Tout ce que vous devez savoir sur la vision par ordinateur en 2025

Il y a vingt ans, l'idée que des machines et des ordinateurs soient capables de voir et de comprendre le monde n'était que de la science-fiction. Aujourd'hui, grâce aux progrès de l'intelligence artificielle (IA), ce concept est devenu une réalité. En particulier, la vision par ordinateur (CV), une branche de l'IA, permet aux machines de comprendre et d'analyser des images et des vidéos. Qu'il s'agisse d'identifier des objets en temps réel, d'améliorer les systèmes de sécurité ou d'automatiser des tâches complexes, son potentiel repousse les limites du possible. 

La vision par ordinateur façonne rapidement l'avenir de la technologie, car diverses industries explorent différentes façons d'adopter ses capacités uniques. La taille du marché mondial de la technologie de vision par ordinateur a atteint 19,83 milliards de dollars en 2024 et devrait croître de 19,8 % par an dans les années à venir.

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Dans cet article, nous examinerons de plus près la vision par ordinateur, en abordant ce qu'elle est, comment elle a évolué et comment elle fonctionne aujourd'hui. Nous explorerons également certaines de ses applications les plus intéressantes. Commençons !

Qu'est-ce que la vision par ordinateur ?

La vision par ordinateur est un sous-domaine de l'IA qui exploite l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux pour enseigner aux ordinateurs à comprendre le contenu des données visuelles, telles que les images ou les fichiers vidéo. Les informations recueillies à partir des images traitées peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions. Par exemple, la vision par ordinateur peut être utilisée dans le commerce de détail pour suivre les niveaux de stock en analysant les images des rayons ou pour améliorer l'expérience d'achat grâce à des systèmes de caisse automatisés. De nombreuses entreprises utilisent déjà la technologie de vision par ordinateur pour différentes applications qui vont de l'ajout de filtres aux photos de smartphone au contrôle qualité dans la fabrication. 

Vous vous demandez peut-être : pourquoi existe-t-il un tel besoin de solutions de vision par ordinateur ? Les tâches qui nécessitent une attention constante, comme le repérage des défauts ou la reconnaissance des motifs, peuvent être difficiles pour les humains. Les yeux peuvent se fatiguer et des détails peuvent être manqués, en particulier dans des environnements complexes ou où le rythme est rapide. 

Bien que les personnes soient douées pour reconnaître les objets dans différentes tailles, couleurs, éclairages ou angles, elles ont souvent du mal à maintenir une cohérence sous pression. Les solutions de vision par ordinateur, en revanche, fonctionnent sans arrêt, traitant rapidement et avec précision de grandes quantités de données visuelles. Par exemple, elles peuvent analyser le trafic en temps réel pour détecter les embouteillages, optimiser le timing des feux de signalisation ou même identifier les accidents plus rapidement qu'un observateur humain ne le pourrait.

Comprendre l'histoire de la vision par ordinateur

Au fil des ans, la vision par ordinateur est passée d'un concept théorique à une technologie fiable qui stimule l'innovation dans tous les secteurs. Examinons quelques-unes des étapes clés qui ont défini son développement :

• Années 1950 - 1960 : Les chercheurs ont commencé à développer des algorithmes pour traiter et analyser les données visuelles, mais les progrès ont été lents en raison d'une puissance de calcul limitée.

• Années 1970 : Cette décennie a été marquée par des améliorations majeures des algorithmes, comme la transformée de Hough, qui a amélioré la détection des lignes et des formes géométriques dans les images. La reconnaissance optique de caractères (OCR) a également émergé, permettant aux machines de lire du texte imprimé.

• Années 1980 - 1990 : L'apprentissage automatique a commencé à jouer un rôle dans la vision par ordinateur, ouvrant la voie à des capacités plus avancées et à des percées futures.

• Années 2000 - 2010 : L'apprentissage profond a apporté une nouvelle dimension à la vision par ordinateur, permettant aux machines d'interpréter les données visuelles plus efficacement. Il a amélioré les capacités telles que l'identification d'objets, l'analyse de mouvement et l'exécution de tâches complexes.

Aujourd'hui, la vision par ordinateur progresse rapidement et transforme la façon dont nous résolvons les problèmes dans des domaines tels que la santé, les véhicules autonomes et les villes intelligentes. Les modèles Ultralytics YOLO (You Only Look Once) , conçus pour les tâches de vision par ordinateur en temps réel, facilitent la mise en œuvre efficace et précise de la Vision IA dans divers secteurs. Au fur et à mesure que l'IA et le matériel continuent de s'améliorer, ces modèles aident les entreprises à prendre des décisions plus intelligentes et à rationaliser leurs opérations en utilisant l'analyse avancée des données visuelles.

Analyse du fonctionnement de la vision par ordinateur

Les systèmes de vision par ordinateur fonctionnent en utilisant des réseaux neuronaux, qui sont des algorithmes inspirés du fonctionnement du cerveau humain, pour analyser les images. Un type spécifique, appelé réseaux neuronaux convolutifs (CNN), est particulièrement adapté à la reconnaissance des motifs, comme les bords et les formes dans les images. 

Pour simplifier les données visuelles, des techniques telles que le pooling se concentrent sur les parties les plus importantes d'une image, tandis que des couches supplémentaires traitent ces informations pour effectuer des tâches telles que l'identification de caractéristiques ou la détection d'objets. Les modèles avancés comme Ultralytics YOLO11, conçus pour la vitesse et la précision, rendent possible le traitement d'images en temps réel.

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Une application typique de vision par ordinateur implique plusieurs étapes pour transformer les images brutes en informations utiles. Voici les quatre étapes principales :

• Acquisition d'images : Les données visuelles sont collectées à l'aide de caméras ou de capteurs, et la qualité des images dépend du type de capteur utilisé.

• Traitement d'images : Les données collectées sont ensuite améliorées grâce à des techniques de prétraitement telles que la réduction du bruit et la mise en évidence des bords afin de faciliter leur analyse.

• Extraction de caractéristiques : Les détails importants, comme les formes et les textures, sont extraits, en se concentrant sur les parties de l'image qui comptent le plus.  

• Reconnaissance de formes : Les caractéristiques identifiées sont analysées à l'aide de l'apprentissage automatique pour effectuer des tâches telles que la détection d'objets, le suivi des mouvements ou la reconnaissance de formes.

Exploration des tâches de vision par ordinateur

Vous avez peut-être remarqué que, lorsque nous parlions du fonctionnement de la vision par ordinateur, nous avons mentionné les tâches de vision par ordinateur. Les modèles comme Ultralytics YOLO11 sont conçus pour prendre en charge ces tâches, offrant des solutions rapides et précises pour les applications du monde réel. De la détection d'objets au suivi de leurs mouvements, YOLO11 gère ces tâches efficacement. Explorons quelques-unes des principales tâches de vision par ordinateur qu'il prend en charge et leur fonctionnement.

Détection d'objets

La détection d'objets est une tâche clé de la vision par ordinateur, et elle est utilisée pour identifier les objets d'intérêt dans une image. Le résultat d'une tâche de détection d'objets est un ensemble de boîtes englobantes (rectangles dessinés autour des objets détectés dans une image), ainsi que des étiquettes de classe (la catégorie ou le type de chaque objet, tel que « voiture » ou « personne ») et des scores de confiance (une valeur numérique indiquant le degré de certitude du modèle quant à chaque détection). Par exemple, la détection d'objets peut être utilisée pour identifier et localiser un piéton dans une rue ou une voiture dans la circulation.

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Classification d'images

L'objectif principal de la classification d'images est d'attribuer une étiquette ou une catégorie prédéfinie à une image d'entrée en fonction de son contenu global. Cette tâche implique généralement l'identification de l'objet ou de la caractéristique dominante dans l'image. Par exemple, la classification d'images peut être utilisée pour déterminer si une image contient un chat ou un chien. Les modèles de vision par ordinateur comme YOLO11 peuvent même être entraînés sur mesure pour classer les races individuelles de chats ou de chiens, comme indiqué ci-dessous.

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Segmentation d'instance

La segmentation d'instance est une autre tâche essentielle de vision par ordinateur utilisée dans diverses applications. Elle consiste à diviser une image en segments et à identifier chaque objet individuel, même s'il existe plusieurs objets du même type. Contrairement à la détection d'objets, la segmentation d'instance va encore plus loin en délimitant les contours précis de chaque objet. Par exemple, dans la fabrication et la réparation automobile, la segmentation d'instance peut aider à identifier et à étiqueter chaque pièce de voiture séparément, ce qui rend le processus plus précis et efficace.

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Estimation de pose

L'objectif de l'estimation de pose est de déterminer la position et l'orientation d'une personne ou d'un objet en prédisant l'emplacement de points clés, tels que les mains, la tête et les coudes. Ceci est particulièrement utile dans les applications où la compréhension des actions physiques en temps réel est importante. L'estimation de la pose humaine est couramment utilisée dans des domaines tels que l'analyse sportive, la surveillance du comportement animal et la robotique.

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Pour explorer les autres tâches de vision par ordinateur prises en charge par YOLO11, vous pouvez consulter la documentation officielle d'Ultralytics. Elle fournit des informations détaillées sur la façon dont YOLO11 gère des tâches telles que le suivi d'objets et la détection d'objets par boîte englobante orientée (OBB).

Modèles populaires de vision par ordinateur aujourd'hui

Bien qu'il existe de nombreux modèles de vision par ordinateur, la série Ultralytics YOLO se distingue par ses performances et sa polyvalence. Au fil du temps, les modèles Ultralytics YOLO se sont améliorés, devenant plus rapides, plus précis et capables de gérer davantage de tâches. Lors de l'introduction d'Ultralytics YOLOv5, le déploiement des modèles est devenu plus facile grâce à des frameworks de Vision IA comme PyTorch. Cela a permis à un plus large éventail d'utilisateurs de travailler avec la Vision IA avancée, combinant une grande précision et une facilité d'utilisation.

Ensuite, Ultralytics YOLOv8 a franchi une nouvelle étape en ajoutant de nouvelles capacités telles que la segmentation d'instance, l'estimation de pose et la classification d'images. Pendant ce temps, la dernière version, YOLO11, offre des performances optimales pour de nombreuses tâches de vision par ordinateur. Avec 22 % de paramètres en moins que YOLOv8m, YOLO11m atteint une précision moyenne supérieure (mAP) sur l'ensemble de données COCO, ce qui signifie qu'il peut détecter les objets avec plus de précision et d'efficacité. Que vous soyez un développeur expérimenté ou un novice en IA, YOLO11 offre une solution puissante pour vos besoins en vision par ordinateur.

Le rôle de la vision par ordinateur dans la vie quotidienne

Plus tôt, nous avons discuté de la façon dont les modèles de vision par ordinateur comme YOLO11 peuvent être appliqués dans un large éventail d'industries. Maintenant, explorons d'autres cas d'utilisation qui changent notre vie quotidienne.

La Vision IA dans le secteur de la santé

Il existe un large éventail d'applications pour la vision par ordinateur dans le secteur de la santé. Des tâches telles que la détection et la classification d'objets sont utilisées dans l'imagerie médicale pour rendre la détection des maladies plus rapide et plus précise. Dans l'analyse des rayons X, la vision par ordinateur peut identifier des schémas qui pourraient être trop subtils pour l'œil humain. 

Elle est également utilisée dans la détection du cancer pour comparer les cellules cancéreuses avec les cellules saines. De même, en ce qui concerne les tomodensitométries et les IRM, la vision par ordinateur peut être utilisée pour analyser les images avec une précision quasi humaine. Elle aide les médecins à prendre de meilleures décisions et, en fin de compte, à sauver plus de vies.

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L'IA dans l'industrie automobile

La vision par ordinateur est essentielle pour les voitures autonomes, les aidant à détecter des objets tels que les panneaux de signalisation et les feux de circulation. Des techniques telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) permettent à la voiture de lire le texte des panneaux de signalisation. Elle est également utilisée pour la détection des piétons, où les tâches de détection d'objets identifient les personnes en temps réel. 

En plus de cela, la vision par ordinateur peut même repérer les fissures et les nids-de-poule sur les surfaces routières, permettant une meilleure surveillance de l'évolution des conditions routières. Dans l'ensemble, la technologie de vision par ordinateur peut jouer un rôle clé dans l'amélioration de la gestion du trafic, le renforcement de la sécurité des transports en commun et le soutien à la planification des villes intelligentes.

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La vision par ordinateur dans l'agriculture

Imaginez que les agriculteurs puissent semer, irriguer et récolter automatiquement leurs cultures à temps, sans aucun souci. C'est exactement ce que la vision par ordinateur apporte à l'agriculture. Elle facilite la surveillance des cultures en temps réel afin que les agriculteurs puissent détecter les problèmes tels que les maladies ou les carences en nutriments avec plus de précision que les humains. 

En plus de la surveillance, les machines de désherbage automatiques pilotées par l'IA et intégrées à la vision par ordinateur peuvent identifier et éliminer les mauvaises herbes, réduisant ainsi les coûts de main-d'œuvre et augmentant les rendements des cultures. Cette combinaison de technologies aide les agriculteurs à optimiser leurs ressources, à améliorer leur efficacité et à protéger leurs cultures.

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Automatisation des processus de fabrication avec l'IA

Dans la fabrication, la vision par ordinateur aide à surveiller la production, à vérifier la qualité des produits et à suivre automatiquement les travailleurs. La Vision IA rend le processus plus rapide et plus précis, tout en réduisant les erreurs, ce qui entraîne une réduction des coûts. 

Plus précisément, l'assurance qualité, la détection d'objets et la segmentation d'instances sont couramment utilisées. Les systèmes de détection de défauts effectuent une vérification finale des produits finis afin de s'assurer que seuls les meilleurs parviennent aux clients. Tout produit présentant des bosses ou des fissures est automatiquement identifié et rejeté. Ces systèmes suivent et comptent également les produits en temps réel, assurant une surveillance continue sur la chaîne de montage.

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Un enseignement plus percutant grâce à la vision par ordinateur

L'une des façons dont la vision par ordinateur est utilisée en classe est la reconnaissance gestuelle, qui personnalise l'apprentissage en détectant les mouvements des élèves. Les modèles comme YOLO11 sont parfaits pour cette tâche. Ils peuvent identifier avec précision les gestes tels que les mains levées ou les expressions confuses en temps réel. 

Lorsque de tels gestes sont détectés, une leçon en cours peut être ajustée en fournissant une aide supplémentaire ou en modifiant le contenu pour mieux répondre aux besoins de l'élève. Cela crée un environnement d'apprentissage plus dynamique et adaptatif, aidant les enseignants à se concentrer sur l'enseignement tandis que le système soutient l'expérience d'apprentissage de chaque élève.

Tendances récentes en matière de vision par ordinateur

Maintenant que nous avons exploré certaines des applications de la vision par ordinateur dans divers secteurs, examinons les principales tendances qui stimulent ses progrès.

L'une des tendances majeures est l'edge computing, un framework d'informatique distribuée qui traite les données au plus près de leur source. Par exemple, l'edge computing permet à des appareils tels que les caméras et les capteurs de traiter directement les données visuelles, ce qui se traduit par des temps de réponse plus rapides, des retards réduits et une meilleure confidentialité.

Une autre tendance clé de la vision par ordinateur est l'utilisation de la réalité fusionnée. Elle combine le monde physique avec des éléments numériques, en utilisant la vision par ordinateur pour que les objets virtuels se fondent harmonieusement dans le monde réel. Elle peut être utilisée pour améliorer les expériences dans les domaines du jeu, de l'éducation et de la formation. 

Avantages et inconvénients de la vision par ordinateur

Voici quelques-uns des principaux avantages que la vision par ordinateur peut apporter à divers secteurs :

• Réduction des coûts : L'automatisation des tâches grâce à la vision par ordinateur contribue à réduire les coûts opérationnels, à améliorer la productivité et à minimiser les erreurs.

• Évolutivité : Une fois mis en œuvre, les systèmes de vision par ordinateur peuvent facilement s'adapter pour traiter de grandes quantités de données, ce qui les rend adaptés aux entreprises en croissance ou aux opérations à grande échelle.

• Personnalisation spécifique à l'application : Les modèles de vision par ordinateur peuvent être affinés à l'aide de votre ensemble de données, ce qui vous donne des solutions hautement spécialisées qui répondent aux exigences de votre application.

Bien que ces avantages soulignent l'impact de la vision par ordinateur sur divers secteurs, il est également important de tenir compte des défis liés à sa mise en œuvre. Voici quelques-uns des principaux défis :

• Préoccupations relatives à la confidentialité des données : L'utilisation de données visuelles, en particulier dans des domaines sensibles tels que la surveillance ou les soins de santé, peut soulever des problèmes de confidentialité et de sécurité.

• Limitations environnementales : Les systèmes de vision par ordinateur peuvent avoir du mal à fonctionner correctement dans des environnements difficiles, tels qu'un mauvais éclairage, des images de mauvaise qualité ou des arrière-plans complexes.

• Coût initial élevé : Le développement et la mise en œuvre de systèmes de vision par ordinateur peuvent être coûteux en raison de la nécessité de matériel, de logiciels et d'expertise spécialisés.

Principaux points à retenir

La vision par ordinateur réinvente la façon dont les machines interagissent avec le monde en leur permettant de voir et de comprendre le monde comme le font les humains. Elle est déjà utilisée dans de nombreux domaines, comme l'amélioration de la sécurité des voitures autonomes, l'aide aux médecins pour diagnostiquer les maladies plus rapidement, la personnalisation des achats et même l'aide aux agriculteurs pour la surveillance des cultures. 

À mesure que la technologie continue de s'améliorer, de nouvelles tendances comme l'edge computing et la réalité fusionnée ouvrent encore plus de possibilités. Bien qu'il y ait certains défis, comme les biais et les coûts élevés, la vision par ordinateur a le potentiel d'avoir un impact positif énorme sur de nombreuses industries à l'avenir.

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