60 applications majeures de la vision par ordinateur

Les images et les vidéos jouent aujourd’hui un rôle essentiel dans la prise de décision. Nous nous appuyons sur les informations visuelles lorsque nous circulons sur des routes très fréquentées, faisons des achats en ligne, parcourons les réseaux sociaux, visitons des hôpitaux et même lorsque nous gérons des entreprises.

Les données visuelles sont devenues une composante naturelle de la vie quotidienne et influencent bon nombre de nos choix. Pour que les machines comprennent ces informations de manière similaire, elles doivent également pouvoir voir et interpréter le contenu visuel.

C’est là que la vision par ordinateur fait la différence. En tant que branche de l’intelligence artificielle (AI), la vision par ordinateur permet aux machines d’interpréter les informations visuelles et d’en comprendre le sens.

Au lieu de simplement enregistrer ce qui se passe, la technologie de vision par ordinateur peut analyser des images pour en extraire des informations utiles. Les solutions de vision par ordinateur peuvent détecter des objets, suivre des mouvements et classer des éléments selon leur forme, leur taille ou leur couleur.

Prenons un exemple simple. Imaginons un responsable de magasin qui souhaite déterminer quels rayons sont le plus rapidement en rupture de stock. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent analyser les images des rayons pour repérer les articles manquants et mettre en évidence les produits qui se vendent rapidement. Les responsables de magasin peuvent ainsi réapprovisionner les rayons à temps.

Ces systèmes reposent sur des modèles de vision par ordinateur, entraînés sur des jeux de données pour reconnaître des objets et identifier des motifs dans les données visuelles. Par exemple, Ultralytics YOLO26 est un modèle de vision rapide et fiable, conçu pour offrir des capacités de vision par ordinateur en temps réel.

Fig. 1. Ultralytics YOLO26 utilisé pour détecter des bouteilles. (Source)

Dans cet article, nous allons explorer 60 applications percutantes de la vision par ordinateur et voir comment elles sont utilisées dans différents secteurs. C’est parti !

Le rôle de la vision par ordinateur à l’ère de l’AI moderne#

Avant d’examiner les différentes applications de la vision par ordinateur, intéressons-nous rapidement à son importance aujourd’hui.

Pendant des années, la surveillance et l’analyse d’images ou de vidéos ont été des processus manuels. Cette approche manuelle prenait du temps, était sujette aux erreurs et manquait de cohérence. En fait, des études montrent que les erreurs humaines sont à l’origine de près d’un quart des problèmes liés aux inspections dans les environnements industriels, ce qui ralentit la prise de décision dans de nombreux secteurs.

La situation a évolué avec l’essor du machine learning et les avancées majeures de la vision par ordinateur. Au cœur de l’AI appliquée à la vision se trouve l’analyse d’image, qui permet aux modèles de comprendre ce qu’ils voient.

Cela a entraîné l’adoption rapide d’applications telles que l’inspection, le suivi et l’automatisation, le marché mondial de la vision par ordinateur devant atteindre environ 58 milliards de dollars d’ici 2032.

Cette croissance s’explique par la valeur que la vision par ordinateur apporte aux applications concrètes. En automatisant l’analyse des images et des vidéos, elle fournit des résultats plus rapides, plus précis et plus fiables. Par exemple, les routes peuvent être surveillées pour détecter les accidents. De même, les exploitations agricoles peuvent surveiller en temps réel l’état des cultures, tandis que les magasins peuvent suivre les rayons qui se vident en premier.

Ces cas d’utilisation aident les équipes à agir plus rapidement et à prendre de meilleures décisions grâce à des données fiables. Pour y parvenir, la vision par ordinateur s’appuie sur un ensemble de tâches fondamentales qui permettent un large éventail d’applications.

Principales tâches de vision par ordinateur#

Les tâches de vision par ordinateur reposent sur des modèles de vision par ordinateur entraînés, qui apprennent à partir de vastes jeux de données et appliquent ces connaissances à des flux vidéo en direct. Par exemple, les modèles Ultralytics YOLO, comme YOLO26, prennent en charge plusieurs tâches dans des environnements en temps réel.

Voici quelques-unes des principales tâches de vision par ordinateur utilisées dans un large éventail d’applications :

• Détection d’objets : elle consiste à identifier les objets dans une image ou une vidéo et à les localiser à l’aide de boîtes englobantes. Elle constitue souvent le point de départ de nombreuses applications de vision par ordinateur.
• Suivi d’objets : après avoir détecté un objet, un modèle de vision peut continuer à le suivre d’une image à l’autre dans une vidéo. Les modèles peuvent ainsi surveiller et comprendre les mouvements.
• Segmentation d’instances : elle va plus loin en séparant les objets de l’arrière-plan ou en les divisant en régions précises.
• Classification d’images : cette tâche attribue une étiquette à une image entière. Elle peut servir à identifier des types de véhicules, à distinguer les fruits mûrs des fruits non mûrs ou à classer différents types de défauts sur une ligne de production.
• Estimation de pose : elle identifie la position et l’orientation de points clés sur des objets, le plus souvent des humains ou des animaux. Elle est largement utilisée dans l’analyse sportive, la surveillance des patients et la robotique pour comprendre la posture, les mouvements et les interactions.
• Détection de boîtes englobantes orientées (OBB) : cette tâche détecte les objets et indique leur position et leur rotation, ce qui la rend utile pour identifier les objets inclinés ou pivotés dans les images ou les vidéos.

Fig. 2. Tâches de vision par ordinateur prises en charge par Ultralytics YOLO26 (Source)

Exploration de 60 applications de la vision par ordinateur dans différents secteurs#

Voyons maintenant comment la vision par ordinateur est appliquée à un large éventail de cas d’utilisation concrets dans des secteurs tels que le commerce de détail, la fabrication, la santé, l’automobile et l’agriculture.

1. Maintenance prédictive par inspection visuelle#

Les usines comprennent un très grand nombre de machines fonctionnant simultanément, et il peut être difficile de toutes les surveiller. Les systèmes de maintenance prédictive fondés sur la vision par ordinateur utilisent des caméras pour surveiller en continu les équipements et analyser des signes visuels tels que la corrosion, les fuites, les défauts d’alignement et l’usure des surfaces. En détectant les premiers indicateurs de défaillance, ces systèmes fondés sur la vision aident les équipes à planifier la maintenance de manière proactive, à réduire les arrêts imprévus, à prolonger la durée de vie des machines et à garantir des opérations industrielles plus sûres et plus efficaces.

2. Détection de plaques d’immatriculation#

Grâce à la technologie de vision par ordinateur, tu peux détecter les plaques d’immatriculation. Ces systèmes sont souvent intégrés à une technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour scanner la plaque d’un véhicule et en extraire les lettres et les chiffres.

Il devient ainsi plus facile d’identifier les véhicules lorsqu’ils circulent sur les routes ou franchissent des points de contrôle. Cette technologie est couramment utilisée pour la surveillance du trafic, dans les péages et les systèmes de stationnement. Elle est également appliquée aux points d’entrée et de sortie des bâtiments résidentiels ou commerciaux afin d’automatiser le suivi des véhicules et de réduire les contrôles manuels.

3. Surveillance des comportements suspects#

Tu peux surveiller les comportements humains suspects grâce à la vision par ordinateur. Au lieu de surveiller chaque flux vidéo, les caméras et les capteurs intégrés à un système de vision s’appuient sur la détection et le suivi.

Ils peuvent détecter des activités et signaler des anomalies, comme la présence prolongée dans une zone, une course soudaine ou l’accès à une zone réglementée. Cette technologie est principalement utilisée dans les espaces publics, les magasins, les stations de transport et les zones hautement sécurisées, afin d’alerter rapidement les équipes de sécurité lorsqu’une situation semble suspecte.

4. Détection des incendies et de la fumée#

La détection des incendies et de la fumée peut fournir des alertes précoces avant un incident majeur. Les modèles de vision par ordinateur rendent cela possible.

Ces modèles peuvent être utilisés pour observer en continu les changements visuels, comme la fumée qui se déplace, les flammes vacillantes ou une brume inhabituelle dans l’air. La détection des incendies et de la fumée est généralement utilisée dans les entrepôts, les usines, les forêts et les grands bâtiments, où une détection précoce peut faire toute la différence.

Fig. 3. Détection et segmentation de la fumée avec YOLO (Source)

5. Véhicules autonomes#

Les véhicules autonomes s’appuient généralement sur la vision par ordinateur pour interpréter les mouvements constants. Tesla, par exemple, utilise des caméras et des systèmes de vision par ordinateur dans ses voitures autonomes pour traiter les données visuelles et détecter les voies, les panneaux de signalisation, les véhicules proches et les personnes. Les modèles fondés sur la vision prennent en charge des tâches telles que la détection, le suivi et la segmentation, aidant ainsi la voiture à comprendre son environnement et à hiérarchiser les informations critiques.

6. Détection des graffitis par l’AI#

La détection des graffitis peut être réalisée à l’aide de la vision par ordinateur pour identifier les marquages peints sur les murs, les ponts et autres espaces publics. Les systèmes intelligents peuvent scanner des images ou des vidéos pour reconnaître les formes, les couleurs et les motifs correspondant à des graffitis, même dans des scènes urbaines animées.

Les modèles de vision par ordinateur tels qu’Ultralytics YOLO26 prennent en charge la détection d’objets et la classification d’images, qui peuvent servir à détecter les graffitis et à signaler en temps réel les nouveaux marquages. Les villes intelligentes peuvent utiliser des solutions de détection des graffitis fondées sur YOLO26 pour planifier plus rapidement les opérations de nettoyage, surveiller les zones concernées et entretenir les espaces publics.

7. Entretien urbain#

Assurer le bon fonctionnement d’une ville implique de nombreuses vérifications de maintenance chaque jour. Les solutions de vision par ordinateur peuvent changer cela en surveillant les rues et les espaces publics.

Par exemple, Singapour est réputée pour ses initiatives qui utilisent l’AI appliquée à la vision afin d’entretenir les espaces urbains. Les systèmes fondés sur la vision surveillent les rues, les espaces publics et les infrastructures, en détectant des problèmes comme les nids-de-poule, les panneaux endommagés ou les poubelles qui débordent.

8. Surveillance des foules#

La surveillance des foules consiste à analyser la manière dont les personnes se déplacent et se rassemblent dans les espaces très fréquentés. Les caméras et les capteurs, intégrés à un algorithme de vision, peuvent traiter des flux vidéo en direct pour estimer la taille d’une foule, suivre les schémas de déplacement et détecter les changements soudains.

Cela aide à identifier les goulots d’étranglement, la surpopulation ou les activités inhabituelles avant qu’elles ne deviennent problématiques. La surveillance des foules est utile dans des lieux tels que les gares ferroviaires, les stades, les événements publics et les centres-villes.

Fig. 4. Utilisation de YOLO pour compter les personnes et gérer les foules (Source)

9. Détection des vols#

Pour détecter les vols, la technologie de vision par ordinateur est utilisée afin d’identifier les activités suspectes. L’AI appliquée à la vision peut aider à analyser les images des caméras à l’aide d’algorithmes de deep learning et de détection d’objets pour suivre les personnes, les objets et les schémas de déplacement en temps réel.

Au lieu de s’appuyer uniquement sur des alarmes ou des analyses a posteriori, ces applications de vision par ordinateur signalent les comportements inhabituels. Cette automatisation aide les magasins, les entrepôts et les villes intelligentes à réduire les pertes et à rationaliser les processus de sécurité.

10. Détection des voies#

Pour conduire en toute sécurité, les véhicules autonomes doivent comprendre clairement la route. La détection des voies est une application fondamentale de la vision par ordinateur, utilisée pour comprendre la structure de la route en temps réel.

Les systèmes fondés sur la vision peuvent identifier les marquages au sol, les bords de la route et les virages. En appliquant des tâches de vision telles que la segmentation et la détection d’objets, les modèles de vision par ordinateur peuvent suivre les voies même lorsque l’éclairage change ou que la circulation est dense.

11. Détection des accidents et des collisions#

La détection des accidents et des collisions utilise la technologie de vision par ordinateur pour détecter les accidents et les quasi-accidents en temps réel. Les modèles de vision par ordinateur, combinés à des algorithmes de détection des collisions, peuvent aider à analyser les flux vidéo en temps réel provenant de caméras de circulation, de caméras embarquées ou de drones.

En suivant les arrêts soudains de véhicules, les mouvements anormaux ou les interactions inattendues avec des objets, ces systèmes basés sur l’AI peuvent identifier les accidents en quelques secondes. Cela permet donc d’accélérer les interventions d’urgence et d’améliorer la gestion du trafic dans les villes intelligentes.

12. Surveillance du conducteur et détection de la somnolence#

Les longs trajets et la circulation dense peuvent affecter la vigilance du conducteur. La surveillance de l’attention du conducteur et la détection de la somnolence, rendues possibles par les systèmes de vision par ordinateur, peuvent comprendre l’état physique du conducteur en temps réel.

Par exemple, les caméras installées dans le véhicule peuvent observer des signes tels que la fermeture des yeux, la fréquence des clignements, les mouvements de la tête et la direction du regard. Les modèles de machine learning et de deep learning interprètent ensuite ces signaux. Lorsque des signes de fatigue ou de distraction apparaissent, le système peut émettre des alertes ou des avertissements.

13. Systèmes de stationnement intelligent#

Trouver une place de stationnement dans une ville animée peut être difficile, mais la technologie de vision par ordinateur simplifie aujourd’hui cette tâche. Les systèmes de stationnement intelligent utilisent des caméras et des modèles de vision par ordinateur alimentés par l’AI pour surveiller les parkings en temps réel.

Les modèles de vision peuvent détecter les places libres et occupées, aidant les conducteurs à trouver rapidement et efficacement une place. Ils sont couramment utilisés dans les centres commerciaux, les aéroports, les complexes de bureaux et les centres-villes pour améliorer l’efficacité du stationnement.

Fig. 5. Détection des places de stationnement avec YOLO (Source)

14. Analyse des cartes thermiques des clients#

Les détaillants peuvent utiliser l’analyse des cartes thermiques des clients pour comprendre comment les acheteurs se déplacent dans un magasin. Les caméras dotées de capacités de vision suivent les endroits où les clients marchent, s’arrêtent ou se regroupent, puis transforment ces données en cartes thermiques colorées.

Les zones fréquentées apparaissent dans des couleurs chaudes, tandis que les zones plus calmes utilisent des teintes froides. Ces cartes sont particulièrement utiles pour améliorer l’agencement, mieux positionner les produits, réduire les regroupements près des caisses et analyser le comportement des clients.

15. Détection des logos de marque#

De nombreuses entreprises de médias utilisent désormais la vision par ordinateur pour détecter les logos dans les images et les vidéos diffusées sur différentes plateformes, notamment dans les publicités, les événements et les publications sur les réseaux sociaux. En détectant et en classant les logos, les entreprises peuvent mesurer la portée des campagnes, surveiller l’exposition de leur marque et repérer rapidement les utilisations non autorisées ou frauduleuses des logos. Les équipes marketing et juridiques peuvent ainsi surveiller la présence de la marque à grande échelle sans examiner manuellement de grands volumes de contenu visuel.

16. Surveillance des stocks en rayon#

Les rayons vides passent souvent inaperçus jusqu’à ce qu’un client les signale. La surveillance des stocks en rayon peut éviter cela en utilisant des caméras pour scanner régulièrement les rayons. Les systèmes d’AI appliquée à la vision peuvent scanner les images des rayons, détecter les produits, compter les articles et suivre les changements au fil du temps grâce à la détection et au suivi d’objets. Cela résout un problème courant du commerce de détail : les occasions de réapprovisionnement manquées.

17. Détection des fuites dans les dalles#

La technologie de vision par ordinateur peut servir à identifier les fuites dans les dalles des bâtiments en analysant des images prises par caméra thermique. Ces systèmes effectuent des tâches telles que la détection d’objets et la segmentation pour repérer des signes subtils d’humidité, des fissures ou des problèmes structurels. Grâce aux caméras thermiques, les équipes de maintenance peuvent détecter rapidement les problèmes et réduire leur dépendance aux inspections manuelles. La détection des fuites dans les dalles est largement utilisée dans les habitations, les bâtiments commerciaux et les grandes installations pour réduire les coûts de réparation.

18. Contrôle qualité#

Le contrôle qualité consiste à vérifier qu’un produit fini respecte les normes requises avant d’atteindre les clients. Les modèles de vision par ordinateur peuvent comparer les produits à des critères prédéfinis et rechercher les problèmes visibles qui affectent leur utilisabilité, leur sécurité ou leur apparence. Les fabricants peuvent ainsi maintenir une qualité constante à grande échelle et réduire les retours sans ralentir la production.

19. Détection des défauts#

La détection des défauts vérifie la présence de problèmes tels que des fissures, des rayures ou des étiquettes incorrectes. Elle utilise des tâches de vision par ordinateur comme la détection d’objets pour repérer les défauts, même lorsque les articles se déplacent rapidement sur une ligne de production.

Lorsqu’un défaut est détecté, le produit peut être automatiquement signalé ou retiré. Cela garantit que seuls les articles de haute qualité poursuivent leur parcours, sans ralentir les processus de fabrication.

20. Détection des surfaces#

La vision par ordinateur est également utilisée pour inspecter la finition extérieure des produits et garantir une qualité constante. Les modèles fondés sur la vision analysent la texture, l’uniformité des couleurs, les revêtements et le polissage afin de détecter les finitions irrégulières ou les dommages de surface. Cette application est courante dans les secteurs où l’apparence compte autant que les performances, comme l’électronique, la fabrication automobile et les biens de consommation.

21. Inspection des articles manquants#

Avant que les produits ne soient scellés ou expédiés, des caméras alimentées par l’AI peuvent vérifier que tous les articles requis sont présents. Grâce au machine learning et à la vision par ordinateur, ces systèmes peuvent détecter rapidement les bouteilles, pièces ou composants emballés manquants, ce qui réduit les erreurs et les reprises. En combinant la détection d’objets et la surveillance en temps réel, les fabricants peuvent maintenir une qualité constante et éviter des erreurs coûteuses.

22. Surveillance des lignes d’assemblage#

Les lignes de production peuvent être surveillées en temps réel grâce à la technologie de vision par ordinateur afin d’identifier les pièces mal alignées, les blocages ou les étapes omises. Les systèmes de vision peuvent suivre les objets et vérifier leur position lorsque les articles avancent le long de la ligne.

Lorsqu’un problème est détecté, les équipes peuvent être immédiatement alertées, ce qui réduit les temps d’arrêt, améliore les flux de travail et préserve la qualité des produits. Cette automatisation garantit l’efficacité des opérations tout en favorisant une prise de décision rapide.

23. Automatisation des entrepôts#

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent jouer un rôle essentiel dans l’automatisation moderne des entrepôts. Par exemple, dans les entrepôts d’Amazon, des robots guidés par la vision identifient les colis, suivent leurs déplacements et déterminent où les stocker ou les récupérer. En combinant les données visuelles et la robotique alimentée par l’AI, les entrepôts peuvent rationaliser leurs flux de travail, réduire les erreurs humaines et garantir que les colis atteignent plus rapidement leur destination.

24. Suivi des stocks#

Grâce aux avancées de la technologie de vision par ordinateur, les entreprises peuvent surveiller les niveaux de stock en temps réel, détecter les articles manquants ou mal rangés et mettre automatiquement à jour les registres. Cela permet une gestion des stocks plus précise, aide à prévenir les surstocks ou les ruptures et favorise une prise de décision plus rapide dans les entrepôts, les magasins et les environnements de fabrication.

25. Comptage et identification des comprimés#

Dans le secteur de la santé, compter et identifier précisément les comprimés est essentiel pour éviter les erreurs. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent utiliser la détection d’objets et la classification d’images pour identifier les types de comprimés et les compter automatiquement. Les caméras intégrées à un système de vision capturent des images haute résolution des médicaments, et des algorithmes alimentés par l’AI les analysent en temps réel, aidant ainsi les pharmacies, les hôpitaux et les cliniques à maintenir leurs processus de travail.

Fig. 6. Comptage et détection de comprimés à l’aide d’un modèle Ultralytics YOLO (Source)

26. Tri du linge#

Dans les blanchisseries industrielles, le tri manuel est lent et souvent sujet aux erreurs. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent utiliser des caméras et des modèles d’IA pour trier automatiquement les vêtements selon leur couleur, leur taille ou leur type de tissu.

En détectant chaque article et en le dirigeant vers le bac ou le cycle de lavage approprié, ces systèmes améliorent la rapidité et la régularité. Ils sont donc particulièrement utiles dans les hôtels, les hôpitaux et les blanchisseries industrielles, où l’efficacité et la précision sont essentielles.

27. Détection des fissures#

La vision par ordinateur aide à repérer les fissures difficiles à voir à l’œil nu. À l’aide de caméras et du traitement d’image, les modèles d’IA analysent des surfaces telles que les routes, les murs, les ponts et les machines afin de détecter les premiers signes de dégradation.

Grâce à des tâches telles que la détection d’objets et la segmentation, même les fractures minuscules peuvent être identifiées rapidement. Cela aide les équipes à planifier les réparations à temps et à réduire les risques pour la sécurité.

28. Comptage cellulaire en microscopie#

Les expériences en laboratoire reposent souvent sur la connaissance du nombre exact de cellules dans un échantillon. Cela a conduit les chercheurs à utiliser des modèles de vision par ordinateur prenant en charge la segmentation d’images et le comptage d’objets. Ces modèles détectent les cellules individuelles, séparent celles qui se chevauchent et les comptent automatiquement, ce qui permet de gagner du temps et d’améliorer la précision.

29. Détection des fractures en motte#

La vision par ordinateur peut aider les médecins à repérer les fractures en motte sur des radiographies, des fractures fréquentes chez les enfants et faciles à manquer. Les modèles d’apprentissage profond peuvent être ajustés pour analyser des données d’imagerie médicale, en apprenant les formes et les textures des os afin de détecter les courbures ou fissures subtiles. En particulier, la classification d’images peut mettre en évidence les zones préoccupantes, aidant les radiologues à établir des diagnostics plus rapides et plus précis.

30. Détection des chutes de patients#

Dans les hôpitaux et les établissements de soins, assurer la sécurité des patients 24 heures sur 24 est un enjeu crucial. Le personnel ne peut pas être présent à chaque instant. Toutefois, des technologies comme la vision par ordinateur peuvent aider en surveillant les mouvements des patients et en détectant les risques potentiels en temps réel.

Par exemple, en suivant la posture et les schémas de mouvement du corps, les systèmes fondés sur la vision peuvent détecter les chutes soudaines en temps réel. Lorsqu’une chute est détectée, le système peut immédiatement alerter les soignants, permettant une intervention rapide. Cela est particulièrement important pour les personnes âgées ou en convalescence, pour qui une assistance rapide peut réduire le risque de blessures graves et améliorer la qualité globale des soins.

31. Surveillance des patients en ICU#

Dans une ICU, les patients doivent être surveillés attentivement en permanence. Cette tâche peut être fastidieuse et exigeante pour le personnel médical, surtout pendant les longues gardes. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent aider en suivant continuellement les mouvements et la posture des patients, permettant aux équipes soignantes de se concentrer sur les tâches critiques tout en réagissant rapidement lorsque des problèmes surviennent.

32. Suivi des instruments chirurgicaux#

Pendant une intervention chirurgicale, il est essentiel de suivre chaque instrument médical. Des caméras placées au plafond peuvent être intégrées à la vision par ordinateur pour détecter et suivre les instruments chirurgicaux pendant toute la procédure. Cela améliore la sécurité du bloc opératoire, réduit les retards et permet aux chirurgiens et aux infirmiers de rester pleinement concentrés sur l’intervention.

33. Diagnostic par imagerie médicale#

Le diagnostic par imagerie médicale peut s’appuyer sur la vision par ordinateur. Celle-ci permet aux médecins d’analyser les examens plus clairement et plus rapidement.

Grâce à l’apprentissage profond et aux réseaux neuronaux convolutifs, les systèmes de vision analysent les radiographies, les IRM et les scanners pour identifier des motifs visuels. Par exemple, pour la détection des tumeurs, des fonctionnalités de vision telles que le traitement d’image, la segmentation et la détection d’objets mettent en évidence les régions suspectes et contribuent à des diagnostics précis.

34. Détection du respect des exigences en matière d’EPI#

Dans les environnements industriels très fréquentés, il est difficile de surveiller chaque travailleur en permanence. Les caméras dotées de capacités de vision peuvent y remédier en observant continuellement les zones de travail et en vérifiant la présence des équipements de sécurité requis, tels que les casques, les gants et les gilets réfléchissants. En détectant en temps réel les équipements de protection individuelle (PPE) manquants, ces systèmes contribuent à prévenir les accidents et à améliorer la sécurité globale sur le lieu de travail.

35. Surveillance des plantes et des cultures#

La surveillance des plantes et des cultures permet aux agriculteurs de suivre l’état des cultures tout au long de la saison de croissance. Des caméras installées sur des drones, des tracteurs ou des poteaux fixes peuvent capturer régulièrement des images des plantes dans les champs.

Cette utilisation de la vision par ordinateur permet aux systèmes d’analyser des indices visuels, tels que la couleur des feuilles, la taille des plantes et les schémas de croissance, afin de détecter les premiers signes de stress, de carences en nutriments ou de manque d’eau. En identifiant rapidement les problèmes, les agriculteurs peuvent réagir plus vite, améliorer les rendements et éviter des pertes importantes de récoltes.

36. Surveillance du bétail#

La surveillance du bétail s’appuie sur la vision par ordinateur pour observer le comportement des animaux sans supervision humaine constante. Les caméras suivent les mouvements, la posture et les niveaux d’activité afin d’identifier les signes de blessure, de maladie ou de stress.

Par exemple, une diminution des mouvements ou des schémas de marche inhabituels peuvent signaler des problèmes de santé. Ces systèmes s’appuient sur la détection et le suivi pour surveiller continuellement les troupeaux, aidant les agriculteurs à gérer plus efficacement les grandes exploitations.

Fig. 7. Exemple de détection de la posture d’une vache par YOLO (Source)

37. Détection des incendies de forêt#

Les incendies de forêt commencent souvent dans des zones reculées où la surveillance humaine est limitée. Les systèmes de vision par ordinateur analysent les données visuelles provenant de miradors, de drones et d’images aériennes afin de détecter les premiers signes, tels que de minces traînées de fumée, des changements de couleur de la végétation ou de subtils mouvements liés à la chaleur. En réduisant les fausses alertes causées par le brouillard ou les nuages, ces systèmes en temps réel permettent aux autorités de réagir plus rapidement et d’empêcher la propagation des incendies.

38. Détection de la maturité des fruits du dragon#

Déterminer le bon moment pour récolter les fruits du dragon est un excellent exemple de cas d’utilisation très spécifique de la vision par ordinateur, où le moment choisi influe directement sur la qualité et la durée de conservation. Les modèles fondés sur la vision utilisent la détection et la classification d’images pour évaluer la maturité et prédire le moment optimal de la récolte. Les exploitations commencent déjà à utiliser des caméras alimentées par l’IA pour simplifier les contrôles de maturité, ce qui rend la récolte plus rapide, plus précise et plus régulière.

39. Observation des oiseaux#

L’observation des oiseaux est devenue plus précise grâce à la vision par ordinateur. Les caméras intelligentes et les jumelles alimentées par l’IA utilisent des algorithmes de vision par ordinateur, notamment des modèles comme Ultralytics YOLO26, pour prendre en charge des tâches telles que la détection d’objets et l’estimation de pose. Cela permet aux chercheurs et aux passionnés de suivre les populations, d’observer les comportements et d’étudier les schémas migratoires.

40. Analyse des traces animales dans la neige#

Dans les régions enneigées, les traces animales peuvent fournir de précieuses informations sur les déplacements de la faune. Des modèles de vision par ordinateur tels que Ultralytics YOLO26 peuvent être utilisés pour détecter et suivre les traces animales dans les régions enneigées.

En analysant les motifs visuels, ces modèles facilitent l’identification des espèces, l’estimation des déplacements et l’étude des migrations. Cela permet aux chercheurs et aux défenseurs de l’environnement de surveiller les populations en temps réel, d’observer les comportements et de protéger la faune.

41. Exploitation ferroviaire#

Les réseaux ferroviaires fonctionnent avec des mouvements constants, des horaires serrés et des risques pour la sécurité, ce qui rend la surveillance manuelle complexe. La technologie de vision par ordinateur peut automatiser ces contrôles en analysant les données visuelles provenant de caméras installées le long des voies, dans les gares et à bord des trains.

Grâce à la détection d’objets et à la segmentation d’instances, les modèles de vision peuvent détecter et suivre en temps réel les fissures, les problèmes de signalisation, les obstacles le long des voies ou les personnes pénétrant dans des zones réglementées. Cela réduit les erreurs humaines, simplifie les flux de travail et favorise une exploitation ferroviaire plus sûre et plus fiable à grande échelle.

42. Tâches OCR liées aux documents#

Le traitement des documents est devenu beaucoup plus simple grâce aux systèmes de reconnaissance optique de caractères alimentés par la vision par ordinateur. Ces systèmes détectent d’abord les zones de texte dans des images telles que des factures, des formulaires et des reçus, puis extraient leur contenu afin qu’il puisse être recherché et utilisé.

Une fois capturé, le texte peut être automatiquement traité, analysé ou résumé. Cela aide les entreprises à améliorer leur précision et à simplifier les flux de travail qui impliquent de nombreux documents dans les domaines de la finance, de la santé et des opérations.

43. Détection et suivi des joueurs#

Les grands événements sportifs ont commencé à utiliser la technologie de vision par ordinateur pour suivre les déplacements des joueurs sur le terrain. Les modèles de vision analysent attentivement les images de matchs en direct à l’aide de la détection d’objets, du suivi d’objets et de l’estimation de pose.

Les entraîneurs et les analystes utilisent ces données pour étudier les performances, le placement et le travail d’équipe. En fait, le suivi des joueurs est désormais courant au football, au basketball et au cricket, permettant aux équipes de prendre des décisions fondées sur les données pendant les entraînements et les matchs.

Fig. 8. Utilisation de YOLO pour détecter des joueurs sur un terrain de football. (Source)

44. Suivi du ballon#

Le suivi du ballon est un autre bon exemple de la manière dont la vision par ordinateur peut aider les analystes sportifs. Dans les sports rapides, suivre le ballon peut être difficile.

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent détecter le ballon et suivre son mouvement image par image, en enregistrant sa position, sa vitesse et sa direction en temps réel. Ces données contribuent à l’analyse des performances et à une prise de décision équitable dans des sports tels que le football, le cricket et le golf.

45. Détection des cartes à jouer#

Les environnements de jeu réglementés, comme les casinos, utilisent la vision par ordinateur pour surveiller des jeux de cartes tels que le blackjack, en identifiant et en suivant les cartes à jouer sur la table en temps réel. Cela contribue à garantir l’équité du jeu, à prévenir la triche et à maintenir la transparence. Des modèles de vision comme Ultralytics YOLO26 peuvent être utilisés pour reconnaître les cartes en fonction de leur forme, de leurs chiffres et de leurs symboles.

46. Analyse des risques de blessure#

Les blessures des sportifs apparaissent souvent progressivement en raison d’une mauvaise posture ou de contraintes répétitives. Les systèmes d’IA visuelle peuvent aider à détecter ces problèmes rapidement en analysant les mouvements des joueurs pendant les entraînements et les matchs.

Les caméras dotées d’IA peuvent suivre la position du corps, l’équilibre et les schémas de mouvement afin d’identifier les mouvements dangereux. Cela permet aux équipes de corriger la technique, d’améliorer les routines d’entraînement et de réduire le risque de blessures graves.

47. Contrôle gestuel dans les jeux vidéo#

Le contrôle gestuel dans les jeux vidéo est étroitement lié à la vision par ordinateur. Les systèmes fondés sur la vision détectent et interprètent les mouvements des mains et du corps, permettant aux joueurs de contrôler les jeux sans manettes physiques.

Cette approche est largement utilisée dans les expériences de réalité augmentée et virtuelle, où des actions comme faire un signe de la main, sauter ou pointer sont converties en réactions dans le jeu en temps réel, créant une expérience plus immersive.

48. Analyse des étiquettes nutritionnelles#

Lire les étiquettes nutritionnelles peut prendre du temps, surtout lorsque leur format varie selon les marques. Les solutions de vision par ordinateur permettent de simplifier cette tâche.

En traitant des images d’étiquettes alimentaires, les systèmes de vision par ordinateur peuvent extraire des informations clés telles que les calories, les ingrédients et les nutriments. Grâce au traitement d’image, à la reconnaissance optique de caractères et à l’apprentissage automatique, les étiquettes nutritionnelles peuvent être numérisées avec des smartphones ou de simples scanners, ce qui facilite l’accès à l’information et sa comparaison.

49. Comptage des personnes#

Savoir combien de personnes se trouvent dans un espace aide les entreprises et les villes à mieux planifier. Les systèmes fondés sur la vision par ordinateur peuvent compter les personnes qui entrent dans une zone ou en sortent à partir de flux vidéo provenant de lieux publics.

Ces solutions s’appuient sur la détection et le suivi d’objets pour suivre les déplacements en temps réel. Elles sont utilisées dans les magasins de détail, les pôles de transport et les villes intelligentes pour gérer les flux de foule et améliorer la sécurité.

50. Surveillance de la circulation#

La surveillance de la circulation est essentielle pour assurer la sécurité routière et réduire les embouteillages. Des caméras et des capteurs associés à la vision par ordinateur peuvent suivre les véhicules en temps réel et analyser la circulation. Cela aide les urbanistes à mieux comprendre les schémas de trafic et à optimiser la temporisation des feux afin d’améliorer la gestion globale de la circulation.

Fig. 9. Détection et comptage de véhicules sur une autoroute à l’aide de YOLO (Source)

51. Inspection des pipelines#

La technologie de vision par ordinateur peut inspecter de longs pipelines sans mettre les personnes en danger. Des drones équipés de caméras haute résolution et d’algorithmes fondés sur la vision peuvent inspecter les pipelines afin d’y détecter la corrosion, les fuites ou les fissures. Cette automatisation réduit les risques humains, accélère les contrôles de maintenance et permet une surveillance continue sur de longues distances, rendant l’exploitation des pipelines plus sûre.

52. Inspection des bouchons de bouteilles#

Les bouchons de bouteilles peuvent parfois manquer ou ne pas assurer une fermeture correcte, ce qui entraîne des problèmes de détérioration ou de sécurité. Il s’agit d’une préoccupation majeure dans l’industrie des boissons. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent aider à résoudre ce problème en surveillant les lignes de production et en utilisant des caméras pour détecter les bouchons manquants, desserrés ou mal alignés.

53. Gestion des aires de stockage#

Gérer de grandes aires de stockage où des conteneurs et des véhicules se déplacent constamment n’est pas aussi simple qu’il y paraît. Les systèmes fondés sur la vision gèrent cette complexité en identifiant les identifiants des conteneurs, en suivant leur position et en enregistrant leurs déplacements en temps réel.

Les caméras surveillent l’activité de l’aire de stockage et mettent automatiquement à jour les systèmes. Cette solution de vision alimentée par l’IA vise à améliorer la logistique et le flux de travail global.

54. Détection des espèces rares#

Les espèces rares sont souvent difficiles à étudier, car elles sont peu communes et vivent généralement dans des zones protégées ou reculées. Toutefois, les systèmes fondés sur la vision peuvent recueillir des données visuelles à l’aide de pièges photographiques, de drones ou d’images satellite.

Ces systèmes utilisent la classification d’images pour reconnaître les animaux en fonction de caractéristiques telles que leur forme, leur couleur et leurs marques. Cela permet à l’IA visuelle de détecter automatiquement les espèces, d’enregistrer les observations au fil du temps et de suivre les populations sans perturber la faune.

55. Systèmes de caisse en libre-service#

La vision par ordinateur a rendu les caisses en libre-service plus rapides et plus simples. Les clients peuvent scanner leurs articles et les payer sans attendre dans de longues files.

Cela est rendu possible par des caméras installées en magasin, des scanners intelligents et des bornes dotées de capacités de vision qui surveillent la manière dont les produits sont pris et déposés, aidant les systèmes à reconnaître précisément les articles. Ainsi, les erreurs diminuent, le passage en caisse est plus rapide et l’expérience d’achat globale est plus fluide dans les magasins très fréquentés.

56. Détection de l’usure des pneus#

Au fil du temps, les pneus perdent de l’adhérence, mais les changements sont souvent subtils et difficiles à remarquer. Les systèmes fondés sur la vision installés dans les garages ou les centres d’entretien inspectent la surface des pneus pour détecter les signes d’usure ou de dommages, comme une faible profondeur de sculpture ou des motifs irréguliers. En identifiant rapidement les problèmes, ces systèmes contribuent à prévenir les conditions de conduite dangereuses et rendent l’entretien des pneus plus prévisible.

57. Comptage des articles#

Grâce à la vision par ordinateur, le comptage des articles peut être automatisé en détectant et en suivant les produits dans des images ou des vidéos. Par exemple, les systèmes de vision peuvent compter les cartons emballés sur un convoyeur, surveiller les niveaux de stock dans les supermarchés ou suivre les articles se déplaçant sur une chaîne d’assemblage pendant les étapes de lavage ou de traitement. Cette approche est largement utilisée dans les entrepôts, les usines et les environnements de vente au détail pour réduire les écarts de stock, identifier rapidement les articles manquants et maintenir des données d’inventaire précises.

Fig. 10. Pommes vertes sur une chaîne d’assemblage détectées par YOLO (Source)

58. Détection des espèces sous-marines#

Explorer la vie sous la surface de l’océan n’est pas simple, mais la vision par ordinateur a permis de suivre plus efficacement les espèces sous-marines. Les chercheurs peuvent utiliser les données visuelles de drones sous-marins et de caméras submersibles pour identifier en temps réel les poissons, les coraux et d’autres espèces marines. Ces informations aident à suivre les populations, à étudier les habitats et à surveiller les écosystèmes océaniques sans perturber la vie marine.

59. Détection des déchets alimentaires en cuisine#

Les grandes cuisines commerciales produisent chaque jour d’importantes quantités de déchets alimentaires. Aujourd’hui, des systèmes fondés sur la vision sont utilisés pour automatiser l’ensemble du processus de réduction du gaspillage alimentaire.

Ces systèmes de vision par ordinateur utilisent des caméras placées près des zones de préparation ou des poubelles intelligentes pour identifier les aliments, mesurer la taille des portions et suivre les schémas de gaspillage. Plusieurs chaînes hôtelières et entreprises de restauration utilisent ces données pour adapter leurs menus, réduire le gaspillage et diminuer leurs coûts.

60. Évaluation de la qualité des aliments#

L’évaluation de la qualité des aliments est de plus en plus automatisée à l’aide de systèmes de vision par ordinateur dans les usines de transformation alimentaire. À mesure que les fruits, les légumes et les produits emballés avancent sur les lignes de production, les modèles de vision peuvent les trier selon leur taille, leur couleur, leur maturité et leurs défauts de surface grâce à la détection et à la classification. Cela réduit les inspections manuelles, limite les erreurs humaines et garantit que seuls des aliments de haute qualité parviennent aux clients, même lorsque de gros volumes sont traités quotidiennement.

Points clés à retenir#

La vision par ordinateur devient rapidement un élément central des systèmes de production et d’exploitation de pointe. Les tâches fondamentales de vision, telles que la détection, le suivi, la segmentation et la classification, prennent désormais en charge des applications dans de nombreux secteurs, notamment la santé, le commerce de détail, l’agriculture et les véhicules autonomes. Le principal changement réside dans la capacité de ces systèmes à être déployés à grande échelle et utilisés concrètement.

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