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 réelles à travers divers secteurs.
Une façon simple d'expliquer l'intelligence artificielle (IA) est de dire qu'il s'agit d'un domaine axé sur la recréation de la façon dont les humains pensent et apprennent. C'est de là que vient l'idée des techniques d'apprentissage dans l'IA, qui sont différentes méthodes permettant aux machines d'améliorer leurs performances au fil du temps, tout comme les humains.
Auparavant, nous avons exploré les principales techniques d'apprentissage de l'IA, notamment l'apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement et par transfert, et la façon dont chacune joue un rôle important en aidant les modèles d'IA à traiter l'information et à prendre des décisions.
Aujourd'hui, nous allons examiner de plus près l'apprentissage par renforcement, une technique qui enseigne aux systèmes d'IA à apprendre par l'expérience en interagissant avec un environnement et en s'améliorant en fonction des retours. Plus précisément, nous allons explorer comment l'apprentissage par renforcement peut être appliqué aux applications de vision par ordinateur - des 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'IA 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 où un agent d'IA apprend en prenant des mesures et en recevant des retours sous forme de récompenses ou de pénalités. L'objectif est de déterminer quelles actions mènent aux meilleurs résultats au fil du temps.
Vous pouvez considérer l'apprentissage par renforcement comme le dressage d'un chien. Lorsqu'un chien s'assoit sur commande, vous lui donnez une friandise. Après un certain temps, le chien apprend que s'asseoir mène à 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.
C'est différent de l'apprentissage supervisé, où le modèle d'IA reçoit de nombreux exemples de réponses correctes. Par exemple, on pourrait montrer au modèle une image d'un chien et lui dire : "Ceci est un chien."
L'apprentissage par renforcement, en revanche, ne repose pas sur des données étiquetées. Au lieu de cela, il implique d'apprendre en essayant différentes actions et en tirant des leçons des résultats, un peu comme jouer à un jeu et déterminer quels mouvements vous aident à gagner.
L'apprentissage par renforcement est essentiel pour les tâches où les décisions sont prises étape par étape, et chaque choix modifie ce qui se passe ensuite. Ce type d'apprentissage est utilisé dans les jeux vidéo de stratégie pour rendre le gameplay plus stimulant et engageant pour les joueurs.
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. Vous apprenez en faisant, pas seulement en vous faisant dire quoi faire.
L'apprentissage par renforcement fonctionne de manière similaire pour l'IA. Il 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 de certains des éléments clés de l'apprentissage par renforcement :
En utilisant ces éléments 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 s'améliore dans la sélection des actions qui mènent à des récompenses plus élevées et à de meilleurs résultats.
La vision par ordinateur est utilisée pour des tâches telles que la détection d'objets dans les images, la classification du contenu d'une image et la segmentation d'une image en différentes parties. Les modèles de vision par ordinateur tels que 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 de Vision IA sont combinées à l'apprentissage par renforcement, le résultat est une solution d'IA qui ne se contente pas de voir ; elle apprend également à agir en fonction des informations visuelles et s'améliore avec le 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 où se trouve 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 article, il reçoit un retour d'information : succès si l'article est ramassé correctement ou échec s'il tombe. Au fil du temps, le robot apprend quelles actions fonctionnent le mieux pour différents articles. Au lieu de suivre un ensemble d'instructions fixes, il s'améliore continuellement grâce à l'expérience.
Maintenant que nous avons une meilleure compréhension de ce qu'est l'apprentissage par renforcement et de son rôle dans la vision par ordinateur, examinons de plus près quelques exemples d'endroits où l'apprentissage par renforcement et la vision par ordinateur sont utilisés ensemble.
Les véhicules autonomes peuvent s'appuyer à la fois sur la Vision IA pour comprendre leur environnement et sur l'apprentissage par renforcement pour prendre des décisions en fonction de ce qu'ils voient. Un excellent exemple de ceci en action est l'AWS DeepRacer.
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 quoi faire, elle comprend les choses par elle-même en essayant, en faisant des erreurs et en apprenant d'elles.
La caméra de cette minuscule voiture fonctionne comme une paire d'yeux, capturant la piste devant elle. En fonction de ce qu'elle voit, la voiture apprend à diriger et à quelle vitesse aller. À chaque tour, elle s'améliore. Par exemple, elle pourrait apprendre à prendre des virages plus larges ou à ralentir avant les virages serrés en apprenant des essais passés.
L'entraînement pour le DeepRacer commence dans un environnement virtuel, où le modèle s'exerce et affine ses compétences de conduite. Une fois qu'il atteint un certain niveau de performance, ces compétences sont transférées à des pistes réelles avec des voitures physiques.
Un domaine de recherche passionnant qui suscite de plus en plus d'intérêt est l'intégration de l'IA de vision et de l'apprentissage par renforcement dans la chirurgie robotique. Pour le moment, cette application reste 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, adaptabilité et une intervention humaine minimale.
Par exemple, imaginez une situation où un morceau de gaze doit être délicatement soulevé d'un site chirurgical. Un robot équipé d'IA de vision analyserait d'abord la scène, en utilisant la segmentation pour identifier la gaze et les tissus environnants.
L'apprentissage par renforcement aiderait ensuite le robot chirurgical à décider comment aborder la tâche, en déterminant le meilleur angle pour saisir la gaze, la pression à appliquer et comment la soulever sans perturber les zones sensibles à proximité. 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 une compétence et une confiance croissantes.
L'apprentissage par renforcement permet aux systèmes d'IA de vision d'aller au-delà de la simple reconnaissance et de commencer à prendre des décisions basées sur 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 l'IA de vision :
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 par l'expérience. Avec des modèles comme Ultralytics YOLO11 fournissant la détection d'objets en temps réel, le système peut prendre des décisions éclairées en fonction 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 feedback au lieu de se fier uniquement aux données étiquetées. Elle prend en charge l'apprentissage continu et aide à construire des systèmes d'IA de vision plus flexibles, adaptatifs et intelligents qui s'améliorent avec le temps.
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