La vision par ordinateur transforme nos vies et notre manière de travailler. Au cours des dix dernières années, les entreprises ont étudié et influencé les manières d’utiliser l’intelligence artificielle (IA) pour transformer et améliorer les opérations quotidiennes. On constate que le fait d’avoir une stratégie bien définie pour mettre en œuvre des solutions d’IA peut favoriser l’atteinte de l’excellence opérationnelle, la génération d’information à partir de données, l’adoption de méthodes centrées sur le client, la promotion de l’innovation et de l’agilité ainsi que le renforcement des fonctions liées à l’éthique et à la gestion des risques. Puisque l’IA évolue continuellement pour répondre à des besoins d’affaires plus avancés, une myriade de technologies ont vu le jour et ont complètement transformé le paysage numérique.
Parmi ces technologies, la vision par ordinateur est de plus en plus importante et performante. Elle permet aux machines modernes de saisir, d’interpréter et de comprendre des données visuelles, et de prendre des décisions basées sur celles-ci. Autrement dit, la vision par ordinateur permet aux machines de réagir à de l’information visuelle, comme le font les humains grâce à leur vision.
Qu’est-ce que la vision par ordinateur?
La vision par ordinateur est une branche en pleine expansion de l’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’interpréter et de comprendre le monde visuel. En fait, elle a recours à des algorithmes et à des techniques d’apprentissage automatique pour donner aux machines la capacité de traiter et d’analyser de l’information visuelle, comme des images et des vidéos. On utilise cette technologie dans divers domaines d’application, notamment la reconnaissance faciale, les véhicules autonomes, l’imagerie médicale et la réalité augmentée.
L’importance de la vision par ordinateur dans le domaine de l’IA
La vision par ordinateur joue un rôle essentiel dans le domaine de l’IA, puisqu’elle permet aux machines de comprendre et d’interpréter de l’information visuelle, un peu comme le font les humains. Cette technologie est alimentée par l’IA et des algorithmes d’apprentissage automatique, grâce auxquels les ordinateurs peuvent analyser et traiter des données visuelles, et en saisir la logique. On ne peut sous-estimer l’importance de l’IA et de l’apprentissage automatique dans le fonctionnement de la vision par ordinateur. En effet, ces outils permettent aux machines d’apprendre des données visuelles recueillies et d’améliorer leur capacité à les analyser au fil du temps.
Étant utilisée dans différents secteurs, dont la santé, l’automobile, le commerce de détail et la sécurité, la vision par ordinateur évolue à une vitesse fulgurante. Cette évolution rapide découle du fait que, pour comprendre l’environnement humain, les ordinateurs doivent traiter des données visuelles, processus effectué par l’entremise de la vision par ordinateur, qui permet aux machines de percevoir et de reconnaître des objets, des personnes et des lieux.
Les applications potentielles de la vision par ordinateur sont nombreuses et comprennent notamment la reconnaissance d’images, l’analyse de vidéo, les véhicules automatiques, la réalité augmentée et l’imagerie médicale. Comme la technologie ne cesse d’évoluer, la vision par ordinateur est appelée à transformer de multiples secteurs d’activité et à créer de nouvelles occasions d’innovation et de progrès.
La détection d’objets et la reconnaissance visuelle
Dans le domaine de la vision par ordinateur, la détection d’objets et la reconnaissance visuelle jouent un rôle primordial en ce qui concerne l’identification et la localisation d’objets dans des images ou des vidéos. Cette technologie est largement utilisée dans plusieurs domaines d’application, notamment les procédés industriels et les systèmes de surveillance par caméra des maisons connectées. De plus, la détection d’objets est essentielle pour automatiser les tâches dans le secteur manufacturier. En effet, elle permet aux robots de les identifier et de les manipuler avec précision et efficacité.
Les systèmes de reconnaissance visuelle sont eux aussi particulièrement importants dans ce secteur, où la précision et la rapidité sont indispensables. Grâce à la détection d’objets et à la reconnaissance visuelle, les robots peuvent localiser et manipuler des objets efficacement, optimisant ainsi les processus de production.
Il convient aussi de mentionner que les systèmes de reconnaissance d’images vont au-delà de la simple détection d’objets et réussissent à interpréter et à comprendre le contenu des images. Dans la pratique, cette technologie, par exemple, permet aux voitures autonomes de détecter les feux de circulation et les obstacles, et aux applications mobiles de reconnaître et de classer des images. De tels systèmes donnent aux machines la capacité de prendre des décisions importantes en se fondant sur des données visuelles, et améliorent ainsi la sécurité et la performance dans diverses situations.
Le concept d’images numériques
Dans le contexte de la vision par ordinateur, différentes techniques sont utilisées pour traiter les images numériques afin d’extraire de l’information pertinente. La segmentation d’image consiste à diviser une image en plusieurs segments pour la simplifier de sorte qu’elle soit plus facile à analyser. La détection d’objets sert à localiser et à classer des objets qui composent une image, alors que la reconnaissance faciale est plutôt utilisée pour distinguer le visage d’une personne et vérifier son identité. La reconnaissance de formes est quant à elle employée pour détecter des formes ou des motifs récurrents dans une image.
Les systèmes de compréhension d’images se déclinent en trois niveaux d’abstraction : bas, moyen et élevé. Le traitement de bas niveau s’intéresse aux composantes d’image de base, comme les contours et les textures, tandis que le traitement de niveau moyen est axé sur le groupage et l’organisation de ces composantes en catégories d’objet ou en régions. Le traitement de niveau élevé, quant à lui, implique la compréhension et le raisonnement sémantiques, et permet donc au système d’interpréter et de comprendre le contenu de l’image.
Les exigences relatives à la représentation pour les systèmes de compréhension d’images comprennent la capacité à coder et à stocker des données visuelles. Celles relatives à l’inférence et au contrôle, quant à elles, tiennent compte de la capacité à raisonner, à prendre des décisions et à prendre les mesures nécessaires selon les données rattachées à l’image traitée. Ces systèmes s’appuient sur des algorithmes des techniques d’apprentissage automatique complexes pour traiter les images efficacement et avec précision.
En quoi la vision par ordinateur peut-elle améliorer les opérations commerciales ?
La vision par ordinateur peut contribuer à transformer les opérations commerciales et offre une multitude d’avantages, dont les suivants :
- Efficacité optimisée par l’automatisation : Normalisation et simplification des principaux processus commerciaux et réduction des interventions manuelles.
- Précision accrue : Réalisation de tâches fastidieuses nécessitant une grande précision.
- Sécurité renforcée : Amélioration du contrôle des accès, de la vérification de l’identité et des solutions de surveillance.
- Prise de décisions en temps réel : Décisions prises en fonction de l’environnement et du milieu.
- Expérience utilisateur personnalisée et améliorée : Création d’une expérience client personnalisée et utilisation de la réalité augmentée.
Ces avantages réduisent de manière importante le besoin d’interventions manuelles pour les tâches longues et répétitives, ce qui permet au personnel de se perfectionner et de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée.
Applications de la vision par ordinateur
La vision par ordinateur a révolutionné la façon dont nous interagissons avec les systèmes informatiques actuels en leur permettant de réagir au monde visuel. Les applications de la vision par ordinateur sont extrêmement variées. En voici quelques exemples :
- Analyse d’images et de vidéos : reconnaissance d’objets, classification d’images et suivi de contenus vidéo.
- Imagerie médicale : diagnostic et analyse d’images médicales comme les radiographies, les IRM et les tomodensitogrammes.
- Véhicules autonomes : Perception visuelle pour les voitures et les drones autonomes.
- Reconnaissance faciale : systèmes de sécurité biométriques, détection des émotions et vérification de l’identité.
- Réalité augmentée (RA) et réalité virtuelle (RV) : Amélioration d’expériences réelles au moyen d’information générées par des ordinateurs.
- Automatisation industrielle : contrôle de qualité, détection de défauts et optimisation des processus de fabrication
- Commerce de détail : surveillance de marchandises, suivi de la clientèle et caisses libre-service.
- Sécurité et surveillance : détection des intrusions, surveillance des foules et repérage des anomalies.
- Agriculture : surveillance des cultures, détection de maladies et estimation du rendement.
- Traitement de documents : classification et tri de documents, recherches et récupération améliorées, compréhension de la mise en page et amélioration de l’extraction de données tout en réduisant les risques d’erreurs au minimum.
Croissance du marché de la vision par ordinateur
Le marché mondial de la vision par ordinateur est en croissance. En effet, selon un rapport de Markets and Markets, sa valeur s’élevait à 17,2 milliards de dollars américains en 2023 et elle devrait dépasser les 45 milliards d’ici 2028. En Asie, la Chine et l’Inde devraient être les pays qui contribueront le plus à cette expansion afin de répondre à la demande mondiale croissante quant à l’optimisation de l’efficacité grâce à l’automatisation, en particulier dans les secteurs de la fabrication, de l’agriculture et de la sécurité nationale.
Innovateurs clés en matière de vision par ordinateur
Les principales sociétés technologiques qui détiennent une part du marché américain de la vision par ordinateur sont NVIDIA, Intel, Microsoft, Alphabet et Amazon. Ces sociétés lancent continuellement de nouveaux produits et de nouvelles solutions de vision par ordinateur, mais elles dépendent aussi de partenariats et de collaborations stratégiques avec de grandes organisations qui ont besoin de l’IA et de la vision par ordinateur. Cette approche leur permet de mieux comprendre l’évolution des exigences commerciales et d’innover en conséquence.
Quelle approche faut-il adopter pour la mise en œuvre de la vision par ordinateur?
La mise en œuvre de la vision par ordinateur est un processus itératif, et un suivi des tests et des améliorations périodiques sont souvent nécessaires pour s’adapter aux conditions et aux exigences changeantes. Vous trouverez ci-dessous les premières étapes à suivre pour mettre en œuvre avec succès des solutions novatrices de vision par ordinateur dans votre entreprise.
- Définition des objectifs : Définissez les objectifs que votre organisation souhaite réaliser en tirant profit de la vision par ordinateur. Pour atteindre ces objectifs, il est aussi important que les exigences commerciales et techniques ainsi que les indicateurs de performance de la solution soient bien définis.
- Collecte de données : Recueillez des données étiquetées pour entraîner et tester votre solution de vision par ordinateur. Cette étape fait partie intégrante de l’atteinte de vos objectifs, car plus vous fournirez de données de qualité pour l’entraînement et les tests, plus la solution sera performante.
- Prétraitement : Améliorez et complétez les données en éditant le contenu afin de rendre l’entraînement plus rigoureux.
- Choix d’un modèle : Créez ou choisissez un modèle qui répond à vos exigences commerciales et techniques – utilisez une solution prête à l’emploi, ou concevez partiellement ou entièrement votre propre solution.
- L’entraînement à l’aide de modèles : Configurez ou peaufinez la solution sélectionnée en tirant profit des données étiquetées recueillies et éditées.
- Validation et tests : Évaluez la performance de la solution au moyen d’ensembles de données supplémentaires pour vérifier qu’elle respecte toutes les exigences et procure des résultats satisfaisants.
- Intégration : Intégrez le modèle entraîné aux processus de votre entreprise (il est possible que vous puissiez l’incorporer à vos logiciels existants ou que vous deviez développer de nouvelles applications pour les utilisateurs finaux).
- Déploiement : Déployez la solution dans le cadre de vos activités, en vous assurant qu’elle répond aux critères de rendement établis et qu’elle est fiable.
- Surveillance et maintenance : Surveillez la solution déployée et les indicateurs de performance qui s’y rattachent de manière continue afin d’effectuer des mises à jour au besoin. En cas de problème, vous devez clairement établir les responsabilités et la marche à suivre pour en cerner la source et le régler.
- Bonification et optimisation : Songez à ajouter de nouvelles applications à la solution si la mise en œuvre initiale est un succès et que vous obtenez les résultats attendus.
Prochaines innovations de la vision par ordinateur
La vision par ordinateur a révolutionné les systèmes modernes en leur permettant de percevoir et de comprendre notre monde visuel. Cette technologie ayant une applicabilité croissante et les organisations y étant de plus en plus sensibilisées, on peut s’attendre à ce qu’elle continue d’évoluer. Voici des exemples d’innovations à venir :
- Vision 3D par ordinateur : Captage et interprétation d’information 3D à partir d’images et de vidéos. Il en découlera une amélioration considérable des applications de réalité augmentée et de véhicules autonomes.
- Segmentation sémantique : Classification de chaque pixel d’une image pour améliorer l’étiquetage et l’analyse. Ce processus améliorera la conduite des véhicules autonomes et les analyses d’imagerie médicale.
- Réseaux antagonistes génératifs (RAG) : Combiner les RAG avec la vision par ordinateur permet aux systèmes d’apprendre à reconnaître des formes dans les données visuelles fournies et d’améliorer un vaste éventail de solutions grâce à une meilleure résolution des images ou à la génération de contenus basés sur les formes reconnues aux fins d’entraînement.
- Apprentissage frugal : Amélioration de l’efficacité des modèles de vision par ordinateur même lorsqu’ils sont entraînés avec de petites quantités de données étiquetées. Cette méthode est particulièrement utile lorsque les modèles sont développés sans accès à de grands ensembles de données d’apprentissage.
- Apprentissage continu : Le fait de permettre l’apprentissage continu et l’adaptabilité aux nouvelles informations pour lesquelles la solution n’a pas été spécifiquement entraînée améliore considérablement les modèles mis en œuvre dans un environnement dynamique et diversifié.
- IA responsable : Repérage et réduction des risques en matière de robustesse, de sécurité, d’impartialité, d’explicabilité, de transparence et de responsabilité lors du développement, de la mise en œuvre et de la surveillance des solutions de vision par ordinateur.
Exemple d’application : traitement intelligent des documents
Le traitement intelligent des documents est un exemple qui montre bien l’impact de la vision par ordinateur sur les principaux processus d’une organisation. Dans tous les secteurs, on traite toujours d’importants volumes de documents pour en extraire des données clés. Les renseignements essentiels contenus dans ces documents peuvent être transmis sous forme de texte numérique ou écrit à la main, et ils peuvent être structurés ou non structurés.
La vision par ordinateur fait partie intégrante du traitement intelligent et peut permettre d’améliorer considérablement les processus centrés sur des documents.
La vision par ordinateur dans le traitement intelligent des documents
En utilisant la technologie de vision par ordinateur pour le traitement intelligent de leurs documents, les organisations profitent d’une solution robuste et polyvalente qui permet d’automatiser le traitement des documents, d’extraire de l’information et d’acquérir des connaissances approfondies grâce aux contenus textuels et visuels.
Amélioration de l’extraction de données
En utilisant la technologie de vision par ordinateur pour le traitement intelligent de leurs documents, les organisations profitent d’une solution robuste et polyvalente qui permet d’automatiser le traitement des documents, d’extraire de l’information et d’acquérir des connaissances approfondies grâce aux contenus textuels et visuels.
Amélioration de l’analyse de documents
Le traitement intelligent des documents est axé sur la compréhension de la signification sémantique de l’information obtenue dans les documents, et la vision par ordinateur permet le traitement des éléments visuels (notamment des images, des logos et des signatures) pour que les documents puissent être analysés en profondeur.
Adaptation à la variabilité des documents
Le traitement intelligent des documents est conçu pour prendre en compte de nombreux formats et structures, tirant profit de la vision par ordinateur pour reconnaître et interpréter différents éléments visuels. Une solution de traitement intelligent des documents s’adapte donc aux documents ayant des mises en page et des paramètres variés.
Simplification du traitement
Le traitement intelligent des documents vise à normaliser et à améliorer les flux de travail par l’automatisation et la réduction des tâches manuelles, et la vision par ordinateur joue un rôle essentiel en automatisant l’analyse visuelle pour déclencher des processus clés (comme la classification) et éclairer la prise de décisions.
Sécurité et conformité
Le traitement intelligent des documents soutient les efforts en matière de sécurité et de conformité en effectuant des vérifications dans les documents afin de détecter les anomalies dans le contenu. La vision par ordinateur améliore ces vérifications en analysant les éléments visuels et en repérant les irrégularités.
Amélioration de l’expérience utilisateur
L’objectif du traitement intelligent des documents est d’améliorer l’efficacité au profit des utilisateurs au moyen de représentations visuelles et de renseignements générés par les technologies de vision par ordinateur. Ce processus contribue à une compréhension plus intuitive du contenu des documents sans qu’une longue analyse soit nécessaire.
La vision par ordinateur représente un changement majeur dans le paysage technologique. Au cours des dix dernières années, les entreprises ont commencé à tirer parti de son potentiel d’évolution pour favoriser l’excellence opérationnelle, la collecte d’information fondée sur des données, les approches centrées sur le client, l’innovation et une gestion éthique des risques. Sa principale utilité relève de sa capacité à automatiser des tâches récurrentes et à libérer des ressources humaines, et sa mise en œuvre favorise la croissance du marché et l’efficacité dans plusieurs secteurs d’activité.
Le marché mondial de la vision par ordinateur évolue rapidement, et l’avenir promet des innovations continues qui auront d’importantes retombées, particulièrement en ce qui a trait au traitement intelligent des documents. La vision par ordinateur apporte des améliorations considérables relativement à l’automatisation des processus de travail et à l’extraction de données à partir de texte et de contenu visuel, et les entreprises qui l’adoptent augmentent leurs chances de réussite.