Explorer différents types de données pour les applications d’IA visuelle

Les technologies comme les drones étaient autrefois limitées et uniquement accessibles aux chercheurs et aux spécialistes, mais aujourd’hui, le matériel de pointe devient plus accessible à un public plus large. Cette évolution transforme notre façon de collecter les données visuelles. Grâce à des technologies plus accessibles, nous pouvons désormais capturer des images et des vidéos provenant de diverses sources, au-delà des caméras traditionnelles.

Parallèlement, l’analyse d’images, rendue possible par la vision par ordinateur, une branche de l’intelligence artificielle (AI), évolue rapidement et permet aux machines d’interpréter et de traiter les données visuelles plus efficacement. Cette avancée a ouvert de nouvelles possibilités pour l’automatisation, la détection d’objets et l’analyse en temps réel. Les machines peuvent désormais reconnaître des motifs, suivre des mouvements et interpréter des informations visuelles complexes.

Parmi les principaux types de données visuelles, on trouve les images RGB (rouge, vert, bleu), couramment utilisées pour la reconnaissance d’objets, l’imagerie thermique, qui aide à détecter les signatures thermiques dans des conditions de faible luminosité, et les données de profondeur, qui permettent aux machines de comprendre les environnements 3D. Chacun de ces types de données joue un rôle essentiel dans diverses applications d’IA visuelle, de la surveillance à l’imagerie médicale.

Dans cet article, nous allons explorer les principaux types de données visuelles utilisés en IA visuelle et découvrir comment chacun contribue à améliorer la précision, l’efficacité et les performances dans divers secteurs. Commençons !

Les types les plus courants de jeux de données d’images et de vidéos pour l’IA#

Généralement, lorsque tu utilises un smartphone pour prendre une photo ou consulter des images de vidéosurveillance, tu travailles avec des images RGB. RGB signifie rouge, vert et bleu, les trois canaux de couleur qui représentent les informations visuelles dans les images numériques.

Les images et les vidéos RGB sont des types de données visuelles étroitement liés utilisés en vision par ordinateur, tous deux capturés à l’aide de caméras standard. La principale différence est que les images capturent un instant unique, tandis que les vidéos sont une séquence d’images qui montrent l’évolution des choses au fil du temps.

Les images RGB sont généralement utilisées pour des tâches de vision par ordinateur comme la détection d’objets, la segmentation d’instances et l’estimation de pose, avec l’aide de modèles comme Ultralytics YOLO11. Ces applications reposent sur l’identification de motifs, de formes ou de caractéristiques spécifiques dans une seule image.

Les vidéos, en revanche, sont essentielles lorsque le mouvement ou le temps joue un rôle, par exemple pour la reconnaissance des gestes, la surveillance ou le suivi des actions. Comme les vidéos peuvent être considérées comme une série d’images, les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 les traitent image par image afin de comprendre les mouvements et les comportements au fil du temps.

Par exemple, Ultralytics YOLO11 peut être utilisé pour analyser des images ou des vidéos RGB afin de détecter les mauvaises herbes et de compter les plantes dans les champs agricoles. Cela améliore le suivi des cultures et aide à suivre les changements au cours des cycles de croissance pour une gestion agricole plus efficace.

Fig. 1. YOLO11 peut détecter et compter les plantes pour un suivi plus intelligent des cultures.

Les données de profondeur en IA visuelle : LiDAR et perception 3D#

Les données de profondeur ajoutent une troisième dimension aux informations visuelles en indiquant à quelle distance les objets se trouvent de la caméra ou du capteur. Contrairement aux images RGB, qui capturent uniquement la couleur et la texture, les données de profondeur fournissent un contexte spatial. Elles montrent la distance entre les objets et la caméra, ce qui permet d’interpréter la disposition 3D d’une scène.

Ce type de données est capturé à l’aide de technologies comme le LiDAR, la vision stéréo (qui utilise deux caméras pour reproduire la perception humaine de la profondeur) et les caméras à temps de vol (qui mesurent le temps nécessaire à la lumière pour atteindre un objet et revenir).

Parmi ces technologies, le LiDAR (détection et télémétrie par ondes lumineuses) est souvent le plus fiable pour mesurer la profondeur. Il fonctionne en émettant rapidement des impulsions laser et en mesurant le temps qu’elles mettent à revenir après réflexion. Le résultat est une carte 3D très précise, appelée nuage de points, qui met en évidence la forme, la position et la distance des objets en temps réel.

Le rôle croissant du LiDAR dans les systèmes d’IA visuelle#

La technologie LiDAR peut être divisée en deux grands types, chacun conçu pour des applications et des environnements spécifiques. Voici un aperçu plus détaillé de ces deux types :

• LiDAR aéroporté : généralement utilisés pour cartographier de vastes zones, les scanners LiDAR aéroportés sont montés sur des drones ou des aéronefs afin de capturer des données haute résolution pour la cartographie topographique à grande échelle. Ils sont idéaux pour étudier les terrains, les forêts et les paysages.
• LiDAR terrestre : ce type de données LiDAR est collecté à partir de capteurs montés sur des véhicules ou des plateformes fixes pour des applications comme la surveillance des infrastructures, la construction et la cartographie intérieure. Il fournit des données très détaillées pour des zones plus petites et localisées, ce qui le rend utile pour des tâches comme la planification urbaine et l’étude de structures spécifiques.

Une application particulièrement utile des données LiDAR concerne les véhicules autonomes, où elles jouent un rôle essentiel dans des tâches comme la détection des voies, l’évitement des collisions et l’identification des objets proches. Le LiDAR génère des cartes 3D détaillées de l’environnement en temps réel, permettant au véhicule de voir les objets, de calculer leur distance et de se déplacer en toute sécurité.

Fig. 2. La technologie LiDAR permet aux véhicules autonomes de cartographier la profondeur et de détecter les objets.

Utiliser les données thermiques et infrarouges dans les applications d’IA#

Les images RGB capturent ce que nous voyons dans le spectre de la lumière visible ; cependant, d’autres technologies d’imagerie, comme l’imagerie thermique et infrarouge, vont au-delà. L’imagerie infrarouge capture la lumière infrarouge émise ou réfléchie par les objets, ce qui la rend utile dans des conditions de faible luminosité.

L’imagerie thermique, en revanche, détecte la chaleur émise par les objets et montre les différences de température, ce qui lui permet de fonctionner dans l’obscurité totale ou à travers la fumée, le brouillard et d’autres obstacles. Ce type de données est particulièrement utile pour surveiller et détecter les problèmes, notamment dans les secteurs où les variations de température peuvent signaler des incidents potentiels.

Un exemple intéressant est l’utilisation de l’imagerie thermique pour surveiller les composants électriques et détecter les signes de surchauffe. En détectant les différences de température, les caméras thermiques peuvent identifier les problèmes avant qu’ils n’entraînent une panne de l’équipement, un incendie ou des dommages coûteux.

Fig. 3. Exemple d’utilisation de l’imagerie thermique pour surveiller des composants électriques.

De même, les images infrarouges peuvent aider à détecter des fuites dans les pipelines ou l’isolation en identifiant les différences de température qui indiquent la fuite de gaz ou de fluides, ce qui est essentiel pour prévenir les situations dangereuses et améliorer l’efficacité énergétique.

Imagerie multispectrale et hyperspectrale en IA#

Alors que l’imagerie infrarouge et thermique capture des aspects spécifiques du spectre électromagnétique, l’imagerie multispectrale collecte la lumière dans quelques plages de longueurs d’onde sélectionnées, chacune choisie pour un objectif précis, comme détecter une végétation saine ou identifier des matériaux de surface.

L’imagerie hyperspectrale va encore plus loin en capturant la lumière sur des centaines de plages de longueurs d’onde très étroites et continues. Cela fournit une signature lumineuse détaillée pour chaque pixel de l’image et offre une compréhension beaucoup plus approfondie de tout matériau observé.

Fig. 4. Comparaison de l’imagerie multispectrale et hyperspectrale.

L’imagerie multispectrale et l’imagerie hyperspectrale utilisent toutes deux des capteurs et des filtres spéciaux pour capturer la lumière à différentes longueurs d’onde. Les données sont ensuite organisées en une structure 3D appelée cube spectral, dont chaque couche représente une longueur d’onde différente.

Les modèles d’IA peuvent analyser ces données pour détecter des caractéristiques que les caméras classiques ou l’œil humain ne peuvent pas voir. Par exemple, dans le domaine du phénotypage des plantes, l’imagerie hyperspectrale peut servir à surveiller la santé et la croissance des plantes en détectant de subtils changements dans leurs feuilles ou leurs tiges, comme des carences en nutriments ou du stress. Cela aide les chercheurs à évaluer la santé des plantes et à optimiser les pratiques agricoles sans recourir à des méthodes invasives.

Analyser les images radar et sonar à l’aide de l’IA#

L’imagerie radar et sonar regroupe des technologies qui détectent et cartographient les objets en émettant des signaux et en analysant leurs réflexions, de manière similaire au LiDAR. Contrairement à l’imagerie RGB, qui s’appuie sur les ondes lumineuses pour capturer les informations visuelles, le radar utilise des ondes électromagnétiques, généralement des ondes radio, tandis que le sonar utilise des ondes sonores. Les deux systèmes émettent des impulsions et mesurent le temps nécessaire au signal pour revenir après avoir rebondi sur un objet, fournissant ainsi des informations sur sa distance, sa taille et sa vitesse.

L’imagerie radar est particulièrement utile lorsque la visibilité est mauvaise, par exemple dans le brouillard, sous la pluie ou la nuit. Comme elle ne dépend pas de la lumière, elle peut détecter des aéronefs, des véhicules ou le relief dans l’obscurité totale. Cela fait du radar une solution fiable pour l’aviation, la surveillance météorologique et la navigation autonome.

En comparaison, l’imagerie sonar est couramment utilisée dans les environnements sous-marins où la lumière ne peut pas parvenir. Elle utilise des ondes sonores qui se propagent dans l’eau et rebondissent sur les objets immergés, permettant de détecter des sous-marins, de cartographier les fonds marins et de mener des missions de sauvetage sous-marines. Les progrès de la vision par ordinateur permettent désormais d’améliorer davantage la détection sous-marine en combinant les données sonar à une analyse intelligente pour améliorer la détection et la prise de décision.

Fig. 5. Comment un système SONAR utilise des impulsions ultrasonores pour mesurer la profondeur de la mer. (Source : bbc.co.uk)

Données visuelles synthétiques et simulées pour entraîner les modèles d’IA#

Jusqu’à présent, les différents types de données abordés pouvaient être collectés dans le monde réel. Cependant, les données visuelles synthétiques et simulées sont toutes deux des types de contenu artificiel. Les données synthétiques sont générées de toutes pièces à l’aide de la modélisation 3D ou de l’IA générative afin de produire des images ou des vidéos d’apparence réaliste.

Fig. 6. Aperçu d’images générées synthétiquement.

Les données simulées sont similaires, mais elles consistent à créer des environnements virtuels qui reproduisent le comportement du monde physique, notamment la réflexion de la lumière, la formation des ombres et le mouvement des objets. Toutes les données visuelles simulées sont synthétiques, mais toutes les données synthétiques ne sont pas simulées. La principale différence est que les données simulées reproduisent un comportement réaliste, et pas seulement une apparence réaliste.

Ces types de données sont utiles pour entraîner des modèles de vision par ordinateur, notamment lorsque les données du monde réel sont difficiles à collecter ou lorsque des situations spécifiques et rares doivent être simulées. Les développeurs peuvent créer des scènes entières, choisir les types d’objets, leurs positions et l’éclairage, puis ajouter automatiquement des annotations comme des boîtes englobantes pour l’entraînement. Cela permet de constituer rapidement de vastes jeux de données diversifiés, sans avoir besoin de photos réelles ni d’annotations manuelles, qui peuvent être coûteuses et chronophages.

Par exemple, dans le domaine de la santé, les données synthétiques peuvent être utilisées pour entraîner des modèles à segmenter des cellules cancéreuses du sein, car il est difficile de collecter et d’annoter de vastes jeux de données d’images réelles. Les données synthétiques et simulées offrent flexibilité et contrôle, comblant les lacunes lorsque les données visuelles du monde réel sont limitées.

Choisir le type de données visuelles adapté à ton application d’IA#

Maintenant que nous avons examiné le fonctionnement et les possibilités des différents types de données visuelles, intéressons-nous de plus près aux types de données les mieux adaptés à certaines tâches :

• Images RGB : elles sont parfaites pour les tâches générales de vision par ordinateur, comme la classification d’images et la détection d’objets. Elles capturent la couleur et la texture, mais sont limitées dans des conditions difficiles comme la faible luminosité ou une mauvaise visibilité.
• Imagerie LiDAR : ce type d’imagerie offre une cartographie 3D haute précision à l’aide d’impulsions laser. Elle est idéale pour les applications qui nécessitent des mesures précises de distance, comme la robotique, les véhicules autonomes et l’inspection des infrastructures.
• Imagerie thermique : comme elle peut détecter les différences de température, elle est utile dans des conditions de faible visibilité, par exemple pour la surveillance nocturne, la lutte contre les incendies ou la détection des fuites de chaleur dans les machines et les bâtiments.
• Imagerie multispectrale et hyperspectrale : elle est utile pour les tâches qui nécessitent une analyse détaillée des matériaux, comme le suivi agricole, le contrôle qualité pharmaceutique ou la télédétection. Ces méthodes fournissent des informations plus approfondies en capturant des données sur une vaste gamme de longueurs d’onde au-delà de la lumière visible.
• Imagerie radar et sonar : elles sont privilégiées dans les environnements à faible visibilité. Le radar utilise des ondes radio et se révèle utile pour l’aviation et la navigation, tandis que le sonar utilise des ondes sonores pour fonctionner dans le cadre de la détection sous-marine.
• Données visuelles synthétiques et simulées : elles sont idéales pour entraîner des modèles d’IA lorsque les données du monde réel sont limitées, indisponibles ou difficiles à annoter. Ces contenus visuels artificiels permettent de constituer des jeux de données diversifiés pour des scénarios complexes, comme les événements rares ou les situations critiques pour la sécurité.

Parfois, un seul type de données peut ne pas fournir suffisamment de précision ou de contexte dans des situations réelles. C’est là que la fusion multimodale des capteurs devient essentielle. En combinant les données RGB avec d’autres types de données, comme les données thermiques, de profondeur ou LiDAR, les systèmes peuvent surmonter les limites individuelles de chaque source et améliorer leur fiabilité et leur capacité d’adaptation.

Par exemple, dans l’automatisation des entrepôts, l’utilisation de données RGB pour la reconnaissance d’objets, de données de profondeur pour mesurer les distances et de données thermiques pour détecter la surchauffe des équipements rend les opérations plus efficaces et plus sûres. En définitive, les meilleurs résultats sont obtenus en sélectionnant ou en combinant les types de données en fonction des besoins spécifiques de ton application.

Points clés à retenir#

Lors de la création de modèles d’IA visuelle, il est essentiel de choisir le type de données visuelles adapté. Les tâches comme la détection d’objets, la segmentation et le suivi des mouvements dépendent non seulement des algorithmes, mais aussi de la qualité des données d’entrée. Des jeux de données propres, diversifiés et précis contribuent à réduire le bruit et à améliorer les performances.

En combinant des types de données comme les données RGB, de profondeur, thermiques et LiDAR, les systèmes d’IA obtiennent une vision plus complète de leur environnement, ce qui les rend plus fiables dans diverses conditions. À mesure que la technologie progresse, elle ouvrira probablement la voie à une IA visuelle plus rapide, plus adaptable et plus performante dans de nombreux secteurs.

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