10 projets faciles de vision par ordinateur pour apprendre par la pratique

As-tu déjà remarqué que les caméras de circulation détectent automatiquement les véhicules, que les magasins utilisent des caméras de surveillance pour suivre les produits en rayon ou que les applications de fitness se servent de la caméra de ton téléphone pour comprendre tes mouvements en temps réel ? Toutes ces technologies reposent sur la vision par ordinateur.

La vision par ordinateur est une branche de l’intelligence artificielle qui aide les machines à voir et à interpréter des images et des vidéos. Au lieu de simplement enregistrer des images, ces systèmes peuvent reconnaître des objets, identifier des motifs et transformer ce qu’ils voient en informations utiles.

Les modèles open source de vision par ordinateur de pointe, comme Ultralytics YOLO26, prennent en charge diverses tâches de vision, notamment la détection d’objets, la classification d’images, la segmentation d’instances, l’estimation de pose et le suivi d’objets. Ces modèles sont conçus pour fonctionner efficacement en temps réel, ce qui permet aux développeurs de créer plus facilement des applications pratiques dans différents secteurs.

10 projets de vision par ordinateur faciles à découvrir en un coup d’œil#

10 projets de vision par ordinateur faciles pour les débutants#

1. Un système d’alarme de sécurité piloté par la vision#

Les systèmes de sécurité sont utilisés dans les maisons, les bureaux et les entrepôts pour protéger les lieux. Les systèmes traditionnels basés sur des capteurs ne sont pas toujours fiables, surtout dans des environnements changeants.

Par exemple, les détecteurs de mouvement de base déclenchent souvent de fausses alarmes à cause des ombres, des changements d’éclairage ou de petits mouvements. En revanche, un système équipé d’une caméra et piloté par la vision par ordinateur peut reconnaître des objets précis, ce qui améliore considérablement la précision et réduit les fausses alertes.

Tu peux créer un système de surveillance de sécurité en temps réel avec Ultralytics YOLO26. Celui-ci traite chaque image de la caméra et détecte dans la scène des objets prédéfinis, comme des personnes ou des véhicules. Lorsqu’un objet d’intérêt est identifié, le système dessine des boîtes englobantes autour de celui-ci et attribue un score de confiance à la prédiction.

Fig. 2. Détection d’une personne dans un jardin avec un modèle Ultralytics YOLO (Source)

Tu peux également définir une région d’intérêt (ROI), comme une porte ou une zone à accès restreint, afin que les alertes se déclenchent uniquement lorsque des objets entrent dans cette zone désignée. Ce type de projet peut t’aider à comprendre le fonctionnement de la détection d’objets en temps réel et la manière d’intégrer les sorties du modèle à des actions automatisées, comme l’envoi de notifications ou le déclenchement d’alarmes.

2. Suivi des entraînements avec la vision par ordinateur#

De nombreuses applications de fitness utilisent une caméra pour compter les répétitions et suivre les mouvements. Pendant que la caméra filme, la vision par ordinateur analyse les mouvements du corps en temps réel.

Tu peux développer un système de suivi des entraînements avec Ultralytics YOLO26 et ses capacités d’estimation de pose. Le modèle traite chaque image et détecte les principaux points du corps, comme les épaules, les coudes, les hanches et les genoux. Ces points forment un squelette numérique qui représente la posture et les mouvements de la personne.

Fig. 3. Suivi en temps réel et comptage automatique des répétitions d’exercices (Source)

Pendant des exercices comme les squats ou les pompes, les variations des angles articulaires peuvent être mesurées pour estimer le nombre de répétitions. Par exemple, en suivant la flexion et l’extension du genou pendant un squat, le système peut compter chaque répétition terminée.

3. Gestion du stationnement des véhicules par la vision#

Se garer peut être frustrant dans des lieux comme les centres commerciaux, les bureaux, les aéroports et les immeubles résidentiels. Vérifier les places manuellement prend du temps, et les capteurs de base indiquent seulement si une place est occupée. Un système équipé d’une caméra peut surveiller toute la zone de stationnement en même temps et indiquer en temps réel les places libres.

Tu peux créer un système de gestion du stationnement avec Ultralytics YOLO26 pour détecter les véhicules à partir d’un flux vidéo en direct. Le système analyse chaque image et repère les voitures dans la scène.

Fig. 4. Gestion intelligente du stationnement grâce à la vision par ordinateur (Source)

Tu peux dessiner des zones de stationnement à l’écran et vérifier si une voiture détectée chevauche l’une d’elles. Si c’est le cas, la place est marquée comme occupée. Sinon, elle reste disponible.

Pour étendre le système, tu peux ajouter la détection des plaques d’immatriculation et utiliser la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour lire les numéros de plaque à des fins de journalisation ou de contrôle d’accès.

4. Identifier les espèces végétales grâce à la classification d’images#

L’identification des plantes est importante pour l’agriculture, la surveillance environnementale et l’éducation. Les agriculteurs l’utilisent pour évaluer l’état des cultures, les chercheurs pour étudier la biodiversité et les élèves pour découvrir différentes espèces.

L’identification traditionnelle des plantes nécessite souvent des connaissances spécialisées et des comparaisons manuelles, ce qui peut prendre du temps et donner des résultats inconstants. La vision par ordinateur accélère et facilite le passage à l’échelle de ce processus en analysant automatiquement les images.

Pour ce type de solution, tu peux créer un modèle de classification d’images qui prédit l’espèce d’une plante à partir d’une photo. Tu peux commencer avec un modèle pré-entraîné comme Ultralytics YOLO26 et l’affiner sur un jeu de données étiquetées de plantes grâce à l’apprentissage par transfert.

Pendant l’entraînement, le modèle apprend à distinguer les espèces en repérant des motifs comme la forme, la texture et les différences de couleur des feuilles. Pour commencer, tu peux consulter des jeux de données de plantes accessibles au public ou des jeux de données communautaires sélectionnés sur des plateformes comme Roboflow Universe, afin d’accéder rapidement à des images étiquetées.

5. Gestion des files d’attente par vision par IA#

Les systèmes de gestion des files d’attente sont utilisés dans des lieux comme les banques, les aéroports, les hôpitaux et les commerces pour surveiller les flux de personnes et réduire le temps d’attente. Avec la vision par ordinateur, tu peux notamment compter et suivre les personnes dans une file à partir d’un flux vidéo en direct.

Un système de surveillance des files d’attente intégrant un modèle de vision par ordinateur, comme Ultralytics YOLO26 pour la détection et le suivi des personnes, peut simplifier la gestion des files. Le système peut traiter chaque image vidéo, détecter les personnes et compter celles qui se trouvent dans une zone de file d’attente prédéfinie.

Fig. 5. Gestion des files d’attente dans un aéroport grâce à la vision par IA

En combinant la détection d’objets à une logique de suivi simple, tu peux estimer la longueur de la file et même évaluer le temps d’attente en fonction de la vitesse à laquelle elle avance.

6. Détection et surveillance de la foule par région#

Il est important de compter les personnes dans une zone précise lors d’événements, dans les lieux publics et pour assurer la sécurité. Au lieu de compter toutes les personnes dans l’image, tu peux te concentrer sur une zone particulière, comme une entrée, une salle d’attente ou une zone à accès restreint.

Avec Ultralytics YOLO26, tu peux détecter les personnes dans chaque image vidéo et définir une région personnalisée à l’écran. Cette solution peut être conçue pour ne compter que les personnes qui se trouvent à l’intérieur de cette limite.

Fig. 6. Surveillance de la foule par comptage dans une région (Source)

Cette approche t’aide à surveiller la densité de la foule dans des zones ciblées et à comprendre comment le taux d’occupation évolue au fil du temps.

7. Contrôle qualité dans l’industrie manufacturière#

Dans l’industrie manufacturière, de petites erreurs comme des composants manquants ou mal placés peuvent nuire à la qualité des produits et entraîner des retours. Pour limiter ces problèmes, de nombreuses chaînes de production utilisent des systèmes de vision afin de détecter les défauts avant que les produits passent à l’étape suivante.

Tu peux simuler une chaîne de montage simple où une caméra filme les produits qui avancent sur un tapis roulant. Avec Ultralytics YOLO26, un tel système peut vérifier que tous les composants requis sont présents et correctement placés.

Fig. 7. Détection et comptage des colis sur une chaîne de montage avec YOLO

Ce type de système peut également être conçu pour compter les articles, vérifier que les emballages sont scellés et contrôler que les produits sont correctement disposés avant de quitter la chaîne.

8. Surveillance de la circulation avec la segmentation d’images#

La surveillance de la circulation ne consiste pas seulement à compter les véhicules. Aux intersections très fréquentées, il est utile de comprendre comment les véhicules sont positionnés dans les voies et quelle part de la chaussée ils occupent.

Pour un système de surveillance du trafic, tu peux créer une solution qui s’appuie sur la prise en charge de la segmentation d’instances d’Ultralytics YOLO26. Contrairement à la détection d’objets classique, la segmentation d’instances génère des masques au niveau du pixel pour chaque véhicule détecté, en délimitant sa forme exacte plutôt qu’en traçant simplement une boîte englobante.

Fig. 8. Segmentation, comptage et suivi des véhicules en temps réel (Source)

En analysant ces masques de segmentation, le système peut fournir des informations plus détaillées sur l’utilisation des voies, la densité des véhicules et les schémas de congestion.

9. Utiliser la vision par ordinateur pour estimer la vitesse#

L’estimation de la vitesse est couramment utilisée dans la surveillance du trafic, la logistique et les systèmes de transport intelligents. Grâce à la vision par ordinateur, tu peux estimer la vitesse d’un véhicule directement à partir d’une vidéo, sans capteur physique ni radar.

Fig. 9. Suivi des véhicules avec YOLO (Source)

Tu peux utiliser Ultralytics YOLO26 pour détecter et suivre des objets dans un flux vidéo. En mesurant la distance parcourue par un véhicule entre les images et en utilisant la fréquence d’images de la vidéo ainsi qu’une référence de distance réelle, tu peux estimer sa vitesse.

10. Surveillance de la sécurité des travailleurs par estimation de pose#

La sécurité des travailleurs est essentielle dans des environnements tels que les chantiers, les usines et les entrepôts. Une posture dangereuse, une mauvaise technique de levage ou une chute soudaine peuvent considérablement accroître le risque de blessure.

Par exemple, tu peux utiliser Ultralytics YOLO26 avec l’estimation de pose pour analyser en temps réel la posture des travailleurs. Le modèle détecte des points clés du corps, comme les épaules, les hanches, les genoux et les coudes. En évaluant les angles des articulations et les schémas de mouvement, le système peut repérer les flexions dangereuses, les mauvaises postures de levage ou les mouvements brusques pouvant indiquer une chute.

Fig. 10. Utilisation de l’estimation de la pose humaine pour analyser la posture des ouvriers du bâtiment (Source)

Le système peut également mesurer la durée pendant laquelle un travailleur reste dans une position contraignante et déclencher des alertes si les seuils de posture prédéfinis sont dépassés.

Comprendre le fonctionnement de la vision par ordinateur#

La vision par ordinateur est un domaine de l’IA qui utilise l’apprentissage profond, l’apprentissage automatique et d’autres techniques pour aider les machines à comprendre les images et les vidéos. Elle permet aux systèmes d’analyser des données visuelles et d’y reconnaître des motifs.

Le processus commence souvent par le traitement ou le prétraitement des images, qui consiste à nettoyer, redimensionner ou améliorer les données visuelles avant leur analyse. Un réseau neuronal est ensuite entraîné sur de grands jeux de données afin d’apprendre à reconnaître des motifs comme les formes, les contours, les textures et les caractéristiques des objets. En général, plus les données d’entraînement d’un modèle sont de bonne qualité, meilleures sont ses performances dans différents scénarios réels.

De nombreux systèmes modernes de vision par ordinateur s’appuient sur des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), spécialement conçus pour les tâches liées aux images. Les CNN extraient automatiquement les caractéristiques visuelles importantes et les utilisent pour effectuer des prédictions.

La plupart des projets pour débutants s’articulent autour de quelques tâches fondamentales de vision par ordinateur. Voici les principales que tu rencontreras :

• Classification d’images : Cette tâche attribue une seule étiquette à une image entière, par exemple pour déterminer si une image représente un chat ou un chien.
• Détection d’objets : Les objets d’une image sont localisés et mis en évidence à l’aide de boîtes englobantes. Par exemple, il s’agit d’identifier des voitures, des personnes ou des vélos dans une scène de rue.
• Segmentation d’instances : Chaque objet d’une image est séparé au niveau du pixel afin de délimiter sa forme exacte, ce qui est utile lorsqu’on a besoin de contours précis.
• Estimation de pose : Des points clés du corps humain, comme les épaules, les coudes et les genoux, sont identifiés dans les images afin de comprendre la posture et les mouvements.
• Suivi d’objets : Les objets sont suivis d’une image vidéo à l’autre pour surveiller leur déplacement au fil du temps.

Fig. 1. Exemple de détection d’objets par vision par ordinateur

L’impact croissant de la vision par ordinateur#

Aujourd’hui, l’IA visuelle est adoptée dans de nombreux secteurs. En effet, le marché mondial de la vision par ordinateur devrait atteindre 58 milliards de dollars d’ici 2030, avec une croissance annuelle de près de 20 %, à mesure que davantage d’organisations intègrent l’intelligence visuelle à leurs systèmes.

Le transport, par exemple, est un important secteur de croissance. Pour les voitures autonomes, la vision par ordinateur permet aux véhicules de détecter en temps réel les voies, les autres véhicules, les piétons et les feux de circulation.

Le commerce de détail est un autre exemple intéressant. Les magasins automatisés utilisent la vision par ordinateur et la fusion de capteurs pour détecter les produits pris par les clients, ce qui permet de faire ses achats sans passer en caisse.

Dans le secteur de la santé, la vision par ordinateur est largement utilisée en imagerie médicale pour analyser des examens tels que les radiographies, les IRM et les scanners, aidant ainsi les cliniciens à détecter des anomalies et à étayer leur diagnostic.

Points à prendre en compte avant de commencer un projet d’IA visuelle#

Bien planifier ton projet d’IA visuelle peut t’aider à éviter les erreurs courantes et à créer un système plus fiable. Voici quelques facteurs pratiques à prendre en compte avant de commencer un projet de vision par ordinateur :

• Définis clairement l’objectif : Précise ce que tu veux que le système fasse : détecter des objets, suivre des mouvements, estimer une pose ou classer des images. Un objectif clair peut mieux guider tes décisions techniques tout au long du projet.
• Donne la priorité à la qualité du jeu de données : Des données et des annotations bien étiquetées, diversifiées et représentatives sont essentielles. Des données de mauvaise qualité entraînent souvent des performances peu fiables du modèle.
• Choisis les bons outils : Sélectionne des outils bien pris en charge et faciles à utiliser. Python est un choix courant pour les débutants, car il propose un vaste écosystème de bibliothèques de vision par ordinateur et de ressources pédagogiques. Les modèles de la famille Ultralytics YOLO sont également populaires pour diverses tâches de vision, comme la détection et le suivi d’objets, ce qui en fait un point de départ pratique et accessible.
• Optimise pour les conditions réelles : Les variations d’éclairage, les angles de caméra, le flou de mouvement et les arrière-plans chargés peuvent affecter les performances. Teste ton système dans des conditions similaires à celles de son utilisation réelle.
• Pense à la confidentialité et à l’éthique : Si tu travailles avec des images ou des vidéos de personnes, tiens compte des réglementations sur la confidentialité des données et des pratiques responsables en matière d’IA. Assure-toi que les données sont collectées et utilisées de manière appropriée.

Points clés à retenir#

La vision par ordinateur transforme la façon dont les systèmes comprennent les données visuelles. En explorant des idées de projets pratiques et des applications concrètes, les débutants peuvent rapidement acquérir une expérience pratique.

Des modèles comme Ultralytics YOLO26 facilitent les premiers pas et permettent d’obtenir des résultats plus rapidement. Avec des objectifs clairs et des données de qualité, tu peux établir des bases solides pour créer des systèmes de vision par ordinateur plus avancés.

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