Qu'est-ce que la vision par ordinateur ?

Comment fonctionne la vision par ordinateur

Le pipeline de vision par ordinateur

Le processus de vision par ordinateur commence par l'acquisition d'images par une caméra ou un capteur. Cette image est ensuite convertie dans un format numérique, sous la forme d'une grille de pixels. Chaque pixel contient des valeurs numériques décrivant la couleur et l'intensité, et les pixels forment une matrice qu'un ordinateur peut traiter mathématiquement.

À partir de cette entrée brute, un système de vision par ordinateur effectue une série d'étapes de calcul. Le prétraitement peut se concentrer sur l'amélioration de la qualité de l'image ou la normalisation des données, tandis que l'extraction de caractéristiques va identifier des motifs (contours, textures, formes, etc.). Ces motifs sont ensuite transmis à des modèles de ML ou à des réseaux de neurones profonds qui classifient, détectent ou segmentent les objets en fonction de motifs appris précédemment.

Enfin, le système produit des informations structurées. Par exemple, il peut étiqueter une image comme étant celle d'un « chat », détecter des piétons dans un flux vidéo ou générer des mesures à des fins d'inspection industrielle. C'est précisément la capacité de la vision par ordinateur à transformer des données de pixels brutes en résultats signifiants qui la rend aussi utile.

Prétraitement des images et extraction de caractéristiques

Les images brutes contiennent souvent du bruit ; l'éclairage peut être incohérent, les dimensions peuvent varier, et tout cela nuit à la précision de l'analyse. Le prétraitement y remédie en préparant les données visuelles pour fiabiliser l'interprétation. Il emploie plusieurs techniques :

• La normalisation, qui harmonise les valeurs des pixels pour qu'elles s'inscrivent dans une plage cohérente
• Le redimensionnement, qui donne aux images des dimensions homogènes avant de les fournir au modèle
• L'augmentation, qui génère des variations (rotations, retournements, changements de couleur) pour améliorer la robustesse du modèle et éviter le surajustement

Comme on l'a mentionné, les caractéristiques sont des attributs ou des motifs mesurables au sein d'une image (des contours, des angles, des textures ou des formes) qui capturent des informations essentielles sur son contenu. Les algorithmes ou les réseaux de neurones identifient et extraient ces caractéristiques en détectant des régularités statistiques ou des structures spatiales. Cette étape convertit les données de pixels en représentations structurées, qui permettent ensuite aux systèmes de reconnaître des objets, de classer des scènes et d'extraire des informations pertinentes des entrées visuelles.

Apprentissage profond et réseaux de neurones

Une grande partie des progrès accomplis dans le domaine de la vision par ordinateur provient des avancées de l'apprentissage profond (ou deep learning) et des réseaux de neurones convolutifs (CNN). Parce qu'il offre aux systèmes la possibilité d'apprendre automatiquement des motifs visuels complexes à partir de grands datasets, l'apprentissage profond a considérablement réduit les efforts manuels d'ingénierie de fonctionnalité et de rédaction de règles.

Au cœur de cette avancée : les CNN, qui forment l'architecture fondamentale de la plupart des tâches de vision par ordinateur. Contrairement aux algorithmes traditionnels qui reposent sur des règles définies manuellement, les CNN traitent les images de manière hiérarchique ; ils apprennent des caractéristiques de bas niveau (contours, textures, etc.) avant de passer à des concepts de niveau supérieur, comme les objets ou les scènes.

Pour ce faire, les CNN s'appuient sur des composants spécialisés. Les couches de convolution appliquent des filtres sur l'image pour détecter des motifs locaux, tandis que les couches de pooling réduisent la dimensionnalité des données en résumant des régions. Le modèle devient ainsi plus efficace et robuste lorsqu'il rencontre des images différentes mais connexes. Enfin, des couches entièrement connectées intègrent les caractéristiques extraites pour produire des résultats, principalement des classifications et des prédictions. Cette approche s'inspire de certains aspects de la perception humaine, mais elle est optimisée de façon à maximiser l'efficacité du calcul.

Ces dernières années, les transformeurs de vision se sont imposés comme de puissantes alternatives aux CNN. Au lieu de s'appuyer sur des convolutions, ils exploitent des mécanismes d'attention pour capturer les relations au sein d'une image. C'est ce qui leur permet d'atteindre bien souvent des performances supérieures face à des datasets de grande envergure. Ensemble, les CNN et les transformeurs de vision sont des moteurs de progrès pour la reconnaissance, la détection et l'interprétation visuelles dans un large éventail d'applications. Ils représentent la fine pointe dans le domaine de la vision par ordinateur.

Entraînement et optimisation des modèles

Les modèles de vision par ordinateur apprennent en analysant des données étiquetées : dans cette approche, chaque image est associée à une sortie correcte. Après une exposition répétée, le modèle identifie des motifs dans les données de pixels (dans une collection d'images de chats, par exemple) et commence à pouvoir déterminer que ces motifs sont corrélés avec la sortie « chat ». Ensuite, en traitant toujours plus de données, il va perfectionner son apprentissage, ajuster ses paramètres internes en fonction des erreurs et de la précision de ses réponses, et améliorer ainsi progressivement sa capacité à reconnaître des motifs. Mais il faut savoir que la qualité et la diversité des datasets d'entraînement utilisés jouent un rôle crucial. Des datasets volumineux et bien annotés permettront d'obtenir davantage de précision et une meilleure généralisation en environnement réel.

Parmi les stratégies d'entraînement courantes, citons l'apprentissage par transfert, dans lequel des modèles préentraînés sur des datasets massifs sont affinés en vue de tâches spécifiques. Cette approche présente le double avantage de réduire le temps d'entraînement et les besoins en ressources tout en augmentant les performances. Le développement de modèles est itératif par nature, car les ingénieurs affinent les architectures, ajustent les hyperparamètres et réentraînent les modèles avec des données améliorées. Chaque cycle améliore la précision, la robustesse et l'efficacité du système, qui gagne en fiabilité et perfectionne sa compréhension visuelle.

Tâches et techniques de vision par ordinateur 

CLASSIFICATION D'IMAGES

La classification d'images consiste à attribuer une étiquette ou une catégorie à une image pour que les systèmes puissent traiter son contenu global. Par exemple, un modèle peut classifier une image comme « chat », « voiture » ou « arbre ». Cette capacité est essentielle à de nombreux cas d'utilisation, dans le diagnostic médical (identification d'une tumeur sur un scanner) ou la sécurité (détection de visages), notamment. Elle est même employée dans certaines applications grand public telles que l'organisation de photothèque.

On distingue deux grands types d'activités de classification. La classification binaire consiste à trier des images en deux catégories, « spam » ou « non-spam », par exemple. Dans la classification multiclasse, en revanche, les catégories possibles peuvent être beaucoup plus nombreuses. On l'utilise notamment dans le cadre de la supervision de la faune ou de la détection de maladies. En associant des données visuelles brutes à des étiquettes signifiantes, la classification d'images sert de base à tâches de vision par ordinateur de plus haut niveau.

DÉTECTION D'OBJETS

La détection d'objets va plus loin dans la classification en localisant et en identifiant des objets spécifiques dans une image. Les systèmes de vision par ordinateur analysent les données visuelles pour déterminer non seulement les éléments présents, mais aussi leur position. Pour ce faire, ils tracent des cadres rectangulaires autour des objets détectés. Contrairement à la classification simple, qui attribue une seule étiquette à une image entière, ces cadres apportent un contexte spatial et permettent de reconnaître simultanément plusieurs objets dans une même image.

Les modèles de détection modernes, tels que YOLO (You Only Look Once) ou Faster R-CNN, sont conçus pour fonctionner en temps réel. Ils sont capables de traiter des images ou des flux vidéo à une vitesse suffisante pour prendre en charge des applications dynamiques telles que la conduite autonome, la surveillance et la réalité augmentée.

Segmentation d'image

La segmentation d'image consiste à appliquer une classification à l'échelle du pixel, de façon à attribuer une étiquette à chaque pixel et à détecte les contours pour délimiter précisément la forme des objets. Contrairement à la détection d'objets, qui utilise des cadres, la segmentation fournit une carte détaillée basée sur ce que chaque pixel représente.

On recense deux grands types de segmentation d'image : sémantique et d'instance. La segmentation sémantique classe chaque pixel dans une catégorie, telle que « route », « voiture » ou « arbre ». La segmentation d'instance distingue des objets distincts relevant d'une même catégorie, comme deux types de voitures différents.

La segmentation est très utile pour délivrer des détails précis, pour l'imagerie médicale ou la cartographie des régions agricoles, notamment. Dans ces domaines, des systèmes moins fins de classifications n'offrent pas la précision nécessaire à une analyse ou à une prise de décision précises.

Reconnaissance faciale et analyse biométrique

La reconnaissance faciale utilise des algorithmes sophistiqués pour identifier des individus en analysant les caractéristiques de leur visage. Elle s'appuie notamment sur la détection des points de repère faciaux (yeux, nez, bouche, etc.) et sur la cartographie des caractéristiques, qui convertit ces points de repère en représentations numériques pour les comparer à une base de profils.

S'ils sont utilisés à des fins de vérification de l'identité, les systèmes peuvent également reconnaître des émotions en détectant les expressions de visage qui traduisent généralement la joie ou la colère, mais aussi analyser les attributs du visage pour évaluer des caractéristiques comme l'âge, le sexe ou le niveau d'attention. La combinaison de ces méthodes est à la base d'applications biométriques dans les domaines de la sécurité, de l'authentification et de l'interaction homme-machine.

Reconnaissance optique de caractères

La reconnaissance optique de caractères (OCR) détecte le texte présent dans les images et l'extrait de manière à convertir des caractères visuels en données numériques. Les systèmes OCR traitent le texte imprimé, généralement uniforme et facile à reconnaître, mais aussi l'écriture manuscrite, qui exige des modèles avancés pour interpréter les variations de style et de lisibilité.

Au-delà de la simple extraction de texte, l'OCR prend également en charge l'analyse de documents et le traitement de formulaires, en identifiant automatiquement les champs, les tableaux et les mises en page structurées. Ces fonctionnalités simplifient des tâches telles que la numérisation d'archives, l'automatisation du traitement des factures et la recherche de contenus dans des documents numérisés. Elles font de l'OCR une technique essentielle dans les applications modernes de vision par ordinateur.

Analyse vidéo et suivi de mouvement

La vision par ordinateur ne se limite pas au traitement d'images statiques. Elle peut également être appliquée à des flux vidéo pour interpréter des données visuelles dynamiques et délimitées dans le temps. Dans l'analyse de vidéos ou de films, le suivi d'objets s'avère particulièrement utile : des algorithmes suivent des objets spécifiques dans des images consécutives, en assurant la continuité de leur identité et de leur position au fil de leurs déplacements. Cette technique est à la base d'applications telles que la surveillance, l'analytique sportive et la conduite autonome, qui nécessitent un suivi d'activité en temps réel.

Outre le suivi de mouvement, certains modèles avancés savent identifier des mouvements comme la marche, la course ou le salut de la main), reconnaître des actions et analyser des comportements en détectant des motifs et des anomalies dans l'activité d'une personne ou d'un objet.

Applications industrielles de la vision par ordinateur

Santé et imagerie médicale

La vision par ordinateur présente un large éventail d'applications dans le secteur de la santé. Dans l'analyse diagnostique, les modèles avancés de vision par ordinateur ont démontré leur capacité à interpréter des radios, des IRM et des scanners plus rapidement et précisément que les humains seuls. Cette technologie améliore la productivité des radiologues tout en réduisant le risque d'erreurs. Pour la détection des maladies, les systèmes de vision savent identifier des motifs subtils associés aux premiers stades de pathologies telles que les cancers et les maladies cardiovasculaires. Il est essentiel de détecter ces affections avant qu'elles n'aient eu le temps de progresser pour améliorer les résultats des patients. 

Dans le domaine de la chirurgie, la vision par ordinateur informe la robotique et le guidage en temps réel pour gagner en précision et en sécurité lors d'interventions complexes. Les applications de ce type font progresser les soins de santé en associant l'automatisation et l'expertise humaine pour établir des diagnostics plus fiables, réaliser des opérations chirurgicales plus sûres et mettre en place des stratégies proactives de traitement grâce à l'analyse intelligente des images.

Véhicules autonomes et transport

Autre secteur où la vision par ordinateur joue un rôle essentiel : celui des voitures autonomes. Dans les systèmes de conduite autonome, les algorithmes de vision par ordinateur interprètent l'environnement réel pour permettre aux véhicules de naviguer de manière sûre, précise et efficace.

Par exemple, la détection de voie permet aux véhicules de se positionner précisément, tandis que l'évitement d'obstacles réduit les collisions. La reconnaissance des panneaux de signalisation favorise le respect du Code de la route et la fluidité du trafic, ce qui a pour effet de minimiser les retards et de favoriser la confiance des clients. La détection des piétons et les systèmes de sécurité avancés offrent une protection supplémentaire contre les accidents pour réduire les risques pour les assurances et renforcer la confiance du public dans les flottes autonomes.

Ces capacités se conjuguent pour réduire les coûts opérationnels, améliorer les statistiques de sécurité et accélérer l'adoption du transport autonome. Parce qu'elle associe une perception de précision à la prise de décisions en temps réel, la vision par ordinateur est un rouage essentiel des solutions de mobilité évolutives qui doivent répondre à la fois aux normes réglementaires et aux attentes des consommateurs.

Fabrication et contrôle qualité

La vision par ordinateur présente un potentiel considérable dans les domaines de la fabrication et du contrôle qualité. En favorisant la régularité de la qualité, l'automatisation de la détection des défauts et de l'inspection des produits contribue à réduire le gaspillage et à minimiser les rappels de produits. Les systèmes de vision peuvent également superviser les processus de chaîne de montage en temps réel, et ainsi servir de base à des automatisations qui vont augmenter le débit et réduire les erreurs humaines.

La maintenance prédictive peut, elle aussi, bénéficier de fonctionnalités comparables : la vision par ordinateur va identifier les signes d'usure, les défauts d'alignement et d'autres problèmes touchant l'équipement avant la survenue de la panne. Le résultat : moins d'interruptions et des coûts de réparation plus faibles. Toutes ces applications ont le pouvoir d'améliorer la productivité, la satisfaction des clients et la compétitivité en dopant l'efficacité opérationnelle et la précision, et en réduisant les coûts. 

Vente au détail et commerce en ligne

Dans les secteurs de la vente au détail et du commerce en ligne, la vision par ordinateur agit sur deux plans pour générer de la valeur commerciale : l'efficacité et l'engagement client. En personnalisant le processus d'achat, la recherche visuelle et les systèmes de recommandation contribuent souvent à accroître les taux de conversion. Quant à l'automatisation des paiements et de la gestion des stocks, elle réduit les coûts de main-d'œuvre, minimise les taux d'erreurs et accélère les opérations.

Des caméras peuvent analyser le comportement des clients en magasin pour fournir des insights sur leurs préférences et leurs schémas de circulation. Ces informations sont essentielles pour élaborer des stratégies de merchandising et des campagnes de promotion ciblées.

Ces applications impactent différents aspects des activités – rentabilité, efficacité des opérations et qualité des expériences d'achat – pour fidéliser les clients et maximiser l'avantage concurrentiel.

Sécurité et surveillance

En prenant en charge des systèmes de détection d'intrusion et de surveillance à la fois économiques et actifs en temps réel, la vision par ordinateur peut être un puissant atout pour la sécurité. Elle réduit la dépendance à l'égard de la surveillance manuelle et diminue le coût des opérations. 

Dans le domaine de la surveillance, la détection des menaces et l'analyse des foules aident les organisations à prévenir les incidents et à gérer les grands rassemblements en toute sécurité. Le contrôle d'accès et la vérification d'identité peuvent éviter les congestions aux points d'accès tout en veillant à ce que seules les personnes autorisées puissent entrer.

En améliorant la sécurité et en réduisant les risques, la vision par ordinateur est un aspect clé dans l'élaboration de solutions de sécurité et de surveillance à la fois évolutives et intelligentes, capables de protéger les actifs de l'entreprise, ses employés et ses clients tout en optimisant l'affectation des ressources.

Agriculture et surveillance de l'environnement

Les applications de vision informatique présentent un grand potentiel pour l'agriculture et la surveillance environnementale, principalement en favorisant l'efficacité et le développement durable. La supervision de la santé des cultures et la prédiction des rendements aident les agriculteurs à optimiser leurs ressources et à réduire le gaspillage. La détection des nuisibles appuie les stratégies de gestion de précision qui privilégient une réduction de l'utilisation de produits chimiques et le recours à des interventions ciblées pour protéger les cultures.

Les applications de contrôle et de préservation de la faune et apportent des informations en temps réel sur les écosystèmes. Ces insights aident les organisations à protéger la biodiversité, à respecter leurs obligations et à atteindre leurs objectifs de développement durable. 

Ces outils contribuent à la réduction des coûts et à l'amélioration de la gouvernance environnementale, des résultats qui intéressent aussi bien les entreprises agroalimentaires que les groupes de préservation de l'environnement.

La vision par ordinateur sur le Data Lakehouse

Databricks propose aux entreprises une approche puissante de la vision par ordinateur en unifiant la gestion des données visuelles, les workflows d'IA et la gouvernance au sein d'une plateforme unique et évolutive. Les organisations peuvent ainsi entraîner et déployer leurs modèles à grande échelle pour accélérer l'innovation. D'autre part, les outils intégrés de gouvernance, de conformité et de suivi du data lineage renforcent la sécurité et la fiabilité des datasets et des résultats, tout en facilitant les contrôles.

Architecture de données unifiée pour les données visuelles

L'architecture lakehouse de Databricks fournit une infrastructure simple pour les modèles de vision par ordinateur en unifiant les données d'images et de vidéos non structurées à grande échelle et en les associant à des métadonnées structurées. Au lieu d'avoir des systèmes distincts à gérer, les équipes stockent au même endroit les données visuelles brutes, les annotations et les étiquettes, pour faciliter l'entraînement et l'évaluation des modèles.

Le stockage unifié prend en charge l'ensemble du workflow de vision par ordinateur : il héberge les datasets d'entraînement, les artefacts de modèle et les résultats d'inférence au même endroit. Grâce au suivi de version et à la traçabilité intégrés, les datasets visuels restent cohérents et vérifiables au fil du temps. Cette approche intégrée rationalise les charges de travail de la vision par ordinateur d'entreprise, pour accélérer l'innovation, fiabiliser les résultats et assurer l'évolutivité de la gestion.

Entraînement et déploiement de modèles évolutifs

L'architecture data lakehouse permet aux organisations de distribuer l'entraînement en répartissant l'exécution des grands modèles sur plusieurs GPU. L'approche de Databricks, quant à elle, intègre également un système de gestion de cluster de GPU qui permet d'optimiser les coûts et les performances. Pour un déploiement aussi fluide que possible, les équipes ont ainsi la possibilité de passer des expérimentations de prototypage aux charges de travail de production sans changer de système. L'intégration à MLflow prend en charge le suivi et la reproductibilité des expérimentations pour aider les entreprises à superviser les résultats et à gérer efficacement les modèles.

Cette approche permet de développer les modèles de vision par ordinateur d'entreprise tout en maintenant leur efficacité et leur fiabilité.

Gouvernance d'entreprise et conformité

Autre avantage de l'approche de Databricks : la gouvernance et la conformité sont intégrées à l'architecture lakehouse. Ces outils fournissent des contrôles d'accès granulaires qui protègent les datasets sensibles contre les utilisations non autorisées, tandis que Databricks Unity Catalog permet de gérer les versions des modèles et délivre des pistes d'audit qui favorisent la transparence.

L'intégration des politiques et du suivi simplifie la mise en conformité avec des réglementations comme le RGPD et le CCPA, ainsi que le respect des nouvelles normes encadrant l'IA. Quant aux outils de détection des biais et d'explication des modèles, ils contribuent au déploiement responsable et fiable des modèles de vision en répondant aux exigences éthiques et réglementaires.

Outils, frameworks et technologies

Principales bibliothèques de vision par ordinateur

Plusieurs bibliothèques peuvent servir de point de départ pratique pour la mise en œuvre de la vision par ordinateur en entreprise. Toutefois, OpenCV est généralement considérée comme l'option open source incontournable, car elle offre des outils essentiels pour le traitement et l'analyse d'images. Pour l'apprentissage profond, des frameworks comme TensorFlow et PyTorch fournissent des plateformes évolutives pour la création et l'entraînement de modèles de vision sophistiqués. Ils prennent en charge des tâches allant de la détection d'objets à la segmentation.

Des bibliothèques spécialisées permettent d'étendre ces capacités. Detectron2, par exemple, se spécialise dans la détection et la segmentation, tandis que Keras simplifie le prototypage de modèles. En combinant flexibilité, évolutivité et fonctionnalités spécialisées, ces ressources contribuent à accélérer l'innovation et le déploiement dans un large éventail d'applications.

Modèles préentraînés et apprentissage par transfert

Pour réduire le coût et la complexité de l'implémentation, vous pouvez également utiliser des modèles préentraînés, qui nécessitent moins de temps d'entraînement et de données. Plusieurs architectures sont couramment employées à cet effet : ResNet pour la classification d'images, YOLO pour la détection d'objets et EfficientNet pour les tâches de vision évolutives. D'autre part, des dépôts tels que TensorFlow Hub, PyTorch Hub et Hugging Face fournissent également des modèles prêts à l'emploi. Grâce à l'apprentissage par transfert, les organisations peuvent ensuite adapter ces modèles aux spécificités de leur domaine en affinant les couches ou en les réentraînant à l'aide de datasets personnalisés.

Environnements de développement et de déploiement

Au moment de choisir l'environnement à privilégier pour les charges de travail de la vision par ordinateur, plusieurs options s'offrent aux entreprises : solution basée sur le cloud pour maximiser l'évolutivité, environnement local pour le contrôle et la conformité, et déploiement en périphérie pour prendre en charge des tâches de vision en temps réel à proximité des sources de données avec un minimum latence. Plusieurs options de matériel sont également à envisager : GPU pour le traitement parallèle, ou processeurs spécialisés comme les TPU et les NPU. Databricks recommande de faire votre choix en cherchant à optimiser les performances et à mettre en place des processus d'entraînement, d'inférence et de déploiement efficaces dans votre environnement d'entreprise.

Premiers pas avec la vision par ordinateur

Prérequis et connaissances fondamentales

Pour lancer leurs premières initiatives de vision par ordinateur, les organisations doivent d'abord s'assurer qu'elles disposent de certains prérequis pratiques. La connaissance de Python est essentielle, notamment, car la plupart des frameworks et des bibliothèques l'utilisent. Les équipes doivent également maîtriser les concepts de base du ML que sont l'entraînement, la validation, le surajustement et l'inférence. Et même si ce n'est pas une obligation, il s'avère utile de se familiariser avec des domaines des mathématiques comme l'algèbre linéaire, les probabilités et l'optimisation.

Vous auriez tort de croire qu'il vous faut des compétences avancées dignes d'un laboratoire de recherche pour réussir. En effet, un large éventail d'outils, de modèles préentraînés et de services cloud vous mettront le pied à l'étrier ; ils vous aideront à tirer parti de vos ressources actuelles et à gagner en confiance par le biais de projets concrets. C'est un excellent moyen d'introduire une dynamique sans être submergé par les difficultés techniques.

Parcours d'apprentissage et ressources

Les entreprises ont tout intérêt à commencer par des tâches simples de traitement d'images, comme le filtrage ou la segmentation, avant de passer à la classification ou à la détection avec l'apprentissage profond. Les cours en ligne, les tutoriels et la documentation des frameworks mentionnés précédemment (TensorFlow, PyTorch, OpenCV) sont autant de voies d'apprentissage accessibles.

En commençant par des projets modestes et délimités tels que la détection de défauts ou la reconnaissance d'objets simple, l'organisation développera ses compétences dans le domaine et prendra confiance. Les ressources communautaires, les forums et les groupes open source s'avèrent également très précieux : vous y trouverez des conseils, de l'aide en cas de problème et des bonnes pratiques communes pour favoriser l'adoption.

Créer votre premier projet de vision par ordinateur

Pour votre premier projet de vision par ordinateur, choisissez un problème clair et pratique qui répond aux besoins de l'entreprise, comme la classification d'images de produits ou la détection de défauts. Sélectionnez ou préparez un dataset comprenant des exemples clairs et bien étiquetés, car la qualité des données est déterminante pour les résultats. Veillez également à ce que votre processus de développement soit itératif. Autrement dit, entraînez votre modèle, testez-le, affinez-le et répétez l'opération pour gagner progressivement en précision.

Évitez les écueils courants : données mal étiquetées, surajustement et attentes irréalistes. N'oubliez pas non plus que le débogage nécessite souvent de vérifier les étapes de prétraitement, de valider les étiquettes et de superviser des métriques telles que la précision et le rappel. En restant dans un périmètre limité et en tirant des enseignements de chaque cycle, les entreprises gagneront en confiance et établiront une base solide pour leurs futures initiatives de vision par ordinateur.

Défis et considérations de la vision par ordinateur

Qualité et quantité des données

Parmi les grands défis que vous rencontrerez sans doute lors du développement de vos initiatives de vision par ordinateur, il faut mentionner les datasets d'entraînement : ils doivent impérativement être vastes et diversifiés pour que vos modèles s'adaptent à une variété d'environnements et de cas d'utilisation. La création de datasets répondant à ces exigences peut être elle-même un défi. L'étiquetage des données, notamment, peut être extrêmement laborieux et nécessiter une expertise humaine, ce qui peut avoir un coût important.

D'autre part, des données d'entraînement biaisées en faveur de démographies, conditions et contextes spécifiques nuisent aux performances des modèles et faussent les résultats. Ces problèmes doivent être pris en charge au plus tôt pour créer des systèmes de vision informatique fiables, évolutifs, éthiques et responsables.

Exigences en calcul

Les initiatives de vision informatique exigent d'importantes ressources de calcul, tant pour l'entraînement de modèles complexes que pour l'inférence en temps réel. Dans la mesure où l'entraînement s'appuie sur des GPU haute performance ou du matériel spécialisé, les coûts d'infrastructure et de services cloud peuvent être très importants.

Les organisations doivent souvent faire un compromis entre performances et contraintes budgétaires. Dans les environnements aux ressources limitées, les techniques d'optimisation – compression de modèle, quantification et architectures efficaces – contribuent à alléger la charge de calcul tout en préservant la précision. La prise en compte de ces critères permet de maintenir l'évolutivité et l'efficacité du déploiement.

Confidentialité, éthique et préoccupations réglementaires

Plusieurs aspects des initiatives de vision par ordinateur peuvent soulever des préoccupations en matière de confidentialité, d'éthique et de réglementation. Les applications de surveillance peuvent capturer des informations personnelles sensibles sans consentement, avec les implications que l'on imagine en matière de respect de la vie privée. La reconnaissance faciale et les systèmes biométriques introduisent des dilemmes éthiques qui touchent notamment à l'équité, à la précision et aux risques d'utilisation abusive. Les nouvelles réglementations, telles que les cadres de gouvernance de l'IA et les lois sur la protection des données, façonnent la conception et le déploiement des systèmes de vision.

Les pratiques d'IA responsable invitent les équipes à privilégier la transparence, à minimiser les biais, à garantir la sécurité des données et à mettre en œuvre des mesures de protection, afin de préserver les libertés individuelles et d'instaurer la confiance. 

Précision et fiabilité des modèles

Les systèmes de vision par ordinateur sont souvent pris au dépourvu devant les cas limites et les scénarios inédits ; leurs performances peuvent alors se dégrader de manière inattendue. Pour atténuer ce problème, on procèdera à des tests rigoureux dans diverses conditions pour valider la généralisation et mettre les faiblesses au jour. 

Les exemples contradictoires, ces entrées soigneusement conçues pour tromper les modèles, sont utiles pour mettre en évidence les besoins de consolidation. En misant sur des architectures résilientes et l'intégration de techniques défensives, les entreprises peuvent obtenir des performances fiables dans des environnements réels et imprévisibles.

L'avenir de la vision par ordinateur

Architectures et techniques émergentes

Plusieurs architectures émergentes façonnent l'évolution de la vision par ordinateur. Au premier chef, les transformeurs de vision garantissent une évolutivité et des performances accrues en exploitant des mécanismes d'attention sur des patchs d'image. Cette technologie permet de gagner en précision pour les tâches complexes. 

Les modèles multimodaux qui combinent vision et langage permettent une compréhension plus riche, utile aux applications de description d'images et de traitement de questions visuelles. Les outils d'IA générative tels que DALL-E et Stable Diffusion ont montré tout leur potentiel créatif : ils offrent de nouvelles façons de produire des images réalistes et convaincantes. De leur côté, les avancées en matière d'apprentissage « few-shot » et « zero-shot » permettent de s'affranchir des grands datasets étiquetés, et donc d'élargir les capacités d'adaptation des modèles d'accélérer le déploiement.

Intégration avec d'autres technologies d'IA

Pour élargir l'éventail de ses capacités, la vision par ordinateur peut être intégrée à d'autres technologies. Les modèles vision-langage permettent aux systèmes d'interpréter et de produire des descriptions de contenu visuel. Cette intersection avec le traitement du langage naturel est utile à des applications comme la création de légendes, la recherche et le raisonnement multimodal.

En robotique, l'apprentissage par renforcement combiné à la vision par ordinateur permet aux machines d'interagir avec leur environnement et de s'y adapter. Ces informations améliorent la navigation, la manipulation et la prise de décision. Ces avancées élargissent le rôle de la vision par ordinateur qui peut s'intégrer à des systèmes intelligents et sensibles au contexte dans tous les secteurs d'activité.

Tendances et opportunités

En s'intégrant à l'informatique de périphérie, la vision par ordinateur va permettre de développer le traitement en temps réel sur les appareils. Cette évolution permet de s'affranchir des infrastructures centralisées et de prendre en charge les applications nécessitant une latence minime. Dans le même temps, la démocratisation des technologies de vision par ordinateur (grâce à des outils open source, des services cloud et du matériel moins cher) va étendre son adoption au-delà des équipes spécialisées. 

Avec la généralisation de l'adoption sur les marchés émergents, nous verrons certainement naître d'autres applications dans l'agriculture, la santé, le commerce de détail et les transports, ainsi que de nouvelles opportunités d'innovation.

Questions fréquemment posées

La vision par ordinateur relève-t-elle de l'IA ou du ML ? 

L'IA englobe toutes les techniques qui permettent aux machines d'imiter l'intelligence humaine. Sous-domaine de l'IA, le ML concerne les algorithmes qui s'appuient sur des données pour apprendre des motifs et améliorent progressivement leurs performances sans programmation explicite. La vision par ordinateur est un domaine d'application de l'IA qui a souvent recours à des techniques de ML, dont l'apprentissage profond, pour effectuer des tâches comme la détection d'objets. La vision par ordinateur désigne donc l'application spécialisée des méthodes de ML aux données visuelles.

La vision par ordinateur est-elle un domaine en voie de disparition ?

En bref, non. Au contraire, la vision par ordinateur est en plein essor : la demande est forte et l'innovation, rapide. Certaines inquiétudes émergent quant à une potentielle saturation du marché, mais on prévoit toujours une croissance du marché mondial de près de 20 % par an jusqu'en 2030. Alimentées par des avancées telles que les transformeurs de vision, l'IA générative et l'edge computing, les applications se développent rapidement dans les domaines de la santé, de la fabrication, du commerce de détail, de l'agriculture et de la robotique.

L'expertise dans ce domaine reste très demandée : les opportunités se multiplient dans la recherche, le data engineering et le développement de produits. Loin de disparaître, la vision par ordinateur est, en réalité, en passe de devenir une pierre angulaire des systèmes intelligents de nouvelle génération.

Quelle est la différence entre la vision par ordinateur et le traitement d'images ?

Le traitement d'images emploie des techniques mathématiques basées sur des règles (filtrage, compression, etc.) pour manipuler ou améliorer les images. En tant que branche de l'IA, la vision par ordinateur utilise des capacités de ML comme l'apprentissage profond pour apprendre à interpréter et à analyser des données visuelles. Les techniques de traitement d'images, en revanche, ne sont pas capables d'apprendre à partir des données qu'elles traitent ; elles sont donc indiquées pour les manipulations techniques, tandis que la vision par ordinateur vise la production de sens et informe des actions intelligentes.

Quelle quantité de données faut-il pour entraîner un modèle de vision par ordinateur ?

La réponse dépend en grande partie de la complexité de la tâche à exécuter. Quelques milliers d'images étiquetées peuvent suffire pour une classification de base avec un nombre limité de catégories. En revanche, la détection d'objets dans divers environnements peut impliquer d'entraîner le modèle sur des millions d'images. L'apprentissage par transfert peut réduire cette charge : il consiste à affiner des modèles préentraînés à l'aide de datasets plus petits. D'autres pistes peuvent être envisagées pour compléter les échantillons réels : l'augmentation des données (retournements, changements de couleur, etc.), qui élargit la diversité du dataset sans nouvelle collecte, et les données synthétiques, générées par des simulations ou l'IA générative. Ces pratiques permettent d'accroître la robustesse du modèle tout en réduisant les coûts d'étiquetage.

La vision par ordinateur peut-elle fonctionner en temps réel ?

Oui, la vision par ordinateur en temps réel peut être mise en œuvre en combinant une conception de modèle efficace, des stratégies de déploiement en périphérie et des techniques d'optimisation. La vitesse d'inférence va toutefois dépendre de différents facteurs : la complexité du modèle, qui peut augmenter la puissance de calcul requise, le matériel disponible, les exigences de latence et le volume de données transférées vers des serveurs distants.

En périphérie, l'exécution de l'inférence sur l'appareil (souvent un capteur IoT) peut réduire la latence, répondre à certaines préoccupations en matière de confidentialité, diminuer les besoins de bande passante et s'affranchir des aléas de la connectivité réseau. Il faut cependant garder en tête que les appareils de périphérie ont souvent une mémoire, une puissance de traitement et une autonomie de batterie limitées.

Plusieurs techniques d'optimisation peuvent être envisagées :

• Compression et élagage de modèles
• Quantification
• Distillation des connaissances
• Accélération matérielle à l'aide de puces spécialisées
• Frameworks tels que TensorFlow Lite et PyTorch Mobile pour rationaliser le déploiement

Conclusion

La vision par ordinateur est en passe de transformer de nombreux secteurs d'activité en permettant aux machines d'interpréter les informations visuelles et d'agir sur la base des insights générés. Ces capacités offrent d'importantes pistes d'innovation dans les domaines de la santé, de l'industrie, du commerce de détail, des transports et au-delà, aujourd'hui comme demain.

Mais il faut rappeler que le succès de la vision par ordinateur en entreprise ne dépend pas uniquement de la sophistication des algorithmes : il faut également mettre en place une infrastructure de données solide et une gouvernance étroite pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des grands datasets visuels. Pour exploiter pleinement son potentiel, les organisations ont tout intérêt à mener des expérimentations pratiques en commençant par de petits projets et s'appuyant sur plateformes comme Databricks pour rationaliser les workflows et développer progressivement les solutions.

Si vous souhaitez en savoir plus, nous vous invitons à explorer les fonctionnalités de vision par ordinateur de Databricks et à les expérimenter à travers un projet de démarrage. Une fois les bonnes bases en place, la vision par ordinateur pourra passer du stade de projet pilote expérimental à celui de système stratégique, et contribuer ainsi à façonner l'avenir de l'automatisation intelligente et de la prise de décision au sein de votre organisation.