Tout ce qu'il faut savoir sur la vision par ordinateur en 2025

Qu'est-ce que la vision par ordinateur ?

La vision par ordinateur est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui s'appuie sur l'apprentissage automatique et les réseaux neuronaux pour apprendre 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 étagères 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 tâches telles que l'ajout de filtres à des photos de smartphones au contrôle de la qualité dans la fabrication. 

Vous vous demandez peut-être pourquoi il existe un tel besoin de solutions de vision par ordinateur ? Les tâches qui requièrent une attention constante, comme repérer des défauts ou reconnaître des modèles, peuvent être difficiles pour les humains. Les yeux peuvent se fatiguer et des détails peuvent manquer, en particulier dans des environnements rapides ou complexes. 

Si les gens sont capables de reconnaître des objets de tailles, de couleurs, d'éclairages ou d'angles différents, ils ont souvent du mal à rester cohérents sous la pression. Les solutions de vision par ordinateur, quant à elles, fonctionnent en continu et traitent 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 la synchronisation des signaux ou même identifier les accidents plus rapidement qu'un observateur humain ne pourrait le faire.

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. Jetons un coup d'œil à quelques-unes des étapes clés qui ont marqué son développement :

• Années 1950 - 1960 : Les chercheurs commencent à développer des algorithmes pour traiter et analyser les données visuelles, mais les progrès sont lents en raison de la puissance de calcul limitée.

• 1970s : Cette décennie a vu des améliorations majeures dans les algorithmes, comme la transformation de Hough, qui a amélioré la détection des lignes et des formes géométriques dans les images. La reconnaissance optique de caractères (OCR) a également fait son apparition, permettant aux machines de lire des textes imprimés.

• 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 de futures percées.

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

De nos jours, la vision par ordinateur progresse rapidement et transforme la façon dont nous résolvons les problèmes dans des domaines tels que les soins de santé, les véhicules autonomes et les villes intelligentes. Les modèles YOLO (You Only Look Once) d'Ultralytics, conçus pour les tâches de vision par ordinateur en temps réel, facilitent la mise en œuvre efficace et précise de l'IA de vision dans divers secteurs. Alors 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 une analyse avancée des données visuelles.

Décomposer le fonctionnement de la vision par ordinateur

Les systèmes de vision par ordinateur utilisent des réseaux neuronaux, qui sont des algorithmes inspirés du fonctionnement du cerveau humain, pour analyser les images. Un type particulier de réseau, appelé réseau neuronal convolutif (CNN), est particulièrement efficace pour reconnaître des motifs, tels que les bords et les formes des images. 

Pour simplifier les données visuelles, des techniques comme 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 comme l'identification de caractéristiques ou la détection d'objets. Des 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 comporte plusieurs étapes pour transformer des images brutes en informations utiles. Voici les quatre principales étapes :

• 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 des 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 contours afin de faciliter leur analyse.

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

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

Exploration des tâches de vision par ordinateur

Vous avez peut-être remarqué que lorsque nous parlons du fonctionnement de la vision par ordinateur, nous mentionnons 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. Examinons 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, qui permet d'identifier des objets intéressants dans une image. Le résultat d'une tâche de détection d'objets est un ensemble de boîtes de délimitation (rectangles dessinés autour des objets détectés dans une image), ainsi que des étiquettes de classe (la catégorie ou le type de chaque objet, comme "voiture" ou "personne") et des scores de confiance (une valeur numérique indiquant le degré de certitude du modèle pour chaque détection). Par exemple, la détection d'objets peut être utilisée pour identifier et préciser l'emplacement d'un piéton dans une rue ou d'une voiture dans la circulation.

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Classification des images

L'objectif premier de la classification d'images est d'attribuer une étiquette ou une catégorie prédéfinie à une image d'entrée sur la base de son contenu global. Cette tâche implique généralement l'identification de l'objet ou de la caractéristique dominante de 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 tels que YOLO11 peuvent même être entraînés sur mesure pour classer les différentes races de chats ou de chiens, comme le montre l'illustration ci-dessous.

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Segmentation des instances

La segmentation des instances est une autre tâche cruciale de la vision par ordinateur utilisée dans diverses applications. Elle consiste à décomposer 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'instances va plus loin en définissant les limites précises de chaque objet. Par exemple, dans le domaine de la fabrication et de 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 plus efficace.

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Estimation de la pose

L'objectif de l'estimation de la 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. Cette méthode est particulièrement utile dans les applications où il est important de comprendre les actions physiques en temps réel. L'estimation de la pose humaine est couramment utilisée dans des domaines tels que l'analyse sportive, la surveillance du comportement des animaux et la robotique.

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

Modèles populaires de vision par ordinateur aujourd'hui

Bien qu'il existe de nombreux modèles de vision par ordinateur, la série YOLO d'Ultralytics 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. Lorsque Ultralytics YOLOv5 a été introduit, le déploiement des modèles est devenu plus facile avec les frameworks Vision AI comme PyTorch. Cela a permis à un plus grand nombre d'utilisateurs de travailler avec l'IA Vision avancée, en combinant une grande précision et une grande facilité d'utilisation.

Ultralytics YOLOv8 est allé plus loin en ajoutant de nouvelles fonctionnalités telles que la segmentation d'instances, l'estimation de la pose et la classification d'images. La dernière version, YOLO11, offre des performances optimales dans de nombreuses tâches de vision par ordinateur. Avec 22 % de paramètres en moins que YOLOv8m, YOLO11m atteint une précision moyenne plus élevée (mAP) sur l'ensemble de données COCO, ce qui signifie qu'il peut détecter des objets avec plus de précision et d'efficacité. Que vous soyez un développeur expérimenté ou un novice en matière d'IA, YOLO11 offre une solution puissante pour vos besoins en matière de vision par ordinateur.

Le rôle de la vision par ordinateur dans la vie quotidienne

Nous avons vu précédemment comment les modèles de vision par ordinateur tels que YOLO11 peuvent être appliqués dans un large éventail de secteurs d'activité. Explorons maintenant d'autres cas d'utilisation qui changent notre vie quotidienne.

Vision L'IA dans les soins de santé

Il existe un large éventail d'applications pour la vision par ordinateur dans le domaine des soins de 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 permet d'identifier des motifs qui pourraient être trop subtils pour l'œil humain. 

Elle est également utilisée dans la détection du cancer pour comparer les cellules cancéreuses aux cellules saines. De même, en ce qui concerne les tomodensitogrammes 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 davantage de vies.

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L'IA dans l'industrie automobile

La vision par ordinateur est essentielle pour les voitures autonomes, car elle les aide à détecter des objets tels que les panneaux routiers et les feux de signalisation. Des techniques telles que la reconnaissance optique de caractères (OCR) permettent à la voiture de lire le texte des panneaux de signalisation. Elles sont également utilisées pour la détection des piétons, où les tâches de détection d'objets permettent d'identifier les personnes en temps réel. 

En outre, la vision par ordinateur peut même repérer les fissures et les nids-de-poule sur les revêtements routiers, ce qui permet de mieux surveiller l'évolution de l'état des routes. Dans l'ensemble, la technologie de vision par ordinateur peut jouer un rôle clé dans l'amélioration de la gestion du trafic, de la sécurité des transports en commun et de la planification des villes intelligentes.

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Vision par ordinateur dans l'agriculture

Imaginons que les agriculteurs puissent automatiquement semer, arroser et récolter 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, de sorte que les agriculteurs peuvent détecter des 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 automatique 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 le rendement 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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Automatiser les processus de fabrication grâce à l'IA

Dans l'industrie manufacturière, la vision par ordinateur permet de contrôler la production, de vérifier la qualité des produits et de suivre les travailleurs automatiquement. L'IA de la vision rend le processus plus rapide et plus précis, tout en réduisant les erreurs, ce qui permet de réduire les coûts. 

Plus précisément, pour l'assurance qualité, la détection d'objets et la segmentation d'instances sont couramment utilisées. Les systèmes de détection des défauts effectuent un contrôle final des produits finis afin de s'assurer que seuls les meilleurs atteignent les clients. Tout produit présentant des bosses ou des fissures est automatiquement identifié et rejeté. Ces systèmes assurent également le suivi et le comptage des produits en temps réel, ce qui permet un contrôle continu sur la chaîne de montage.

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Tendances récentes en matière de vision par ordinateur

Maintenant que nous avons exploré quelques-unes des applications de la vision par ordinateur dans divers secteurs, nous allons nous pencher sur les principales tendances qui stimulent ses progrès.

L'une des principales tendances est l'informatique périphérique, un cadre informatique distribué qui traite les données au plus près de leur source. Par exemple, l'informatique périphérique permet à des appareils tels que des caméras et des capteurs de traiter directement les données visuelles, ce qui se traduit par des temps de réponse plus rapides, des retards réduits et une meilleure protection de la vie privée.

Une autre tendance clé dans le domaine 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 faire en sorte que les objets virtuels se fondent harmonieusement dans le monde réel. Elle peut être utilisée pour améliorer les expériences dans les jeux, l'éducation et la formation. 

Avantages et inconvénients de la vision par ordinateur

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

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

• Évolutivité : Une fois mis en œuvre, les systèmes de vision par ordinateur peuvent facilement évoluer 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 permet d'obtenir des solutions hautement spécialisées qui répondent aux exigences de votre application.

Si ces avantages mettent en évidence l'impact que peut avoir la vision par ordinateur sur divers secteurs d'activité, il est également important de prendre en compte les défis liés à sa mise en œuvre. En voici quelques-uns :

• Problèmes de 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.

• Limites 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 disposer d'un matériel, de logiciels et d'une expertise spécialisés.

Principaux enseignements

La vision par ordinateur réinvente la manière 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, par exemple pour améliorer la sécurité des voitures autonomes, aider les médecins à diagnostiquer les maladies plus rapidement, rendre les achats plus personnalisés et même aider les agriculteurs à surveiller leurs récoltes. 

Alors que la technologie ne cesse de s'améliorer, de nouvelles tendances telles que l'informatique de pointe et la réalité fusionnée ouvrent encore plus de possibilités. Malgré 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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