5 juin 2025
Découvrez comment l'apprentissage par renforcement dans les applications de vision par ordinateur aide les systèmes à voir, à prendre des décisions et à s'améliorer dans des applications du monde réel dans tous les secteurs.
Une façon simple d'expliquer l'intelligence artificielle (IA) est de dire qu'il s'agit d'un domaine qui vise à recréer la façon dont les humains pensent et apprennent. C'est de là que vient l'idée des techniques d'apprentissage en IA, qui sont différentes méthodes permettant aux machines d'améliorer leurs performances au fil du temps, tout comme le font les humains.
Précédemment, nous avons exploré les principales techniques d'apprentissage de l'IA, notamment l'apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement et par transfert, et la manière dont chacune joue un rôle important pour aider les modèles d'IA à traiter les informations et à prendre des décisions.
Aujourd'hui, nous allons examiner de plus près l'apprentissage par renforcement, une technique qui permet aux systèmes d'intelligence artificielle d'apprendre par l'expérience en interagissant avec un environnement et en s'améliorant en fonction du retour d'information. Plus précisément, nous verrons comment l'apprentissage par renforcement peut être appliqué aux applications de vision artificielle, c'est-à-dire aux systèmes qui permettent aux machines d'interpréter et de comprendre les informations visuelles du monde.
L'association de concepts tels que l'apprentissage par renforcement et la vision par ordinateur ouvre de nouvelles possibilités passionnantes et constitue un domaine de recherche actif. Elle permet aux systèmes d'intelligence artificielle de reconnaître ce qu'ils voient et de prendre des décisions éclairées sur la base de ces informations visuelles.
L'apprentissage par renforcement est une branche de l'apprentissage automatique dans laquelle un agent d'intelligence artificielle apprend en effectuant des actions et en recevant un retour d'information sous forme de récompenses ou de pénalités. L'objectif est de déterminer quelles actions conduisent aux meilleurs résultats au fil du temps.
L'apprentissage par renforcement peut être comparé au dressage d'un chien. Lorsqu'un chien s'assoit sur commande, vous lui donnez une friandise. Au bout d'un certain temps, le chien apprend que le fait de s'asseoir entraîne une récompense. Dans l'apprentissage par renforcement, l'agent ou le modèle d'IA est comme le chien ; l'environnement est le monde qui l'entoure, et la récompense l'aide à comprendre s'il a fait le bon choix.
Cela diffère de l'apprentissage supervisé, qui consiste à montrer au modèle d'IA de nombreux exemples de réponses correctes. Par exemple, on peut montrer au modèle la photo d'un chien et lui dire : "C'est un chien".
L'apprentissage par renforcement, quant à lui, ne repose pas sur des données étiquetées. Il s'agit plutôt d'apprendre en essayant différentes actions et en tirant des enseignements des résultats, un peu comme lorsqu'on joue à un jeu et qu'on détermine les mouvements qui permettent de gagner.
L'apprentissage par renforcement est essentiel pour les tâches où les décisions sont prises étape par étape et où chaque choix modifie ce qui se passe ensuite. Ce type d'apprentissage est utilisé dans les jeux vidéo de stratégie pour rendre le jeu plus stimulant et plus attrayant pour les joueurs.
La vision par ordinateur est utilisée pour des tâches telles que la détection d'objets dans des images, la classification de ce qui se trouve dans une image et la segmentation d'une image en différentes parties. Les modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 prennent en charge ces tâches et peuvent être utilisés pour créer des applications percutantes capables de recueillir des informations visuelles.
Cependant, lorsque ces tâches d'IA de vision sont combinées à l'apprentissage par renforcement, on obtient une solution d'IA qui ne se contente pas de voir, mais qui apprend également à agir sur la base d'informations visuelles et qui s'améliore au fil du temps.
Un exemple intéressant d'apprentissage par renforcement dans les applications de vision par ordinateur est l'utilisation de robots dans les entrepôts. Les robots équipés de caméras et de systèmes de vision par ordinateur peuvent analyser leur environnement, détecter l'emplacement de chaque article, identifier sa forme et sa taille et comprendre comment il est positionné sur l'étagère.
Chaque fois que le robot tente de ramasser un objet, il reçoit un retour d'information : succès si l'objet est ramassé correctement ou échec s'il est laissé tomber. Au fil du temps, le robot apprend quelles actions fonctionnent le mieux pour différents objets. Au lieu de suivre un ensemble fixe d'instructions, il s'améliore continuellement grâce à l'expérience.
Maintenant que nous comprenons mieux ce qu'est l'apprentissage par renforcement et son rôle dans la vision par ordinateur, examinons de plus près quelques exemples d'utilisation conjointe de l'apprentissage par renforcement et de la vision par ordinateur.
Les véhicules autonomes peuvent s'appuyer à la fois sur l'IA de vision pour comprendre leur environnement et sur l'apprentissage par renforcement pour prendre des décisions en fonction de ce qu'ils voient. Le DeepRacer d'AWS en est un excellent exemple.
L'AWS DeepRacer est une voiture de course entièrement autonome à l'échelle 1/18e qui apprend à conduire à l'aide d'une caméra et de l'apprentissage par renforcement. Au lieu de se faire dire ce qu'il faut faire, elle découvre les choses par elle-même en essayant, en faisant des erreurs et en apprenant d'elles.
La caméra de cette petite voiture fonctionne comme une paire d'yeux, capturant la piste à venir. En fonction de ce qu'elle voit, la voiture apprend comment se diriger et à quelle vitesse aller. À chaque tour, elle s'améliore. Par exemple, elle peut apprendre à prendre des virages plus larges ou à ralentir avant les virages serrés en tirant les leçons des essais précédents.
La formation au DeepRacer commence dans un environnement virtuel, où le modèle s'entraîne et affine ses compétences de conduite. Une fois qu'il a atteint un certain niveau de performance, ces compétences sont transférées sur des pistes réelles avec des voitures physiques.
L'intégration de l'IA de la vision et de l'apprentissage par renforcement dans la chirurgie robotique est un domaine de recherche passionnant qui suscite de plus en plus d'intérêt. Pour l'instant, cette application est encore largement théorique. Les chercheurs effectuent des simulations dans des environnements virtuels.
Cependant, les premières expériences montrent des résultats prometteurs, suggérant que les robots chirurgicaux pourraient éventuellement effectuer des procédures complexes et délicates avec une plus grande précision, une plus grande adaptabilité et une intervention humaine minimale.
Imaginons par exemple qu'un morceau de gaze doive être retiré avec précaution d'un champ opératoire. Un robot équipé de Vision AI commencerait par analyser la scène, en utilisant la segmentation pour identifier la gaze et les tissus environnants.
L'apprentissage par renforcement aiderait alors le robot chirurgical à décider de la manière d'aborder la tâche, en déterminant le meilleur angle pour saisir la gaze, la pression à appliquer et la manière de la soulever sans perturber les zones sensibles avoisinantes. Au fil du temps et grâce à une pratique répétée dans des environnements simulés, le robot pourrait apprendre à effectuer ces mouvements subtils et critiques avec de plus en plus d'habileté et de confiance.
L'apprentissage par renforcement permet aux systèmes Vision AI d'aller au-delà de la simple reconnaissance et de commencer à prendre des décisions sur la base de ce qu'ils voient. Cela ouvre de nouvelles possibilités dans des domaines tels que la robotique, l'automatisation et l'interaction en temps réel.
Voici quelques-uns des principaux avantages de l'intégration de l'apprentissage par renforcement dans les flux de travail de Vision AI :
D'un autre côté, voici quelques-unes des limites de l'apprentissage par renforcement à prendre en compte :
L'apprentissage par renforcement dans les projets de vision par ordinateur permet aux systèmes d'IA de comprendre leur environnement et d'apprendre à agir grâce à l'expérience. Grâce à des modèles tels que Ultralytics YOLO11, qui permettent de détecter les objets en temps réel, le système peut prendre des décisions éclairées sur la base de ce qu'il voit.
Cette approche va au-delà des méthodes traditionnelles en permettant à l'IA de s'améliorer par l'essai et le retour d'information au lieu de s'appuyer uniquement sur des données étiquetées. Elle favorise l'apprentissage continu et permet de construire des systèmes d'IA Vision plus souples, plus adaptatifs et plus intelligents, qui s'améliorent au fil du temps.
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Comment l'apprentissage par renforcement fonctionne-t-il dans les solutions d'IA ?
Pensez à la façon dont vous apprenez à faire du vélo. Au début, vous risquez de tomber. Mais avec la pratique, vous commencez à comprendre ce qui vous aide à rester en équilibre. Plus vous roulez, plus vous vous améliorez. On apprend en faisant, pas seulement en se faisant dire ce qu'il faut faire.
L'apprentissage par renforcement fonctionne de la même manière pour l'IA. Elle apprend par l'expérience - en essayant différentes actions, en observant ce qui se passe et en améliorant progressivement sa capacité à faire les bons choix au fil du temps.
Voici un aperçu des principaux éléments de l'apprentissage par renforcement :
En utilisant ces composants ensemble, l'apprentissage par renforcement permet aux systèmes d'IA d'apprendre des comportements efficaces par le biais d'essais et d'erreurs continus. À chaque tentative, l'agent devient plus apte à sélectionner des actions qui conduisent à des récompenses plus élevées et à de meilleurs résultats.