Qu’est-ce que le traitement d’images ? Introduction rapide

Quand tu traverses un centre commercial ou une rue très fréquentée, des caméras installées au-dessus des entrées et le long des passages enregistrent l’activité. Elles génèrent des données visuelles chaque seconde et, la plupart du temps, nous ne les remarquons même pas.

Ce flux constant de données alimente les systèmes modernes basés sur l’IA, des systèmes de sécurité intelligents aux voitures autonomes. Ces innovations reposent sur l’informatique de l’image, un domaine polyvalent qui réunit l’informatique, les mathématiques et la physique.

L’informatique de l’image aide les machines à comprendre ce qu’elles voient dans une image. Elle permet aux systèmes de reconnaître ce qui se passe dans une scène et de décider comment fonctionner ou réagir, par exemple en arrêtant une voiture autonome lorsqu’un obstacle apparaît.

Dans cet article, nous allons voir ce qu’est le traitement d’images et comment il est utilisé dans les systèmes modernes d’intelligence artificielle (AI).

Comprendre l’informatique de l’image#

L’informatique de l’image consiste à capturer, traiter et analyser des images à l’aide d’algorithmes avancés. Elle traite les images comme des données que les machines peuvent comprendre et exploiter.

Autrement dit, chaque image est traitée comme une grille de nombres. Pour cela, les pixels, les plus petites unités d’une image, sont convertis en une matrice composée de lignes et de colonnes. Chaque pixel a une valeur numérique qui indique à la machine la luminosité ou l’obscurité d’une zone précise de l’image.

L’organisation de ces valeurs dépend du fait que l’image soit en niveaux de gris ou en couleur. Dans les images en niveaux de gris, les valeurs des pixels vont généralement de 0 (noir) à 255 (blanc). Les images en couleur utilisent plusieurs matrices pour représenter différents canaux colorimétriques, comme le rouge, le vert et le bleu (RGB) ou la teinte, la saturation et la valeur (HSV).

Fig. 1. Représentations matricielles d’images (Source)

En plus des matrices de pixels, une image contient souvent des informations contextuelles cachées, appelées métadonnées. Les métadonnées fournissent des détails importants comme la résolution de l’image, la profondeur de bits, les réglages de la caméra ou du capteur et l’heure exacte de la prise de vue. Les images sont stockées dans des formats de fichier spécifiques afin de préserver les données visuelles et les métadonnées.

Par exemple, en imagerie biomédicale, les images sont couramment stockées au format d’imagerie numérique et communications en médecine (DICOM). DICOM associe les données visuelles de l’image à des informations sur le patient, comme ses données d’identification et les réglages de l’équipement, afin de garantir une analyse d’images médicales précise, cohérente et sûre.

Fonctionnement de l’informatique de l’image#

Maintenant que nous comprenons mieux ce qu’est l’informatique de l’image, voyons les étapes qui permettent de convertir un flux vidéo de caméra en informations utiles.

Bien que le processus exact puisse varier selon l’application, la plupart des systèmes d’informatique de l’image suivent ces principales étapes :

• Acquisition d’images : D’abord, les données visuelles sont capturées à l’aide de caméras et de capteurs, ou collectées à partir de jeux de données d’images open source.
• Prétraitement des images : Les images acquises sont ensuite redimensionnées, débruitées, améliorées et converties dans un espace colorimétrique spécifique afin de normaliser les entrées.
• Extraction de caractéristiques : Des algorithmes d’apprentissage profond servent à apprendre les motifs importants de l’image, comme les contours, les formes et les textures.
• Interprétation : Les caractéristiques extraites sont analysées pour effectuer des tâches comme la détection d’objets, la segmentation d’images et le suivi d’objets.
• Résultat : Enfin, le système génère des sorties structurées, comme des étiquettes de classe ou des boîtes englobantes, et les présente sous une forme facile à comprendre et à utiliser pour la visualisation, par des personnes ou d’autres systèmes.

Informatique de l’image, vision par ordinateur et traitement d’images : quelles différences ?#

Quand tu découvres l’informatique de l’image, tu peux aussi rencontrer des termes comme traitement d’images et vision par ordinateur. Bien que ces termes soient souvent employés de façon interchangeable, ils décrivent différentes manières dont les systèmes d’IA interagissent avec les données visuelles.

Par exemple, le traitement d’images se concentre sur l’amélioration des images ou de leur qualité en entrée au moyen d’opérations de base comme la suppression du bruit, le redimensionnement et le réglage du contraste. La vision par ordinateur, une branche de l’IA, s’appuie quant à elle sur le traitement d’images pour permettre aux machines de reconnaître des objets, d’interpréter des scènes et de comprendre ce qui se passe dans des images ou des vidéos.

L’informatique de l’image associe le traitement d’images et la vision par ordinateur pour transformer les données visuelles en résultats pertinents et exploitables par des systèmes intelligents.

Fig. 2. Traitement d’images, vision par ordinateur et informatique de l’image. Image de l’auteur.

Mise en œuvre actuelle de l’informatique de l’image#

Voyons maintenant comment l’informatique de l’image est mise en œuvre aujourd’hui.

Aux débuts de l’informatique de l’image, les caractéristiques comme les contours, les angles et les textures étaient définies manuellement à l’aide d’algorithmes à règles et conçus à la main. Ces méthodes fonctionnaient assez bien dans des environnements contrôlés, mais peinaient à passer à l’échelle et à s’adapter aux conditions complexes du monde réel.

Les systèmes modernes de traitement d’images remédient à ces limites en utilisant des approches fondées sur l’apprentissage profond. Des modèles comme les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) et les transformers de vision apprennent automatiquement les caractéristiques pertinentes à partir de grands jeux de données d’images. Ils peuvent ainsi effectuer des tâches comme la détection d’objets, la segmentation d’instances et le suivi d’objets avec une précision et une robustesse accrues.

Aujourd’hui, les flux de traitement d’images s’appuient souvent sur des modèles de vision en temps réel conçus pour être déployés dans des systèmes d’IA en production. Par exemple, des modèles d’IA visuelle comme Ultralytics YOLO26 offrent des capacités de vision par ordinateur rapides et efficaces, telles que la détection d’objets et la segmentation d’instances, sur des appareils en périphérie comme dans le cloud.

Fig. 3. Exemple d’utilisation d’Ultralytics YOLO26 pour détecter et segmenter des objets dans une image.

Applications concrètes de l’informatique de l’image#

L’informatique de l’image est largement utilisée dans des applications concrètes pour comprendre les données visuelles et agir à partir de celles-ci. Voyons comment elle s’applique à différents domaines.

Informatique de l’image médicale pour le dépistage précoce des maladies#

Le traitement d’images peut aider les médecins et les cliniciens à repérer plus tôt les maladies et à analyser plus efficacement les examens médicaux. Ces systèmes peuvent traiter rapidement des données d’imagerie médicale, comme les radiographies et les examens d’imagerie par résonance magnétique (MRI), et fournissent souvent des résultats plus cohérents qu’une analyse manuelle.

Par exemple, des modèles comme Ultralytics YOLO26 peuvent être entraînés sur de grands ensembles de radiographies thoraciques, comme le jeu de données ZhangLabData Chest X-Ray, afin d’apprendre les motifs associés aux infections et aux anomalies. Une fois entraînés, ces modèles peuvent aider à déterminer si une radiographie semble normale ou présente des signes d’affections comme la pneumonie ou la COVID-19.

Informatique de l’image pour la conduite autonome#

Les véhicules autonomes utilisent l’informatique de l’image pour comprendre ce qui se passe autour d’eux et prendre des décisions de conduite. Cette technologie transforme les images brutes des caméras en informations en temps réel qui aident le véhicule à se déplacer de façon sûre et fluide.

Le traitement d’images est couramment utilisé dans les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS). Au lieu de simplement enregistrer des vidéos, ces modules analysent chaque image pour repérer le marquage des voies, les autres véhicules, les piétons et les obstacles. La voiture peut ainsi réagir aux changements des conditions routières avec peu d’intervention humaine.

Un autre cas d’usage courant consiste à combiner les images de plusieurs caméras pour créer une vue à 360 degrés de l’environnement du véhicule. L’informatique de l’image aide à corriger la distorsion de l’objectif, à améliorer la netteté et à équilibrer la luminosité et les couleurs de tous les flux de caméra. On obtient ainsi une vue claire et homogène qui permet au véhicule de se déplacer en toute sécurité, même par mauvais temps ou en faible luminosité.

Fig. 4. Assemblage d’images par apprentissage profond (Source)

Avantages et inconvénients de l’informatique de l’image#

Voici quelques avantages de l’informatique de l’image :

• Évolutivité : Une fois entraînés, les systèmes d’informatique de l’image peuvent analyser de grands volumes de données visuelles en continu et à grande échelle.
• Prise de décision : Cette technologie prend en charge des applications où le temps est critique, comme la conduite autonome, le dépistage médical et la surveillance industrielle.
• Rentabilité à long terme : Même si la mise en place initiale peut être coûteuse, l’analyse visuelle automatisée peut réduire les coûts d’exploitation à long terme.

L’informatique de l’image présente de nombreux avantages, mais aussi certaines limites. Voici quelques éléments à prendre en compte :

• Qualité des données : Les méthodes de traitement d’images dépendent fortement d’un étiquetage précis et de jeux de données de haute qualité, dont la création peut être coûteuse et chronophage.
• Sensibilité aux conditions : Les changements d’éclairage, l’occultation, le flou de mouvement, les conditions météorologiques ou les angles de caméra peuvent nuire aux performances du modèle.
• Explicabilité limitée : les modèles d’image basés sur l’apprentissage profond peuvent agir comme des boîtes noires, ce qui rend difficile l’explication de leurs décisions.

Points clés à retenir#

Le calcul d’images a évolué, passant du traitement d’image élémentaire à une technologie qui permet aux systèmes d’IA de percevoir et de comprendre le monde réel en temps réel. À mesure que l’apprentissage profond progresse, le calcul d’images devient un élément essentiel pour créer des boîtes à outils et des applications plus intelligentes et plus pratiques.

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