Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui vise à permettre aux ordinateurs d’interpréter et de comprendre le monde visuel. En utilisant des images numériques provenant de caméras, de vidéos et de modèles d’apprentissage profond, les machines peuvent identifier et classer avec précision des objets, puis réagir à ce qu’elles « voient ».

Concept de la vision par ordinateur

Le concept fondamental de la vision par ordinateur consiste à développer des algorithmes et des techniques qui permettent aux ordinateurs de traiter, d’analyser et de comprendre les images et les vidéos de manière similaire à la vision humaine. Cela inclut des tâches telles que la détection d’objet, la reconnaissance d’image et la segmentation d’image.

Description de la vision par ordinateur

La vision par ordinateur peut être décrite comme une discipline technologique qui forme les ordinateurs à interpréter et à prendre des décisions sur la base de données visuelles. En utilisant diverses techniques basées sur l’IA, y compris les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond, les systèmes peuvent accomplir des tâches visuelles complexes telles que la reconnaissance faciale, la conduite autonome et l’analyse d’images médicales.

Applications de la vision par ordinateur

Les applications de la vision par ordinateur sont vastes et couvrent de nombreux secteurs :

• Santé : Analyse automatisée des images médicales pour le diagnostic.
• Automobile : Développement de voitures autonomes grâce au traitement d’image en temps réel.
• Commerce de détail : Amélioration de l’expérience client avec la recherche visuelle et la gestion des stocks.
• Sécurité : Mise en œuvre de systèmes de reconnaissance faciale pour la surveillance.
• Industrie : Contrôle qualité et détection des défauts sur les lignes de production.

Techniques clés en vision par ordinateur

Parmi les techniques fondamentales utilisées en vision par ordinateur, on retrouve :

• Classification d’image : Identifier et catégoriser les objets dans une image.
• Détection d’objet : Localiser et identifier les objets dans une image ou une vidéo.
• Segmentation d’image : Diviser une image en plusieurs segments ou régions pour faciliter l’analyse.
• Extraction de caractéristiques : Identifier des caractéristiques ou des motifs clés dans les images.

Fonctionnement de la vision par ordinateur

La vision par ordinateur fonctionne à travers une série d’étapes :

1. Acquisition d’image : Capture d’images numériques ou de données vidéo.
2. Prétraitement : Amélioration et préparation des données pour l’analyse.
3. Extraction de caractéristiques : Identification des caractéristiques ou motifs pertinents dans les données.
4. Entraînement du modèle : Utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour entraîner les modèles sur les caractéristiques extraites.
5. Inférence : Application des modèles entraînés à de nouvelles données pour faire des prédictions ou prendre des décisions.

Histoire de la vision par ordinateur

Premiers développements sur la lumière et la vision (1700 – 1900)

L’histoire de la vision par ordinateur commence avec la fascination du monde scientifique pour la lumière et son comportement. Entre le début des années 1700 et 1900, des progrès significatifs ont été réalisés dans la compréhension des principes de la lumière et de la vision. Durant cette période :

• Photographie : L’étude du mouvement et la création du premier appareil photo en 1884 par Kodak ont marqué des étapes importantes.
• Optique et perception visuelle : Les chercheurs ont exploré la nature de l’optique et de la perception visuelle, jetant les bases des avancées technologiques futures.

La naissance de l’imagerie numérique (1957)

Le domaine connaît une percée révolutionnaire en 1957 avec le développement du premier scanner d’image numérique par le Dr Russell A. Kirsch et son équipe au National Bureau of Standards (NBS). Le « Cyclograph » a transformé les images en grilles de chiffres, permettant la représentation numérique de l’information visuelle. Cette innovation a ouvert la voie aux systèmes modernes de vision par ordinateur.

• Première image numérique : La première image jamais numérisée était un portrait buste de Walden, le fils de trois mois de Kirsch, marquant le début du traitement numérique d’image.

L’avènement de l’intelligence artificielle (années 1960 – 1980)

L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) avec la vision par ordinateur commence à prendre de l’ampleur dans les années 1960. Les chercheurs commencent à explorer comment les machines peuvent être entraînées à interpréter des données visuelles.

• Reconnaissance de formes : Les premiers travaux se sont concentrés sur la reconnaissance de formes, permettant aux machines d’identifier des objets ou des caractéristiques spécifiques dans les images.
• Robotique : Le domaine de la robotique a grandement bénéficié de la vision par ordinateur, les robots acquérant la capacité de naviguer et d’interagir avec leur environnement.

Progrès en apprentissage automatique (années 1990 – 2000)

Les années 1990 et 2000 ont vu d’importants progrès en apprentissage automatique, qui ont encore accéléré le développement de la vision par ordinateur.

• Réseaux neuronaux : Le renouveau des réseaux neuronaux, notamment les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), a révolutionné les tâches de reconnaissance d’image.
• Grands ensembles de données : La disponibilité de vastes ensembles de données étiquetées, tels qu’ImageNet, a permis l’entraînement de modèles de vision par ordinateur plus précis et robustes.

Ère moderne : apprentissage profond et au-delà (années 2010 – aujourd’hui)

L’ère moderne de la vision par ordinateur se caractérise par l’adoption massive des techniques d’apprentissage profond, qui ont considérablement amélioré la précision et les capacités des systèmes de reconnaissance visuelle.

• Détection et segmentation d’objet : Des algorithmes avancés permettent désormais une détection et une segmentation d’objets précises dans des applications en temps réel.
• Véhicules autonomes : La vision par ordinateur est un élément clé du développement des véhicules autonomes, leur permettant de percevoir et de naviguer dans leur environnement en toute sécurité.

Chronologie des avancées en vision par ordinateur

L’avenir de la vision par ordinateur

L’avenir de la vision par ordinateur est prometteur, avec des avancées continues en IA et en puissance de calcul. Les technologies émergentes telles que la réalité augmentée (AR) et la réalité virtuelle (VR) devraient encore élargir les applications et les capacités de la vision par ordinateur, en faisant une composante essentielle de notre vie quotidienne.

Références

• IBM – What is Computer Vision?
• AWS – What is Computer Vision?
• Wikipedia – Computer Vision
• SAS – Computer Vision: What it is and why it matters
• Spiceworks – Computer Vision Meaning, Examples, Applications
• Geeks for Geeks – Computer Vision Tutorial
• University of San Diego – Introduction to Computer Vision
• V7 Labs – What Is Computer Vision? [Basic Tasks & Techniques]