20 novembre 2025
Découvrez pourquoi les entreprises n'ignorent pas la vision artificielle. Découvrez comment Vision AI transforme les images et les vidéos en informations qui permettent de prendre des décisions plus judicieuses.
De nombreuses entreprises sont confrontées à des processus répétitifs et fastidieux dans le cadre de leurs activités quotidiennes. Ces tâches reposent souvent sur l'observation, la vérification ou l'analyse répétée d'informations visuelles.
Qu'il s'agisse de suivre les produits en rayon, d'examiner des images médicales, de contrôler l'activité d'un entrepôt ou de veiller à la sécurité d'un lieu de travail, toutes ces tâches requièrent une attention constante. Même les équipes les plus expérimentées peuvent manquer des détails lorsque les choses sont constamment en mouvement.
L'intelligence artificielle (IA) devenant de plus en plus accessible, de nombreuses entreprises adoptent la vision artificielle, un sous-domaine de l'IA qui permet aux machines d'interpréter les images et les vidéos. L'IA de la vision permet d'automatiser les tâches visuelles et de transformer les images de tous les jours en informations utiles.
Des secteurs tels que les soins de santé, la vente au détail, la logistique et la robotique en voient déjà les avantages. La vision par ordinateur aide les équipes à travailler plus efficacement, à réduire les erreurs et à prendre des décisions en toute confiance.
Elle joue également un rôle important dans les gains de productivité à long terme que l'IA peut générer. En fait, les systèmes d'IA pourraient générer jusqu'à 4,4 billions de dollars d' améliorations annuelles de la productivité dans les cas d'utilisation en entreprise.
Dans cet article, nous verrons comment la vision par ordinateur peut conduire à des décisions plus intelligentes et pourquoi le fait d'ignorer la vision par ordinateur peut conduire à des opportunités manquées. C'est parti !
La vision par ordinateur est l'un des domaines de l'IA qui connaît la croissance la plus rapide, grâce à des algorithmes plus intelligents et plus performants qui aident les machines à comprendre le monde par le biais d'images et de vidéos.
En particulier, des modèles comme Ultralytics YOLO11 et le prochain Ultralytics YOLO26 prennent en charge des tâches de vision artificielle telles que la détection d'objets, la segmentation d'instances et la classification d'images, qui aident les machines à analyser les informations visuelles.
Par exemple, la détection d'objets est utilisée pour trouver et localiser des objets spécifiques dans une image, la segmentation d'instances identifie les objets et les délimite au niveau du pixel, et la classification d'images attribue des étiquettes sur la base de ce que l'image contient. Mais comment cela fonctionne-t-il réellement ?
Les modèles tels que YOLO11 et YOLO26 peuvent être entraînés sur mesure ou affinés sur des ensembles de données contenant des exemples d'objets ou de scènes qui intéressent une entreprise. Ces ensembles de données comprennent des images associées à des étiquettes qui indiquent au modèle ce qu'il doit rechercher.
Au cours de la formation, ces modèles, qui sont construits à l'aide de réseaux neuronaux profonds (tels que les réseaux neuronaux convolutionnels ou CNN) et formés par des techniques d'apprentissage automatique supervisé, apprennent les caractéristiques visuelles et les modèles d'objets à partir des ensembles de données. Après un entraînement suffisant, le modèle peut se généraliser et reconnaître des motifs similaires dans de nouvelles images inédites.
Des secteurs comme la fabrication, la logistique, les soins de santé et le commerce de détail collectent chaque jour des quantités considérables de données visuelles grâce à des caméras, des capteurs et d'autres dispositifs. Ce qui est surprenant, c'est qu'une grande partie de ces informations n'est jamais utilisée.
Lorsque les entreprises négligent ces données, elles passent à côté d'informations qui pourraient améliorer le fonctionnement de leurs opérations, prévenir des problèmes évitables et mettre en évidence de nouvelles possibilités de croissance.
Voici quelques-uns des défis quotidiens auxquels les entreprises sont confrontées parce qu'elles ignorent la vision par ordinateur :
Après avoir mieux compris ce qu'est la vision par ordinateur et comment elle fonctionne, voyons comment elle peut créer une valeur réelle et mesurable pour les entreprises.
Voici un aperçu des avantages qu'il apporte dans différents domaines :
Voyons ensuite comment différents secteurs mettent en œuvre la vision par ordinateur et l'impact qu'elle a sur leurs activités quotidiennes.
Aujourd'hui, les opérations de vente au détail impliquent bien plus que des rayons et des caisses. Avec l'aide de l'IA et des données visuelles, les détaillants trouvent de nouveaux moyens de rationaliser les tâches quotidiennes, d'améliorer la précision et de répondre aux attentes croissantes des clients. La vision par ordinateur est utilisée dans un large éventail d'activités, depuis le suivi de la disponibilité des produits dans les rayons jusqu'à l'analyse du trafic piétonnier et l'optimisation de l'agencement des magasins.
Walmart, l'un des plus grands détaillants au monde, en est un excellent exemple. Walmart utilise la vision par ordinateur dans plus de 1 000 magasins pour surveiller l'activité des caisses et réduire les pertes.
Les caméras alimentées par l'IA analysent ce qui se passe aux caisses automatiques et aux caisses avec personnel et peuvent détecter si un article passe devant le scanner sans être scanné. Dans ce cas, le système alerte un collaborateur pour qu'il intervienne et corrige le problème.
Cela permet de réduire la démarque inconnue, c'est-à-dire les pertes causées par le vol, les erreurs de lecture ou les simples erreurs humaines, qui peuvent représenter des milliards de dollars chaque année dans le secteur de la vente au détail.
Par ailleurs, dans le domaine de la fabrication, la précision est essentielle à la production de produits de haute qualité. La vision par ordinateur permet aux fabricants d'atteindre des normes de qualité et d'efficacité plus élevées sans ralentir la production. En détectant les défauts sur les chaînes de montage et en surveillant la sécurité des travailleurs, ces systèmes rendent les contrôles de qualité plus rapides, plus cohérents et plus fiables.
Il est intéressant de noter que des marques automobiles populaires adoptent également la vision par ordinateur pour moderniser leurs chaînes de production. Toyota, par exemple, utilise un système de vision basé sur l'apprentissage profond pour automatiser son processus d'inspection des véhicules.
L'entreprise s'appuyait auparavant sur des contrôles manuels, qui étaient lents et sujets aux erreurs. Aujourd'hui, un système équipé de 17 caméras haute résolution et d'un éclairage avancé capture des images détaillées de chaque voiture et vérifie plus de 80 spécifications en temps réel. Il en résulte des inspections plus rapides, une plus grande précision, des coûts moindres et une qualité élevée constante sur toute la chaîne de production.
De même, les soins de santé connaissent des avancées majeures à mesure que la vision par ordinateur s'intègre dans les flux de travail cliniques quotidiens. Dans le domaine médical, la précision et la rapidité sont essentielles, et la recherche en vision par ordinateur ainsi que l'analyse d'images pilotée par l'IA permettent aux cliniciens de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées.
C'est le cas dans de nombreux domaines des soins de santé. Prenons l'exemple de l'ophtalmologie. Au Moorfields Eye Hospital, au Royaume-Uni, des chercheurs ont mis au point RETFound, l'un des premiers modèles de fondation d'IA en médecine et le premier dans le domaine des soins ophtalmologiques.
Entraîné sur 1,6 million d'images rétiniennes à l'aide d'un apprentissage autosupervisé, le modèle peut détecter des pathologies menaçant la vue telles que la rétinopathie diabétique et le glaucome, et même prédire des maladies systémiques plus larges telles que l'insuffisance cardiaque, les accidents vasculaires cérébraux et la maladie de Parkinson en se basant sur des indices rétiniens subtils.
Lorsqu'il s'agit d'intégrer la vision par ordinateur dans les activités de votre entreprise, il n'est pas toujours nécessaire de procéder à une refonte complète. La première étape consiste à examiner ce que vous possédez déjà.
La plupart des entreprises disposent déjà des données brutes dont elles ont besoin. La véritable opportunité réside dans la reconnaissance de la manière dont ces données peuvent créer une valeur significative.
C'est souvent en commençant petit que l'on fait les plus grandes percées. Un projet simple, comme l'utilisation d'un modèle pré-entraîné pour contrôler les niveaux de stocks ou pour améliorer les connaissances de base en matière de surveillance, peut donner rapidement des résultats mesurables. Ces premiers résultats permettent de réduire les erreurs, de gagner du temps et d'aider les équipes à prendre confiance dans ce que l'IA peut accomplir.
Quelques tendances récentes dans le domaine de l'IA de la vision par ordinateur redéfinissent la manière dont les entreprises utilisent les données visuelles. Jusqu'à récemment, la plupart des traitements d'IA reposaient sur l'informatique en nuage, où les images et les vidéos étaient envoyées à des serveurs distants pour être analysées.
Cette approche était efficace, mais elle introduisait des retards, augmentait les préoccupations en matière de respect de la vie privée et dépendait de connexions internet solides. Ces limitations ont rendu difficile l'utilisation de la vision par ordinateur dans des situations nécessitant des réponses instantanées.
Aujourd'hui, l'évolution vers l'informatique de pointe accélère l'adoption de l'IA. Des modèles de vision de pointe tels que YOLO11 et le futur YOLO26 peuvent désormais fonctionner directement sur du matériel plus petit, installé sur l'appareil.
Cela signifie que les systèmes peuvent traiter les informations visuelles immédiatement et fonctionner même sans connexion internet permanente. Il en résulte une détection plus rapide, une plus grande fiabilité et un meilleur contrôle des données sensibles. L'amélioration continue de l'IA périphérique permet aux entreprises de passer d'un traitement lent par lots à une intelligence en temps réel dans les domaines de la robotique, de la fabrication, de la vente au détail, de la logistique et dans bien d'autres environnements.
La vision par ordinateur modifie la manière dont les entreprises observent leurs activités et prennent des décisions. En utilisant plus efficacement les données visuelles, les organisations peuvent travailler plus efficacement, réduire les erreurs et améliorer la qualité de leurs processus quotidiens. Grâce à une meilleure connaissance de leurs flux de travail, les entreprises peuvent prendre des décisions opportunes, éclairées et fondées sur des données opérationnelles réelles.
Prêt à intégrer la vision par ordinateur dans votre entreprise ? Découvrez nos options de licence, rejoignez notre communauté et explorez notre dépôt GitHub pour en savoir plus sur la vision par ordinateur. Pour en savoir plus sur l'IA dans l'agriculture et la vision par ordinateur dans la robotique, consultez nos pages consacrées aux solutions.
