Comprendre la Computer Vision : Définition, Fonctionnement et Applications

L’intelligence artificielle a ouvert la voie à d’incroyables avancées technologiques. Elle transforme des domaines comme la santé, l’industrie automobile ou même les technologies de l’information. Parmi les développements les plus remarquables, on retrouve la Computer Vision. Elle révolutionne la capacité des machines à percevoir et à interpréter visuellement le monde qui les entoure.

Qu’est-ce que la Computer Vision ?

La vision par ordinateur est un domaine de l’intelligence artificielle (IA). Elle permet aux systèmes informatiques d’extraire des informations pertinentes à partir d’images numériques, de vidéos et de tout autre type d’entrée visuelle. Les machines peuvent alors prendre des décisions ou de formuler des recommandations en se basant sur ces informations. L’IA entraîne les ordinateurs à penser. La vision par ordinateur leur donne la capacité de voir, observer et comprendre.

Quels sont les principes de la Computer Vision ?

Elle repose sur des principes qui permettent aux machines de traiter et d’interpréter les informations visuelles à la manière de l’humain.

Le Machine Learning et les réseaux neuronaux

Le Machine Learning est utilisé pour former des modèles permettant de reconnaître des motifs, des caractéristiques et des objets dans des images ou des vidéos. Les réseaux neuronaux sont un sous-ensemble clé de l’apprentissage automatique. Il s’agit de modèles informatiques inspirés de la structure et de la fonction du cerveau humain. Des nœuds interconnectés, ou neurones, organisés en couches, traitent et interprètent les données visuelles. Ils peuvent effectuer des tâches de classification d’images, de détection d’objets et de segmentation d’images. 

Le prétraitement des images

C’est une étape initiale cruciale dans le pipeline de la vision par ordinateur. Elle vise à optimiser les images brutes pour les analyser ultérieurement. Ce processus implique des techniques comme la réduction du bruit, la normalisation, le redimensionnement ou la segmentation. Cela permet d’améliorer la qualité de l’image, d’extraire les caractéristiques pertinentes et d’assurer la cohérence entre les différentes images. 

L’extraction de caractéristiques

Il s’agit du processus d’identification et de capture de modèles clés, de structures ou d’informations spécifiques à partir de données visuelles brutes. Il consiste à sélectionner des éléments pertinents et distinctifs, comme des bords, des coins, des textures, des formes ou des couleurs. Cela permet de simplifier la représentation de données visuelles complexes, pour une analyse plus efficace.

La reconnaissance et la classification d’objets

C’est un processus d’identification et de catégorisation d’objets dans des images ou des vidéos. Différentes techniques permettent de détecter et classer les objets en fonction de leurs caractéristiques visuelles. Cela implique en général l’analyse de caractéristiques visuelles comme les bords, les textures, les formes et les couleurs. C’est ce qui va permettre de distinguer les objets et de les classer dans des catégories prédéfinies. 

La détection et le suivi des mouvements

Ils sont essentiels dans la vision par ordinateur. Ils impliquent l’identification et le suivi du mouvement d’objets ou d’individus dans une séquence vidéo ou une série d’images. Ce processus comprend généralement :

• la modélisation de l’arrière-plan, avec la création d’un modèle statique pour le différencier des objets en mouvement ; 
• le suivi de la détection d’objets pour identifier et détecter la présence d’entités en mouvement dans la scène ; 
• l’estimation du mouvement pour déterminer la direction, la vitesse et la trajectoire des objets et les suivre efficacement lorsqu’ils traversent la scène.

 

La reconstruction 3D

Ce processus consiste à créer un modèle ou une représentation tridimensionnelle d’un objet ou d’une scène à partir d’un ensemble d’images bidimensionnelles. Le système analyse et synthétise plusieurs images 2D. Il peut alors estimer la structure 3D et les relations spatiales des objets dans la scène.

Comment fonctionne la vision par ordinateur ?

Comme dans tous les domaines de l’IA, la Computer Vision nécessite de grandes quantités de données pour former des modèles efficaces. Elle fonctionne grâce à des techniques d’apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones convolutifs (CNN). La vision par ordinateur commence par acquérir des images brutes puis les soumet à des opérations de prétraitement. Elles améliorent la qualité de l’image et facilitent les étapes suivantes.

Les algorithmes extraient des caractéristiques distinctives, par exemple les contours, les textures, les motifs et les couleurs des images. Ils vont ainsi pouvoir recréer des représentations numériques des objets présents dans les images. Les caractéristiques sont ensuite comparées à des modèles existants pour reconnaître et classifier les objets ou les scènes présents dans les images. Les systèmes de Computer Vision sont alors en mesure d’interpréter le contenu des images. Dès lors, ils peuvent prendre des décisions ou mettre en place des actions.

Comment le Deep Learning est-il utilisé en Computer Vision ?

Les applications contemporaines de la vision par ordinateur s’éloignent des techniques statistiques traditionnelles d’analyse d’images. Elles adoptent de plus en plus le Deep Learning ou apprentissage profond. Elles utilisent ainsi des algorithmes de type réseau neuronal, comme les réseaux de neurones convolutifs (CNN) classiques ou 3D (3D-CNN).

Ces méthodes permettent de fournir des analyses d’images d’une précision très élevée. De plus, le Deep Learning permet au programme de conserver en mémoire les informations de chaque image analysée. Le modèle s’améliore donc en continu.

Quels sont les domaines d’application ?

La vision par ordinateur trouve des applications dans de nombreux domaines, notamment :

• la sécurité des personnes et des biens et la surveillance ; 
• le secteur automobile et les transports ; 
• le secteur médical et la recherche ; 
• le retail et le e-commerce ; 
• l’agriculture ; 
• les technologies interactives et la réalité augmentée ;
• la reconnaissance optique de caractères.

 

Quels sont les cas d’usages de la Computer Vision ?

La Computer Vision est présente dans de nombreux domaines. Elle fait même partie des applications du Machine Learning déjà présentes dans notre vie quotidienne.

Les véhicules autonomes

Pour se déplacer sans intervention humaine, les voitures autonomes embarquent une multitude de technologies de vision par ordinateur pour permettre une conduite autonome, comme la détection d’objets LiDAR. L’IA de Tesla visualise les objets environnants depuis les flux de caméras.

La reconnaissance faciale

Les smartphones offrent aujourd’hui la possibilité de déverrouiller l’appareil avec la reconnaissance faciale grâce à des algorithmes très performants. On retrouve des méthodes similaires pour l’identification de visages sur les photos sur les plateformes comme Facebook ou Google Photos. 

L’imagerie médicale

Dans ce domaine, la vision par ordinateur améliore considérablement le diagnostic, le suivi et le traitement des maladies. Les algorithmes sophistiqués permettent de détecter des tumeurs, de segmenter des organes et des tissus, et même de suivre la progression des maladies. 

Les médias sociaux

La vision par ordinateur a transformé les médias sociaux. Les filtres et effets spéciaux interactifs, comme ceux de Snapchat ou Instagram, offrent une expérience de partage plus ludique. La reconnaissance faciale est aussi utilisée dans des jeux interactifs, basés sur les expressions des joueurs. 

Quels sont les défis majeurs ?

Bien que la technologie se soit améliorée de manière significative, certains défis demeurent. Ainsi, les systèmes de vision par ordinateur peinent parfois à égaler la perception visuelle humaine. C’est notamment le cas quand il s’agit de comprendre le contexte. 

C’est l’un des défis les plus importants. Pour saisir le contexte, les algorithmes doivent comprendre les relations entre les objets, prendre en compte le fond et les conditions environnementales, mais aussi interpréter des scènes complexes. Enfin, avec l’utilisation croissante de la vision par ordinateur dans des domaines comme la surveillance, la sécurité et la reconnaissance faciale, la protection de la vie privée et la sécurité des données deviennent des enjeux majeurs.

Quel futur pour la Computer Vision en IA ?

Avec sa capacité à transformer différents secteurs, la Computer Vision semble être devenue une technologie incontournable à long terme. Les progrès continus des algorithmes devraient conduire au développement de solutions plus sophistiquées, fiables et précises. De plus, on peut s’attendre à une collaboration croissante entre les humains et les systèmes de vision par ordinateur. Enfin, son usage dans la technologie de consommation courante devrait se démocratiser, rendant nos vies à la fois plus pratiques et plus efficaces.

Comment se former à la Computer Vision ?

Avant de s’attaquer à la Computer Vision, il est primordial de se former à l’intelligence artificielle, au Machine Learning et au Deep Learning. L’offre complète de formation de l’IA School permet d’acquérir l’ensemble des compétences clés pour évoluer dans les métiers de l’Intelligence Artificielle et de la Data Science. 

La Computer Vision offre un large éventail de possibilités dans de nombreux domaines. Elle ouvre également de nouvelles perspectives de carrière et offre des opportunités passionnantes. Avec son potentiel d’innovation et de croissance continu, la vision par ordinateur est là pour rester.