20 janvier 2025
Découvrez comment les agents d'IA utilisent la vision par ordinateur pour réinventer les industries. Explorez leurs applications dans des domaines tels que la sécurité, les voitures autonomes, et plus encore.
Chaque secteur, de la fabrication au commerce de détail, est confronté à ses propres défis de processus, et trouver des moyens novateurs de résoudre ces problèmes a toujours été essentiel pour gérer des entreprises prospères. Récemment, les agents d'IA sont devenus une solution populaire dans de nombreux domaines. Ces systèmes vont au-delà de l'analyse des données. Ils peuvent également agir.
Par exemple, les agents d'IA dans la fabrication peuvent détecter les défauts en temps réel et lancer automatiquement des mesures de contrôle de la qualité pour assurer le bon déroulement de la production. De même, dans la logistique et la vente au détail, ils peuvent surveiller plusieurs sites à l'aide d'une surveillance intelligente et alerter instantanément les équipes en cas d'activité inhabituelle.
Alors que cette tendance s'accentue, les agents d'IA transforment activement les industries du monde entier. Le marché mondial des agents d'IA a atteint 5,1 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 47,1 milliards de dollars d'ici 2030.
L'une des principales technologies à l'origine de ces avancées est la vision par ordinateur. En permettant aux machines de traiter et d'interpréter les données visuelles, la Vision IA permet aux agents d'IA d'effectuer des tâches de vision par ordinateur telles que la détection d'objets en temps réel, la segmentation d'instances et le suivi d'objets avec une précision incroyable. Elle comble le fossé entre ce que les machines voient et la façon dont elles prennent des décisions, ce qui en fait un élément essentiel de nombreuses solutions alimentées par l'IA.
Dans cet article, nous allons explorer les agents d'IA et leur relation avec la vision par ordinateur. Nous discuterons également des différents types d'agents d'IA et de la façon dont ils sont utilisés dans les applications basées sur la vision. Commençons !
Avant de nous plonger dans les agents d'IA basés sur la vision, prenons un moment pour comprendre les agents d'IA en général afin de voir à quel point ces systèmes peuvent être polyvalents.
Un agent d'IA est un système intelligent capable de comprendre et de répondre à des tâches ou à des questions sans l'aide d'un humain. De nombreux agents d'IA utilisent l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP) pour gérer un large éventail de tâches, allant de la réponse à des questions simples à la gestion de processus complexes.
Certains agents d'IA ont même la capacité d'apprendre et de s'améliorer au fil du temps, contrairement aux systèmes d'IA traditionnels qui dépendent de la saisie humaine pour chaque mise à jour. C'est pourquoi les agents d'IA deviennent rapidement un élément essentiel de l'IA. Ils peuvent automatiser des tâches, prendre des décisions et interagir avec leur environnement sans avoir besoin d'une supervision constante. Ils sont particulièrement utiles pour gérer les tâches répétitives et chronophages.
Par exemple, vous pouvez trouver des agents d'IA dans des secteurs comme le service client et l'hôtellerie. Les agents d'IA sont utilisés pour traiter les remboursements et offrir des recommandations de produits personnalisées dans le service client. Pendant ce temps, dans l'industrie hôtelière, ils peuvent aider le personnel de l'hôtel à gérer les demandes des clients, à rationaliser le service en chambre et à suggérer des attractions à proximité aux clients. Ces exemples montrent comment les agents d'IA rendent les processus quotidiens plus rapides et plus efficaces.
Ensuite, examinons rapidement le fonctionnement des agents d'IA. Bien que chaque agent d'IA soit unique et conçu pour des tâches spécifiques, ils partagent tous les trois mêmes étapes principales : la perception, la prise de décision et l'action.
Tout d'abord, dans l'étape de perception, les agents d'IA recueillent des informations provenant de différentes sources pour comprendre ce qui se passe. Ensuite, il y a la prise de décision. Sur la base des informations qu'ils recueillent, ils utilisent leurs algorithmes pour analyser la situation et décider de la meilleure ligne de conduite. Enfin, il y a l'action. Une fois qu'ils ont pris une décision, ils l'exécutent, qu'il s'agisse de répondre à une question, d'accomplir une tâche ou de signaler un problème à un humain.
Cela peut sembler simple, mais selon le type d'agent d'IA, il se passe souvent beaucoup de choses en coulisses pour que ces étapes fonctionnent. De l'analyse de données complexes à l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique avancés, chaque agent d'IA est conçu pour gérer des tâches spécifiques à sa manière.
Par exemple, alors que de nombreux agents d'IA se concentrent sur le traitement du langage via le NLP, d'autres - connus sous le nom d'agents d'IA de vision - intègrent la vision par ordinateur pour traiter les données visuelles. En utilisant des modèles de vision par ordinateur avancés comme Ultralytics YOLO11, les agents d'IA de vision peuvent effectuer une analyse d'image plus précise.
Utilisons les voitures autonomes comme exemple pour voir comment les agents de vision IA fonctionnent à travers les trois étapes principales décrites ci-dessus :
Les voitures autonomes de Waymo sont un excellent exemple de cette technologie. Elles utilisent des agents d'IA de vision pour comprendre leur environnement, prendre des décisions en temps réel et naviguer sur les routes de manière sûre et efficace sans intervention humaine.
Maintenant que nous avons vu comment fonctionnent les agents d'IA et comment ils utilisent la vision par ordinateur, examinons les différents types d'agents d'IA. Chaque type est conçu pour des tâches spécifiques, allant des actions simples à la prise de décision et à l'apprentissage plus complexes.
Les agents réflexes simples sont le type d'agent IA le plus élémentaire. Ils répondent à des entrées spécifiques par des actions prédéfinies, en se basant uniquement sur la situation actuelle sans tenir compte de l'historique ou des résultats futurs. Ces agents utilisent généralement des règles simples de type "si-alors" pour guider leur comportement.
En ce qui concerne l'analyse d'images, un agent réflexe simple peut être programmé pour détecter une couleur particulière (comme le rouge) et déclencher une action immédiate (comme la mise en évidence ou le comptage des objets rouges). Bien que cela puisse fonctionner pour des tâches simples, il est insuffisant dans des environnements plus complexes, car l'agent n'apprend pas et ne s'adapte pas à partir d'expériences antérieures.
Les agents réflexes basés sur un modèle sont plus avancés que les agents réflexes simples, car ils utilisent un modèle interne de leur environnement pour mieux comprendre la situation. Ce modèle leur permet de gérer les informations manquantes ou incomplètes et de prendre des décisions plus éclairées.
Prenons les systèmes de caméras de sécurité IA, par exemple. Les agents de vision IA qui y sont intégrés peuvent utiliser la vision par ordinateur pour analyser ce qui se passe en temps réel. Ils peuvent comparer les mouvements et les actions à un modèle de comportement normal, ce qui les aide à repérer les activités inhabituelles, comme le vol à l'étalage, et à signaler les menaces potentielles à la sécurité avec plus de précision.
Pensez à un drone utilitaire utilisé pour la surveillance des cultures. Il ajuste sa trajectoire de vol pour couvrir plus de terrain tout en évitant les obstacles et sélectionne le meilleur itinéraire pour la tâche. Cela signifie que le drone évalue plusieurs actions potentielles, telles que la zone à prioriser ou la manière de naviguer efficacement, et choisit celle qui maximise son efficacité.
De même, les agents basés sur l'utilité sont conçus pour choisir la meilleure action parmi plusieurs options afin d'obtenir le plus grand avantage ou résultat. Les agents de Vision IA conçus à cet effet peuvent traiter et analyser différentes entrées visuelles, telles que des images ou des données de capteurs, et sélectionner le résultat le plus utile en fonction de critères prédéfinis.
Les agents basés sur des objectifs sont similaires aux agents basés sur l'utilité, car les deux visent à atteindre des objectifs spécifiques. Cependant, les agents basés sur des objectifs se concentrent uniquement sur les actions qui les rapprochent de leur objectif défini. Ils évaluent chaque action en fonction de la manière dont elle contribue à atteindre leur objectif, sans tenir compte d'autres facteurs tels que la valeur globale ou les compromis.
Par exemple, une voiture autonome fonctionne comme un agent axé sur les objectifs lorsque son objectif est d'atteindre une destination. Elle traite les données des caméras d'IA et des capteurs pour prendre des décisions telles que l'évitement des obstacles, le respect des feux de circulation et le choix des bons virages pour rester sur la bonne voie. Ces décisions sont entièrement guidées par la façon dont elles s'alignent sur l'objectif d'atteindre la destination en toute sécurité et efficacement. Contrairement aux agents basés sur l'utilité, les agents basés sur les objectifs se concentrent uniquement sur la réalisation des objectifs sans tenir compte de critères supplémentaires tels que l'efficacité ou l'optimisation.
Si vous êtes familier avec la vision par ordinateur, vous avez peut-être entendu parler du fine-tuning - un processus par lequel les modèles s'améliorent en apprenant de nouvelles données. Les agents d'apprentissage fonctionnent de manière similaire, s'adaptant et s'améliorant au fil du temps à mesure qu'ils acquièrent de l'expérience. Dans des applications telles que le contrôle qualité basé sur la vision, ces agents deviennent meilleurs dans la détection des défauts à chaque inspection. Cette capacité à affiner leurs performances est particulièrement vitale dans des domaines comme l'aviation, où la sécurité et la précision sont essentielles.
Les agents hiérarchiques simplifient les tâches complexes en les divisant en étapes plus petites et plus faciles à gérer. Un agent de niveau supérieur supervise le processus global, en prenant des décisions stratégiques, tandis que les agents de niveau inférieur gèrent des tâches spécifiques. C'est plus efficace lorsqu'il s'agit d'opérations qui impliquent plusieurs étapes et une exécution détaillée.
Par exemple, dans un entrepôt automatisé, un robot de niveau supérieur peut planifier le processus de tri, en décidant quels articles doivent aller dans quelles zones. Dans le même temps, les robots de niveau inférieur se concentrent sur l'identification des articles à l'aide de la vision par ordinateur, en analysant des caractéristiques telles que la taille, la forme ou les étiquettes, et en les organisant dans les bons bacs. Une division claire des responsabilités aide le système à fonctionner sans heurts.
Le cœur d'un agent d'IA doté de capacités de vision est un modèle de vision par ordinateur. L'un des modèles de vision par ordinateur les plus récents et les plus fiables disponibles aujourd'hui est Ultralytics YOLO11. YOLO11 est connu pour son efficacité et sa précision en temps réel, ce qui le rend parfait pour les tâches de vision par ordinateur.
Voici les différents processus impliqués dans la construction de votre propre agent d'IA avec les capacités de YOLO11 :
Les agents d'IA intégrés à la vision par ordinateur (agents d'IA de vision) transforment les industries en automatisant les tâches, en accélérant les processus et en améliorant la prise de décision. Des villes intelligentes contrôlant le trafic aux systèmes de sécurité utilisant la reconnaissance faciale, ces agents apportent de nouvelles solutions aux problèmes courants.
Ils peuvent également continuer à apprendre et à s'améliorer avec le temps, ce qui les rend utiles dans des environnements changeants. Grâce à des outils comme YOLO11, la création et l'utilisation de ces agents d'IA sont facilitées, ce qui conduit à des solutions plus intelligentes et plus efficaces.
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