Computer vision : plongée au cœur d’une révolution

La computer vision, cette technologie fascinante qui confère aux ordinateurs la faculté miraculeuse de voir et d’interpréter le monde visuel. Simple en apparence, puisque nous, humains, accomplissons cette prouesse naturellement. Mais qu’en est-il réellement de cette complexité cachée derrière l’évidence ?

Dans sa quête éternelle de mimer les mécanismes du cerveau humain, l’intelligence artificielle s’est dotée d’une nouvelle compétence : la vision. Cette symbiose parfaite entre IA et dispositifs optiques permet aux machines d’analyser automatiquement les données visuelles, sans intervention humaine. Tel Prométhée offrant le feu aux hommes, nous avons donné aux ordinateurs le don de voir.

Qu’est-ce que la vision par ordinateur ?

La computer vision représente un domaine de l’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d’extraire des informations pertinentes à partir de données numériques. Ces données peuvent être des images, des vidéos ou d’autres types d’entrées visuelles, qui serviront ensuite de base décisionnelle ou de recommandation pour résoudre divers problèmes.

Cette discipline du machine learning étudie les technologies et outils qui dotent les machines d’une capacité perceptive et interprétative du monde réel. L’intelligence artificielle confère une capacité cognitive, tandis que les caméras jouent le rôle d’yeux. Ensemble, elles forment cette vision artificielle qui observe et comprend.

Les fondements de la computer vision

Contrairement aux humains qui distinguent naturellement les objets, estiment les distances et comprennent les mouvements, les machines doivent s’entraîner longuement à ces tâches. Privées d’yeux, elles s’appuient sur des données et des algorithmes. Cependant, une fois suffisamment formée, la machine exécute aisément des tâches comme l’inspection de produits, le suivi d’actifs de production ou diverses analyses. Il n’est pas exclu qu’une machine formée à la computer vision surpasse un jour la rapidité humaine.

Le processus débute par l’octroi de la « vue » à l’ordinateur via une caméra. Ensuite, la machine doit classifier et interpréter les données collectées pour déterminer leurs relations et leur contexte. Sa mission se résume à décrypter ce qu’elle observe en temps réel.

Genèse et évolution de la computer vision

L’aspiration à développer des systèmes permettant aux ordinateurs de voir et comprendre les données visuelles remonte à environ soixante ans. Au fil du temps, usages et technologies ont façonné l’évolution de cette discipline.

En 1959, des neurophysiologistes établissaient que le traitement d’images commençait par l’identification de formes élémentaires. Plus tard, le neuroscientifique David Marr démontrait le fonctionnement hiérarchique de la vision, conduisant à l’élaboration d’algorithmes de détection des formes basiques. Parallèlement, l’informaticien Kunihiko Fukushima créait le Neocognitron, un réseau de cellules comprenant des réseaux de neurones convolutifs (CNN) capables de reconnaître des motifs.

Dans les années 1960, l’émergence de l’IA comme champ d’études universitaires a particulièrement marqué le problème de la vision humaine. Le balayage d’images permettait alors aux ordinateurs de numériser et d’acquérir des images, puis en 1963, de transformer des images 2D en 3D.

Une décennie plus tard apparaissaient l’OCR (reconnaissance optique de caractères) et l’ICR (reconnaissance intelligente de caractères), technologies aujourd’hui utilisées dans le traitement documentaire, la reconnaissance de plaques d’immatriculation, les paiements mobiles ou la traduction automatique.

L’an 2000 a vu la computer vision se concentrer sur la reconnaissance d’objets, suivie un an plus tard par la reconnaissance faciale en temps réel. Cette décennie a été marquée par la standardisation de l’étiquetage des données visuelles, permettant la création de la base de données ImageNet, fondamentale pour les modèles actuels de deep learning.

Le fonctionnement de la computer vision

Comme toute technologie d’intelligence artificielle, la computer vision repose sur les données. Le système doit s’exercer à discerner et reconnaître les images sur d’immenses volumes de données.

Pour développer un système de vision par ordinateur, les ingénieurs utilisent le deep learning ou un réseau de neurones convolutifs (CNN). Les modèles de deep learning permettent à l’ordinateur d’appréhender automatiquement les contextes des données visuelles.

Le CNN, quant à lui, décompose les pixels et leur attribue des balises pour effectuer des convolutions et formuler des prédictions. La concrétisation de ces prédictions constitue l’essence même de la vision par ordinateur. Le traitement d’images par CNN s’effectue hiérarchiquement, à l’instar du cerveau humain.

Les défis techniques de la computer vision

Si voir semble aisé, la computer vision affronte une difficulté majeure : la classification. Il ne suffit pas de reconnaître des objets, d’autres facteurs interviennent dans leur discernement.

Dans le monde réel, les conditions d’éclairage modifient l’apparence et la couleur des objets. Le bruit des images complique également la reconnaissance, tout comme le chevauchement d’objets. La multiplicité des angles de vue s’avère cruciale pour permettre à l’ordinateur d’identifier un objet sous différentes perspectives.

La computer vision doit aussi relever le défi du discernement entre objets similaires et fausses ressemblances. Par exemple, distinguer les différents types de véhicules tout en reconnaissant qu’un camion diffère d’une moto, ou différencier un dauphin d’une orque.

C’est pour résoudre ces problématiques que la vision par ordinateur exploite les algorithmes d’intelligence artificielle (deep learning et CNN).

Les applications pratiques de la computer vision

La capacité interprétative des ordinateurs trouve des applications dans de nombreux secteurs.

La sécurité constitue un usage courant dans les entreprises, usines et établissements scolaires. La reconnaissance faciale permet d’identifier les criminels et de réduire les risques de délinquance, tout comme la reconnaissance d’objets dangereux tels que les armes. La computer vision accélère également la vérification d’identité, notamment dans les aéroports.

Les entreprises technologiques développent activement des logiciels pour véhicules autonomes. Grâce aux capteurs radar et aux caméras, les voitures participent à l’avènement d’un futur où les déplacements s’effectueraient sans conducteur.

Dans le domaine médical, la classification d’images et la détection de motifs contribuent au développement de logiciels assistant les médecins dans le diagnostic par l’analyse des dossiers patients.

En milieu industriel, la computer vision combine les données en temps réel des caméras aux algorithmes de machine learning pour analyser les flux d’information, identifier les défauts de production et contrôler la qualité.

En somme, la vision par ordinateur s’applique à l’OCR, au contrôle des machines, à la modélisation 3D, à l’identification biométrique et à la capture de mouvement. Pour la classification d’objets, elle permet leur détection avec repères, leur identification, leur vérification et leur segmentation.

Les avantages de la computer vision

La computer vision automatise de nombreuses tâches sans intervention humaine, offrant aux organisations plusieurs bénéfices substantiels.

Un processus simplifié

De nombreuses industries bénéficient désormais de cette technologie. Ces systèmes servent divers objectifs, de la maintenance prédictive au contrôle qualité et à la sécurité sur site. La computer vision exécute les tâches répétitives et monotones plus rapidement, simplifiant ainsi le travail des employés.

Des produits et services améliorés

Les machines, réputées infaillibles, ne commettent pas d’erreurs. Les systèmes de vision par ordinateur dotés de capacités de traitement d’images présentent donc un avantage considérable par rapport aux humains faillibles. Il en résulte une livraison accélérée de produits et services de haute qualité.

Une réduction des coûts

En confiant aux machines les tâches fastidieuses, les erreurs diminuent, éliminant les produits ou services défectueux. Les entreprises réalisent ainsi d’importantes économies qui auraient été consacrées à la réparation de processus et produits défaillants.

L’évolution des techniques de computer vision

Avant l’avènement du deep learning, la computer vision ne pouvait accomplir que des tâches très limitées, nécessitant un codage manuel considérable et des efforts importants des développeurs et opérateurs humains. Par exemple, la reconnaissance faciale imposait la création d’une base de données, l’annotation des images et la capture de nouvelles images.

Le machine learning a révolutionné l’approche des problèmes de vision par ordinateur. Les développeurs n’avaient plus besoin de coder manuellement chaque règle, mais programmaient des « fonctionnalités », applications plus modestes capables de détecter des modèles spécifiques dans les images, puis utilisaient un algorithme d’apprentissage statistique pour détecter des modèles et classifier des images.

Le deep learning représente une méthode particulièrement efficace pour la computer vision. Créer un bon algorithme de deep learning se résume à collecter d’importantes quantités de données d’entraînement étiquetées et à définir des paramètres. Comparé aux méthodes antérieures de machine learning, le deep learning se révèle plus simple et plus rapide à développer et déployer.

La majorité des applications actuelles de computer vision, comme la détection du cancer, les véhicules autonomes et la reconnaissance faciale, exploitent le deep learning.

Les défis persistants de la computer vision

Les possibilités de développement demeurent infinies, mais malgré des avancées significatives, certains aspects restent perfectibles.

L’imitation de la vision humaine

Si les algorithmes d’IA permettent aux ordinateurs d’extraire des informations de manière analogue au cerveau humain, une compréhension parfaite du fonctionnement de la vision humaine nécessiterait une connaissance approfondie des organes de perception optique.

La compréhension contextuelle

Bien que l’alliance de l’IA et des caméras permette d’identifier des objets sur une image, la contextualisation de la scène reste problématique. Cette difficulté peut également affecter un humain ignorant le contexte d’une photographie. Un long chemin reste à parcourir avant que la computer vision n’atteigne ce degré d’intelligence.

Réalistement, développer une intelligence artificielle générale améliorerait cet aspect. Cependant, ce type d’IA omnisciente relève encore de la fiction.

Les enjeux de confidentialité

La question de la confidentialité constitue une préoccupation majeure. Dans plusieurs pays, les gouvernements utilisent cette technologie à des fins sécuritaires, collectant des données de caméras publiques pour identifier les criminels. Si cette démarche sert l’intérêt général, elle représente également une atteinte potentielle à la vie privée. Des organisations militent actuellement pour l’interdiction de la reconnaissance faciale dans les espaces publics.

Les avancées récentes en computer vision

La computer vision a transformé notre interaction avec la technologie et amélioré de nombreux secteurs. L’essor des réseaux de neurones profonds, notamment les architectures convolutionnelles, a permis des progrès considérables dans la reconnaissance d’images et d’objets.

Des algorithmes d’apprentissage automatique, tels que les réseaux adversariaux génératifs (GAN), créent désormais des images réalistes à partir de descriptions textuelles, ouvrant la voie à des applications innovantes dans l’art et le design.

L’intégration de la vision par ordinateur dans les dispositifs mobiles a facilité le développement d’applications pratiques comme la réalité augmentée et le suivi de santé. Les systèmes de surveillance basés sur cette technologie renforcent la sécurité publique, tandis que les véhicules autonomes l’utilisent pour naviguer en toute sécurité dans des environnements complexes.