Comment l’IA améliore les machines du quotidien

Le monde qui nous entoure change discrètement. Dans des lieux comme les bureaux, les centres commerciaux, les aéroports et les gares, les machines du quotidien deviennent plus intelligentes. Autrefois simples appareils et machines, elles apprennent désormais à comprendre ce qui se passe autour d’elles et à réagir de manière autonome.

Cette transformation est portée par l’intelligence artificielle (AI), notamment grâce aux solutions de vision par ordinateur. L’IA visuelle permet aux machines d’interpréter les images captées par les caméras et de les traiter en temps réel, afin de reconnaître les personnes, les objets et même les actions au moment où ils se produisent.

À mesure que ces capacités se développent, l’intelligence artificielle sort des laboratoires de recherche et des entreprises de haute technologie pour s’intégrer au quotidien. En raison de cette adoption généralisée de l’IA, les prévisions du marché estiment que les dépenses mondiales en IA atteindront 632 milliards de dollars d’ici 2028.

Dans cet article, nous allons voir comment l’IA améliore discrètement les machines que nous utilisons chaque jour et comment ces progrès commencent à transformer notre façon de vivre, de travailler et d’interagir avec notre environnement.

Les appareils intelligents alimentés par l’IA deviennent la nouvelle norme#

Les machines gagnent en capacités grâce aux progrès considérables de la technologie. Par exemple, les processeurs sont devenus plus petits, plus rapides et plus abordables, ce qui permet aux machines d’exécuter des tâches complexes de façon autonome. Associées à des capteurs comme des caméras et des détecteurs de mouvement, ces machines peuvent recueillir des informations, interpréter leur environnement et réagir en temps réel.

La vision par ordinateur joue ici un rôle essentiel. Elle permet aux machines de comprendre visuellement leur environnement et de réagir en conséquence. Les modèles de Vision AI comme Ultralytics YOLO11, qui prennent en charge des tâches telles que la détection d’objets et la segmentation d’instances, peuvent aider à identifier rapidement et avec précision les personnes, les objets et les actions.

Fig. 1. Exemple d’utilisation d’Ultralytics YOLO11 pour segmenter des objets dans une image.

Lorsque ce traitement par l’IA s’effectue directement sur l’appareil où les données sont collectées, on parle d’IA en périphérie. Il n’est alors plus nécessaire d’envoyer les données vers le cloud et d’attendre une réponse, ce qui permet de réagir plus rapidement, d’améliorer la confidentialité et de bénéficier de performances plus fiables, même sans connexion Internet performante.

Aujourd’hui, plus de 80 % des entreprises utilisent l’IA dans certains aspects de leurs activités. Ces progrès constants transforment discrètement les appareils du quotidien en systèmes intelligents et réactifs sur lesquels nous pouvons de plus en plus compter.

Comprendre les principales tâches de vision par ordinateur#

Avant d’aborder des exemples de machines intelligentes au quotidien, examinons de plus près certaines tâches de vision par ordinateur dont dépendent ces applications :

• Détection d’objets : cette tâche permet aux machines de trouver et d’identifier des objets spécifiques dans une image ou une séquence vidéo, par exemple une tasse de café sur un comptoir ou une personne qui entre dans une pièce.
• Segmentation d’instances : cette tâche va au-delà de la simple détection d’objets en traçant la forme et les contours exacts de chaque élément. Elle aide les systèmes à distinguer les objets qui se chevauchent ou ont une forme similaire, ce qui est utile dans les environnements encombrés comme les distributeurs automatiques ou les poubelles.
• Classification d’images : elle consiste à attribuer une étiquette à une image entière en fonction de son contenu, par exemple pour déterminer si une photo prise par un système intelligent de tri des déchets montre des déchets recyclables ou des restes alimentaires.
• Estimation de pose : Elle aide les machines à comprendre la position et l’orientation du corps humain en identifiant des points clés comme les articulations et les membres. Elle permet ainsi des applications telles que les systèmes de suivi des performances sportives ou la détection de la fatigue à partir de la posture.
• Suivi d’objets : Une fois un objet détecté, le suivi permet de surveiller ses déplacements sur plusieurs images, par exemple en suivant une personne qui traverse un hall ou un produit retiré d’une étagère.

Découvrir des exemples de Vision AI dans la vie quotidienne et les machines#

Voyons maintenant quelques exemples de l’utilisation de la vision par ordinateur et de l’IA dans les machines que tu peux rencontrer au quotidien.

Les machines intelligentes améliorent le traitement des déchets#

Nous avons tous hésité devant une poubelle : après avoir fini une boisson ou une collation, on se demande « Où est-ce que ça va ? ». Le gobelet est-il recyclable ? Compostable ? Est-ce simplement un déchet ? La plupart du temps, on devine.

Les poubelles intelligentes facilitent cette décision. Grâce à l’IA visuelle, ces poubelles reconnaissent différents types de déchets et trient automatiquement les éléments sans aucune intervention de l’utilisateur.

Des systèmes comme TrashBot et Bin-e utilisent des caméras et la vision par ordinateur pour classifier des matériaux comme le plastique, le papier ou les déchets alimentaires. Une fois l’objet identifié, il est placé automatiquement dans le compartiment approprié.

Fig. 2. Les poubelles intelligentes peuvent trier automatiquement les déchets grâce à la vision par ordinateur.

Ces machines intelligentes peuvent réduire les erreurs de tri et améliorer l’efficacité. Certaines poubelles peuvent même fournir un retour d’information en temps réel, au moyen de voyants ou d’écrans, pour montrer aux utilisateurs comment leurs déchets sont traités. Elles peuvent aussi surveiller le niveau de remplissage de chaque compartiment et avertir le personnel lorsqu’il est temps de procéder à la collecte.

En arrière-plan, les poubelles intelligentes recueillent des données utiles sur les types et les quantités de déchets jetés. Cela aide les organisations à mieux comprendre leurs habitudes en matière de déchets et favorise les progrès vers leurs objectifs de développement durable.

Intégrer l’intelligence artificielle aux réfrigérateurs intelligents#

Les réfrigérateurs intelligents deviennent une solution pratique et populaire qui modernise les distributeurs automatiques traditionnels, notamment dans les bureaux, les salles de sport et les espaces partagés. Au lieu de saisir des codes ou d’appuyer sur des boutons, il suffit de scanner un code QR, d’ouvrir le réfrigérateur et de prendre ce dont tu as besoin.

Ces réfrigérateurs fonctionnent grâce à l’IA visuelle. Des caméras installées à l’intérieur surveillent les étagères et suivent en temps réel les articles que l’on prend ou que l’on remet en place. Le système détecte visuellement les articles en fonction de leur forme, de leur taille et de leur position, sans avoir besoin de codes-barres ni de capteurs de poids.

Fig. 3. Exemple de réfrigérateur intelligent utilisant la Vision AI.

La vision par ordinateur gère toutes les opérations en arrière-plan. Elle permet de tenir un inventaire précis, ce qui facilite le réapprovisionnement pour les exploitants. Le suivi basé sur la vision est pratique pour les utilisateurs et efficace pour les entreprises, tout en demandant peu ou pas d’efforts supplémentaires de part et d’autre.

Se garer plus rapidement et plus facilement grâce aux appareils alimentés par l’IA#

Payer le stationnement devient plus simple grâce à l’IA. Dans de nombreux parkings publics et commerciaux, les parcmètres intelligents n’exigent plus de pièces, de tickets ni de reçus imprimés. Ils utilisent plutôt la vision par ordinateur pour reconnaître les véhicules et traiter automatiquement les paiements.

La reconnaissance automatique des plaques d’immatriculation (ANPR) est une technologie clé à cet égard. Lorsqu’une voiture entre dans un parking, des caméras capturent sa plaque d’immatriculation et le système utilise la vision par ordinateur et la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour lire le texte. Il n’est donc plus nécessaire d’utiliser des tickets physiques ou de procéder à un enregistrement manuel.

Fig. 4. Détection et lecture des plaques d’immatriculation en temps réel avec la Vision AI.

Ces systèmes intelligents accélèrent le stationnement pour les conducteurs et améliorent l’efficacité des exploitants. Ils réduisent les erreurs humaines, limitent la maintenance et permettent une meilleure gestion des places. Grâce à l’IA qui prend en charge les tâches les plus lourdes, le stationnement devient une expérience plus fluide et plus simple.

La vision par ordinateur apporte une touche personnelle aux machines à café#

Les machines à café font partie du quotidien depuis des décennies. On en trouve partout, des bureaux et cafés aux aéroports et stations-service. Aujourd’hui, des chercheurs et des entreprises technologiques étudient comment l’IA visuelle pourrait rendre ces machines plus intelligentes et personnalisées.

Par exemple, les machines intelligentes équipées de caméras peuvent capturer le visage d’un utilisateur et analyser des caractéristiques telles que les yeux tombants ou les expressions de fatigue pour détecter les signes d’épuisement. À partir de cette analyse, la machine peut régler l’intensité du café : elle prépare une boisson plus légère si tu sembles bien reposé, ou plus corsée si tu as l’air fatigué, pour t’aider à retrouver de l’énergie.

Fig. 5. Une machine qui utilise la Vision AI pour ajuster l’intensité d’un café à partir des expressions du visage.

Avantages et inconvénients des appareils intelligents alimentés par l’IA#

L’IA rend les appareils du quotidien plus intelligents et plus intuitifs, ce qui présente divers avantages pour les utilisateurs. Voici quelques-uns des principaux bénéfices que ces technologies apportent au quotidien :

• Praticité : la vision par ordinateur permet aux appareils de reconnaître les utilisateurs et les objets, réduisant ainsi le besoin de boutons ou de saisie manuelle et rendant les interactions plus naturelles.
• Interaction sans contact : Dans les environnements où l’hygiène est importante, comme les hôpitaux ou les services de restauration, les appareils utilisant la vision permettent d’interagir sans contact physique.
• Accessibilité : Pour les personnes en situation de handicap, la vision par ordinateur peut permettre d’utiliser des commandes gestuelles, la reconnaissance faciale pour l’authentification ou la détection d’objets afin de faciliter les tâches quotidiennes.

Ces avancées s’accompagnent toutefois de certains défis. Voici quelques inconvénients potentiels à prendre en compte lorsque tu utilises des appareils intelligents alimentés par l’IA :

• Préoccupations liées à la confidentialité : comme la vision par ordinateur repose souvent sur des caméras, elle peut soulever des inquiétudes quant à l’enregistrement ou à la surveillance, en particulier dans les espaces partagés ou publics.
• Dépendance à l’éclairage et au positionnement : Les systèmes de vision par ordinateur ont besoin d’un bon éclairage et d’un champ de vision dégagé pour fonctionner correctement, ce qui peut limiter leur fiabilité dans certains contextes.
• Complexité accrue : Les appareils équipés de la vision nécessitent souvent davantage d’assistance technique, des mises à jour logicielles régulières et un étalonnage rigoureux pour fonctionner correctement.

Points clés à retenir#

Les machines que nous utilisons chaque jour deviennent discrètement plus performantes. Grâce à l’IA visuelle, elles peuvent désormais voir ce qui se passe autour d’elles, le comprendre et réagir rapidement. Les tâches du quotidien deviennent ainsi plus rapides, plus faciles et plus naturelles.

Grâce à l’IA qui améliore les outils sur lesquels nous comptons déjà, les machines familières fonctionnent mieux et nous demandent moins d’efforts. À mesure que cette technologie évolue, nous pouvons nous attendre à des interactions encore plus intelligentes au quotidien.

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