fatigue, ce qui en fait une véritable alternative, notamment pour les tâches répétitives. Elle permet également de prendre des décisions en temps réel, ce qui est essentiel pour des applications critiques en matière de sécurité. La vision par ordinateur peut traiter des données visuelles structurées comme non structurées.
Les tâches typiques de la computer vision incluent notamment :
- Reconnaissance d’objets : les systèmes détectent et classent des objets dans des images ou des vidéos, comme des véhicules, des personnes ou des produits. En plus, la position des objets peut être déterminée, par exemple à l’aide de bounding boxes. Cette technologie est largement utilisée dans des applications comme la gestion de stocks, la surveillance vidéo ou encore la conduite autonome.
- Reconnaissance faciale : la vision par ordinateur identifie ou vérifie des personnes à partir de leurs traits du visage. Cette technique est souvent utilisée pour le contrôle d’accès ou des procédures d’authentification. Sur les smartphones, elle permet par exemple de déverrouiller l’appareil en toute sécurité, tandis que dans des systèmes de sécurité, elle permet de vérifier l’identité d’une personne dans une foule.
- Classification d’images : les images sont automatiquement affectées à des catégories, par exemple « défectueux » ou « intact ». Cette tâche est particulièrement importante dans le contrôle qualité, par exemple pour vérifier l’état des produits dans les lignes de production.
- Segmentation d’images et d’instances : il s’agit de masquer les pixels qui appartiennent à un objet ou à une classe d’objets, par exemple pour une détection précise des formes et des contours. Cette technique est utilisée dans des domaines comme la médecine, pour analyser des images médicales comme des IRM, ou pour l’analyse d’images satellites.
- Détection de mouvements et d’événements : les changements dans des flux vidéo sont également détectés, par exemple des mouvements inhabituels. De tels systèmes sont souvent utilisés dans la surveillance ou les technologies de sécurité, comme la détection d’intrusion dans des bâtiments ou des zones sensibles.
- Estimation de la profondeur et détection 3D : la vision par ordinateur travaille de plus en plus avec des données 3D ou des caméras stéréo afin de déterminer avec précision la position des objets dans l’espace. Cette technologie est utilisée dans des secteurs comme l’architecture, la robotique et les véhicules autonomes.
- Reconnaissance optique de caractères (OCR) : du texte imprimé ou manuscrit est extrait d’images avec l’OCR et converti en texte lisible par machine. Cela facilite la numérisation des documents. L’OCR est couramment utilisé pour la numérisation de documents papier, la lecture de plaques d’immatriculation ou la reconnaissance de texte dans les applications de traduction en temps réel.
Dans quels domaines la vision par ordinateur est-elle utilisée ?
La computer vision est utilisée dans de nombreux domaines du quotidien et de l’industrie :
- Dans la fabrication industrielle, cette technologie joue un rôle important, car elle surveille les processus de production et détecte automatiquement les pièces défectueuses.
- La computer vision est solidement établie dans le domaine médical : elle aide le personnel médical à analyser des images radiographiques, des scanners (CT) ou des IRM et facilite ainsi des diagnostics précis.
- Un autre domaine d’application central est celui des véhicules autonomes. Ils utilisent la computer vision pour détecter les voies de circulation, les panneaux de signalisation et les autres usagers de la route, afin de se déplacer en toute sécurité dans le trafic routier.
- Le commerce de détail profite de cette technologie, par exemple grâce à des analyses automatiques des marchandises ou à des systèmes de détection des vols.
- Dans la logistique, la computer vision assure quant à elle une identification et un tri efficaces des colis et des envois.
- L’agriculture mise elle aussi de plus en plus sur l’IA visuelle, par exemple pour détecter précocement les maladies des plantes.
- En complément, les autorités de sécurité utilisent la computer vision pour analyser des vidéos dans les espaces publics.
- Cette technologie est également présente dans l’environnement privé : sur les smartphones, elle permet des fonctionnalités comme la reconnaissance faciale ou l’optimisation automatique des images.
- De plus, la computer vision constitue une base essentielle pour des applications dans différents domaines de la réalité étendue comme l’AR ou la VR.