Qu'est-ce que la vision par ordinateur et comment cela fonctionne ?

Notre monde est inondé de données visuelles, et c’est même ainsi que nous voyons et interprétons le monde nous-mêmes. Mais bien plus grand que la mémoire de tout individu – ou même la mémoire cumulative de 8 milliards de personnes sur la planète – sont les images et vidéos stockées en ligne. Des millions sont téléchargées chaque jour sur les réseaux sociaux.

Elles sont sur nos téléphones et sur nos ordinateurs ; dans le cloud et localement. Cette explosion d’informations visuelles a créé un besoin de les comprendre, et cela se fait grâce à la vision par ordinateur. Ce domaine de l’intelligence artificielle permet aux ordinateurs de “voir”, d’interpréter et de comprendre le monde visuel tout comme les humains.

La vision par ordinateur commence maintenant à transformer les industries, et son impact est considérable.

Démystifier la vision par ordinateur

La vision par ordinateur cherche à reproduire (et à améliorer) ce que nous savons que le système visuel humain peut accomplir. C’est complexe, comme le nôtre, et nous ne savons pas toujours comment les algorithmes fonctionnent, ce qui le rend plus abstrait que notre propre compréhension.

Comment faire pour qu’une machine comprenne une image en premier lieu ? Le processus commence par l’acquisition d’images, où des caméras/senseurs capturent des informations visuelles. Ensuite, vient le traitement d’images, où des algorithmes améliorent les images pour les rendre plus faciles à comprendre, comme la réduction du bruit. L’extraction de caractéristiques est l’étape suivante, où le système identifie des éléments importants dans l’image, comme ses contours, ses formes et ses couleurs. Les algorithmes, souvent trop avancés pour être compris (car ils ont appris par eux-mêmes), utilisent ensuite ces caractéristiques pour la reconnaissance de motifs.

La mécanique de la vision par ordinateur

La magie de la vision par ordinateur réside dans ses algorithmes, mais ceux-ci varient en fonction du cas d’utilisation et de l’approche. Les réseaux de neurones convolutifs sont peut-être les plus courants car ils excellent dans la classification d’images et la détection d’objets, qui ont de nombreuses applications industrielles.

Les algorithmes de détection d’objets comme You Only Look Once et Region-based CNN identifient et localisent des objets dans les images, comme dessiner des boîtes englobantes autour des voitures ou des personnes pour détecter le flux de trafic. La segmentation d’images est une technique entièrement distincte où les algorithmes divisent les images en régions significatives.

Exemples dans la nature

La vision par ordinateur est loin d’être un simple concept théorique, car elle a maintenant de nombreuses applications industrielles, ce qui signifie qu’elle a des implications financières et économiques. Dans le domaine de la santé, elle peut utiliser des images médicales pour détecter des tumeurs (mieux que les humains dans certains cas) ainsi que de nombreuses autres tâches de reconnaissance de motifs dans la recherche. L’industrie de la vente au détail peut l’utiliser pour des caisses automatiques, tout comme les magasins Amazon qui vous observent prendre des articles sur les étagères. Les usines de fabrication l’utilisent pour le contrôle de la qualité, tandis que les véhicules autonomes s’appuient fortement sur la vision par ordinateur pour conduire en toute sécurité et lire le monde qui les entoure.

Entreprises à la pointe

De nombreuses entreprises stimulent l’innovation dans la vision par ordinateur. Des géants de la technologie comme Google, Microsoft et Amazon offrent des services puissants basés sur le cloud, tels que l’API Cloud Vision de Google, Rekognition d’Amazon et les Services Cognitifs pour la Vision d’Azure de Microsoft. Tous ces services fournissent des modèles pré-entraînés et des API pour les développeurs et sont d’excellents outils, mais peut-être plus important est la stratégie.

Digitalsense – Vision par ordinateur est une entreprise de développement de vision par ordinateur basée en Uruguay qui se spécialise dans l’IA. La technologie proposée comprend la détection d’objets, la reconnaissance faciale et des capacités OCR. Leur expertise couvre plusieurs secteurs, de l’Entertainment et FoodTech à la Beauté et au Bien-être. Des projets réussis incluent Sienz (contrôle de qualité des fruits) et Ulta (expérience d’essai de maquillage), où ils ont fourni des solutions de bout en bout, de l’analyse commerciale et de la R&D au développement et au déploiement complets.

Clarifai est une autre entreprise importante. Elle dispose d’une plateforme très intuitive (pas nécessairement une société de conseil) avec un grand accent sur les outils de développement. La plateforme soutient environ un demi-million d’utilisateurs dans le monde, traitant une quantité inimaginable de demandes d’IA chaque jour. Deepomatic est également important dans la reconnaissance d’images. Ils travaillent dans divers secteurs et analysent actuellement près d’un million d’opérations chaque mois pour de grands clients comme Bouygues Telecom et Swisscom.

L’avenir de la vision par ordinateur

Il est difficile de prédire ce qui sera possible dans un an avec la vision par ordinateur, mais de nombreuses sociétés de conseil ont une meilleure estimation. Ce qui est certain, c’est qu’il n’y a aucun signe d’un ralentissement de l’innovation, et cela signifie que la transformation numérique n’est pas seulement importante aujourd’hui, mais aussi à l’avenir.

L’informatique en périphérie apportera un traitement beaucoup plus rapide, et ces données seront analysées plus près de la source. De plus, espérons que l’IA explicable rendra les modèles plus transparents, ce qui signifie que nous pourrons mieux les ajuster, mais aussi affiner les préoccupations éthiques que les gens ont à leur sujet. Bien sûr, l’IoT et la robotique ne cessent de diminuer en prix, ce qui signifie que la vision par ordinateur deviendra de plus en plus accessible aux petites entreprises et aux startups.

*La vision par ordinateur change la façon dont les entreprises et leurs processus interagissent avec l’environnement qui les entoure, en comprenant mieux leur flux de clients pour éviter les dangers au travail. Elle a commencé comme un domaine de recherche avec des connotations de science-fiction, mais a rapidement eu un impact réel. De plus, son utilisation va bien au-delà de l’économie d’argent (main-d’œuvre) ou de l’accélération des processus. Au lieu de cela, dans de plus en plus de situations, la vision par ordinateur surpasse ses homologues humains. Cette histoire tourne-t-elle autour du remplacement et du chômage ? Non, cela signifie simplement que les humains peuvent se concentrer sur des choses qu’ils maîtrisent, tandis que les ordinateurs s’occupent de la reconnaissance de motifs.