10 projets faciles de vision par ordinateur pour apprendre en pratique

As-tu déjà remarqué comment les caméras de circulation détectent automatiquement les véhicules, comment les magasins utilisent des caméras de surveillance pour suivre les produits dans les rayons ou comment les applications de fitness utilisent 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 à la pointe de la technologie, 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 faciles de vision par ordinateur en un coup d’œil#

10 projets faciles de vision par ordinateur pour 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 sécuriser les espaces. Les systèmes traditionnels à base de capteurs ne sont pas toujours fiables, notamment dans les environnements changeants.

Par exemple, les simples détecteurs de mouvement déclenchent souvent de fausses alarmes à cause des ombres, des changements d’éclairage ou de petits mouvements. À l’inverse, un système basé sur une caméra et alimenté par la vision par ordinateur peut identifier des objets précis d’intérêt, améliorant considérablement la précision et réduisant les fausses alertes.

Un système de surveillance de sécurité en temps réel peut être créé avec Ultralytics YOLO26, qui traite chaque image de la caméra et détecte des objets prédéfinis, comme des personnes ou des véhicules, dans la scène. 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)

Une région d’intérêt (ROI), comme une porte ou une zone à accès restreint, peut également être définie afin que les alertes ne se déclenchent que 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 l’intégration des sorties d’un modèle à des actions automatisées, comme des notifications ou des alarmes.

2. Surveillance 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 capture la vidéo, la vision par ordinateur analyse les mouvements du corps en temps réel.

Un tel système de surveillance des entraînements peut être développé avec Ultralytics YOLO26 et ses capacités d’estimation de pose. Le modèle traite chaque image et détecte des points clés 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 automatisé des répétitions d’exercices (Source)

Lorsque des exercices comme les squats ou les pompes sont effectués, 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 assistée par la vision#

Se garer peut être frustrant dans des endroits comme les centres commerciaux, les bureaux, les aéroports et les résidences. La vérification manuelle des places prend du temps, tandis que les capteurs basiques indiquent seulement si une place est occupée. Un système basé sur une caméra peut surveiller toute la zone de stationnement simultanément et indiquer en temps réel quelles places sont 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 identifie 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 de ces zones. Si c’est le cas, la place est marquée comme occupée. Sinon, elle reste disponible.

Pour étendre le système, tu pourrais ajouter la détection des plaques d’immatriculation et appliquer la reconnaissance optique de caractères (OCR) afin de lire les numéros des plaques à des fins d’enregistrement ou de contrôle d’accès.

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

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

L’identification traditionnelle des plantes nécessite souvent des connaissances spécialisées et une comparaison manuelle, ce qui peut prendre du temps et manquer de cohérence. La vision par ordinateur accélère ce processus et le rend plus évolutif 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 préentraîné comme Ultralytics YOLO26 et l’affiner sur un jeu de données de plantes annoté à l’aide de l’apprentissage par transfert.

Pendant l’entraînement, le modèle apprend des motifs comme la forme, la texture et les différences de couleur des feuilles afin de distinguer les espèces. Pour commencer, tu peux explorer 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 annotées.

5. Gestion des files d’attente avec l’IA visuelle#

Les systèmes de gestion des files d’attente sont utilisés dans des endroits comme les banques, les aéroports, les hôpitaux et les magasins pour surveiller les flux de personnes et réduire le temps d’attente. Plus précisément, avec la vision par ordinateur, tu peux compter et surveiller les personnes dans une file à l’aide d’un flux vidéo en direct.

Un système de surveillance des files d’attente intégré à 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 individus et compter le nombre de personnes présentes dans une zone de file prédéfinie.

Fig. 5. Gestion des files d’attente dans un aéroport grâce à l’IA visuelle

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

6. Détection et surveillance des foules par région#

Compter les personnes dans une zone donnée est important pour les événements, les espaces publics et la gestion de la sécurité. Au lieu de compter toutes les personnes présentes dans l’image, tu peux te concentrer uniquement sur une région sélectionnée, comme une entrée, une zone 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 compter uniquement les individus situés à l’intérieur de cette limite.

Fig. 6. Surveillance des foules avec le comptage par région (Source)

Cette approche t’aide à surveiller la densité de foule dans des zones ciblées et à comprendre comment l’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 positionnés peuvent affecter la qualité des produits et entraîner des retours. Pour réduire ces problèmes, de nombreuses lignes de production utilisent des systèmes de vision pour détecter les défauts avant que les produits ne passent à l’étape suivante.

Tu peux simuler une simple chaîne de montage dans laquelle une caméra capture les produits lorsqu’ils se déplacent sur un tapis roulant. Avec Ultralytics YOLO26, un tel système peut vérifier que tous les composants requis sont présents et correctement positionnés.

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

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

8. Surveillance du trafic avec la segmentation d’images#

La surveillance du trafic ne consiste souvent pas seulement à compter les véhicules. Aux intersections très fréquentées, elle aide à 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 utilisant la prise en charge de la segmentation d’instances d’Ultralytics YOLO26. Contrairement à la détection d’objets basique, la segmentation d’instances génère des masques au niveau des pixels pour chaque véhicule détecté, en délimitant sa forme exacte au lieu de dessiner uniquement 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 tendances de congestion.

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

L’estimation de vitesse est couramment utilisée pour la surveillance du trafic, la logistique et les systèmes de transport intelligents. Avec la vision par ordinateur, tu peux estimer directement la vitesse d’un véhicule à partir d’une vidéo, sans utiliser de capteurs physiques ni de 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 deux 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 avec l’estimation de pose#

La sécurité des travailleurs est essentielle dans des environnements comme les chantiers de construction, les usines et les entrepôts. Une posture dangereuse, des techniques de levage inadéquates ou des chutes soudaines peuvent augmenter considérablement le risque de blessure.

Un exemple consiste à 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 articulaires et les schémas de mouvement, le système peut identifier une flexion dangereuse, une mauvaise posture de levage ou des mouvements soudains pouvant indiquer une chute.

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

Il peut également mesurer la durée pendant laquelle un travailleur reste dans une position contraignante et déclencher des alertes si des 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 de reconnaître des motifs.

Le processus commence souvent par le traitement des images ou le prétraitement des données, au cours duquel les données visuelles sont nettoyées, redimensionnées ou améliorées avant leur analyse. Un réseau neuronal est ensuite entraîné sur de grands jeux de données afin d’apprendre des motifs comme les formes, les contours, les textures et les caractéristiques des objets. En général, plus les données de haute qualité utilisées pour entraîner un modèle sont nombreuses, meilleures sont ses performances dans différents scénarios du monde réel.

De nombreux systèmes modernes de vision par ordinateur reposent sur des réseaux neuronaux convolutifs (CNNs), spécialement conçus pour les tâches liées aux images. Les CNNs 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 de vision fondamentales. 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 présents dans une image sont localisés et mis en évidence à l’aide de boîtes englobantes, par exemple pour 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 des pixels afin que sa forme exacte puisse être délimitée, ce qui est utile lorsque des contours précis sont nécessaires.
• Estimation de pose : Les points clés du corps humain, comme les épaules, les coudes et les genoux, sont identifiés dans les images pour comprendre la posture et les mouvements.
• Suivi d’objets : Les objets sont suivis d’une image vidéo à l’autre afin de surveiller leurs déplacements au fil du temps.

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

L’impact croissant de la vision par ordinateur#

Aujourd’hui, l’IA visuelle est adoptée dans de nombreux secteurs. En fait, 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 %, alors que de plus en plus d’organisations intègrent l’intelligence visuelle à leurs systèmes.

Le transport constitue par exemple un domaine majeur de croissance. Pour les voitures autonomes, la vision par ordinateur permet aux véhicules de détecter en temps réel les voies, les 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 que les clients prennent, ce qui permet de faire ses achats sans passer en caisse.

Parallèlement, dans le secteur de la santé, la vision par ordinateur est largement utilisée en imagerie médicale pour analyser des examens comme les radiographies, les IRM et les images de scanner, afin d’aider les cliniciens à détecter des anomalies et à établir un diagnostic.

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

Planifier ton projet d’IA visuelle à l’avance 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, qu’il s’agisse de détecter des objets, de suivre des mouvements, d’estimer une pose ou de classifier 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 de modèle peu fiables.
• 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 offre un vaste écosystème de bibliothèques de vision par ordinateur et de ressources d’apprentissage. 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 changements d’éclairage, les angles de caméra, le flou de mouvement et l’encombrement de l’arrière-plan peuvent affecter les performances. Teste ton système dans des conditions similaires à celles dans lesquelles il sera réellement utilisé.
• Réfléchis à la confidentialité et à l’éthique : Si tu travailles avec des images ou des vidéos de personnes, tiens compte des réglementations relatives à 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 manière 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.

Les modèles comme Ultralytics YOLO26 facilitent les débuts et permettent d’obtenir plus rapidement des résultats. Avec des objectifs clairs et des données de qualité, tu peux établir une base solide pour des systèmes de vision par ordinateur plus avancés.

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