RESSOURCES VISION ORDINATEUR

L’OEIL DE L’

INTELLIGENCE

ARTIFICIELLE

IMPACTE LE

SECTEUR

NUMÉRIQUE

D’une part, la vision par ordinateur est un domaine aussi complexe que la reconnaissance vocale. D’ailleurs, le marché de la vision par ordinateur, s’évalue à plus de 33 milliards de dollars en 2025. Contre à peine 3 milliards en 2018 d’après Omdia et BusinessWire. De plus, dans le phygital, la vision par ordinateur améliore l’expérience en magasin via le smartphone, par scans des produits. Alors, 64% des commerçants s’intéressent aux solutions de la vision par ordinateur. De même, vos marques françaises utilisent l’IA pour réduire les ruptures de stocks dans les rayons. D’autre part, la vision par ordinateur est le lien entre la réalité virtuelle, la réalité augmentée et la réalité du quotidien de vos utilisateurs. En l’occurrence, elle favorise le développement du Métavers. Par conséquent, comment exploitez-vous vos ressources de la vision par ordinateur ?

Une application des ressources de la vision par ordinateur de premier plan.

En 2019, l’Organisation Mondiale de la Propriété Intellectuelle, OMPI dans son rapport sur le dépôt de brevets technologiques, rapporte que 49% des brevets qui se déposent dans le cadre de l’Intelligence Artificielle concernent justement la vision par ordinateur. De fait, c’est l’application I.A la plus populaire. En effet, la vision par ordinateur dépend étroitement de l’Intelligence Artificielle. Car, l’ordinateur doit interpréter ce qu’il voit pour agir en conséquence.

La vision numérique et l’intelligence Artificielle.

Ainsi, la vision par ordinateur est une branche très utile de l’IA. Au fur et à mesure, elle s’approche d’une petite révolution grâce aux progrès des systèmes d’étiquetage automatique. C’est donc la capacité d’un ordinateur à distinguer des informations visuelles. Par conséquent, vous équipez vos ordinateurs de caméras vidéo et de programmes de traitement des signaux numériques, DSP, Digital Signal Processing.

Les ressources de la vision par ordinateur ou la vision numérique.

Dès lors, la vision par ordinateur permet d’automatiser des tâches de contrôle visuel. Désormais, l’humain peut se concentrer sur des tâches à haute valeur ajoutée. En effet, la vision par ordinateur est l’équivalent, en termes d’IA, des yeux humains. Et, de la capacité de notre cerveau à traiter et à analyser les images qu’il perçoit. Enfin, la vision par ordinateur est la science des machines, des robots, des systèmes informatiques et de l’Intelligence Artificielle qui analyse des images et des vidéos. De même, il reconnaît les objets et agit en conséquence.

L’œil humain.

En fait, vos yeux sont importants et l’information qu’ils traitent est volumineuse. Ainsi, ils monopolisent un lobe entier de votre cerveau, le lobe occipital. D’ailleurs, l’œil humain est sensible à des longueurs d’ondes électromagnétiques. Effectivement, elles vont de 390 à 770 nanomètres. En définitive, environ 90% de l’activité de votre cerveau sert à traiter ce que vous regardez. Donc, de l’interprétation du signal à sa contextualisation dans l’environnement qui vous entoure.

Les ressources de la vision par ordinateur via l’œil numérique.

Par contre, les caméras vidéo détectent une plus grande plage de longueurs d’onde que l’œil humain. Par conséquent, certains systèmes de vision par ordinateur fonctionnent à des longueurs d’onde allant de l’infrarouge aux rayons X, en passant par les ultraviolets.

Puissance de calcul et finesse dans l’interprétation.

Toutefois, la vision par ordinateur binoculaire en stéréo requiert un ordinateur puissant et un processeur de la dernière génération. En plus, pour percevoir de la profondeur, il faut des caméras de haute résolution, une grande quantité de mémoire vive et à une programmation en Intelligence Artificielle, IA. Aujourd’hui, les technologies de vision par ordinateur dépassent largement ce que l’humain peut faire en matière de validation à l’œil nu.

Les notions de sensibilité dans les ressources de la vision par ordinateur.

En effet, les notions de sensibilité et de résolution sont deux caractéristiques importantes d’un système de vision. Car, la sensibilité est la capacité d’une machine à distinguer les formes dans des conditions d’éclairage médiocre. De même, la sensibilité sert à repérer de faibles impulsions sur des longueurs d’onde invisibles.

La haute résolution pour la distinction des objet.

Tandis que la résolution est la mesure dans laquelle une machine est capable d’opérer une distinction entre des objets. Généralement, la résolution est optimale dans un champ de vision restreint.

Les champs d’applications des ressources de la vision par ordinateur.

Néanmoins, la vision par ordinateur, ou la vision artificielle ou encore la vision numérique englobe tout particulièrement, toutes les tâches de calcul sur du contenu visuel. Notamment, la classification d’objet , la reconnaissance d’écriture manuscrite, la segmentation d’image, la restauration d’image etc. Donc, de l’inspection de la monnaie à l’analyse d’images médicales, la vision par ordinateur habite le quotidien de vos utilisateurs.

Les applications de la computer vision.

De plus, ces dernières années, les géants du web, Google, Facebook, Amazon, Apple, investissent massivement dans le Machine learning qui englobe à son tour la computer vision. Ainsi, les algorithmes de Google parcourent des cartes pour en extraire des données et identifier les noms de rues, des commerces ou des entreprises etc. De même, sur les réseaux sociaux, Facebook utilise la vision par ordinateur pour identifier les personnes sur les photos.

Les cas d’usage des ressources de la vision par ordinateur.

En outre, Ford, Tesla ou Nvidia exploitent la Computer Vision sur leurs systèmes de voitures autonomes.

Détecter, scanner et juxtaposer les univers.

Ensuite, les technologies de réalité virtuelle et augmentée, utilisent cette technologie pour détecter les objets dans le monde réel et scanner votre environnement afin d’y déposer des objets virtuels.

Les applications médicales des ressources de la vision par ordinateur.

Enfin, la lecture de radiographies, de scans IRM etc. repose sur la vision par ordinateur. D’ailleurs, c’est grâce à la computer vision que les caméras distinguent et reconnaissent les visages.

La reconnaissance faciale.

Sinon, la reconnaissance faciale permet aussi de personnaliser l’expérience client. C’est pourquoi, le groupe Alibaba, met en place la reconnaissance faciale pour comprendre l’expérience d’achat chez Taobao. Également, Uber utilise, dès fin 2019, un système de reconnaissance faciale pour renforcer la sécurité de ses clients.

Les ressources de la vision par ordinateur dans la robotique mobile.

Surtout, selon la Japan Robotics Association, JRA, le marché global de la robotique peut atteindre 66,4 milliards de dollars en 2025. Dont, près de 50 milliards de dollars iront à la robotique de service, robots assistants pour le grand public, robots d’aide à domicile, robotique médicale

Le segment industriel de la vision numérique.

Autrement, la robotique mobile est une branche industrielle de la vision par ordinateur particulièrement dynamique. Surtout dans le contexte démographique actuel où les populations des pays riches vieillissent fortement. D’ailleurs, entre 2000 et 2050, la population japonaise de plus de 65 ans doit passer de 22 à 36 millions d’individus.

L’apprentissage automatique dans les ressources de la vision par ordinateur.

Cependant, l’essentiel de la technique d’apprentissage profond par réseaux de neurones consiste à faire absorber à l’algorithme une très grande quantité de données. L’apprentissage automatique dont le deep learning, est une approche de l’Intelligence Artificielle qui part des données. Ensuite, il fait émerger le Self-Supervised Learning, SSL ou apprentissage auto-supervisé. Aujourd’hui, c’est la méthode, pour créer des modèles d’Intelligence Artificielle performants.

La méthode d’apprentissage la plus solide à l’heure actuelle.

D’ailleurs, en février 2021 dernier, Mark Zuckerberg, dit du SSL, l’un des outils clés pour le développement du métavers. À juste titre, l’intérêt du SSL réside dans sa capacité à se passer de la labellisation des données par les humains. Une étape coûteuse et chronophage, mais indispensable pour la méthode d’apprentissage la plus solide à l’heure actuelle. L’apprentissage supervisé. En concret, vous annotez des données , par exemple des images avec leur description, et vous entraînez par dessus un modèle prédictif de reconnaissance visuelle.

Le traitement du langage dans les ressources de la vision par ordinateur.

De plus, le SSL est à l’origine de grands progrès dans le traitement du langage. Désormais, il s’attaque au domaine visuel. Nous commençons à avoir de très bons résultats dans le traitement des images avec ces méthodes, se réjouit Laurent Charlin, Professeur agrégé, département de Sciences de la décision, HEC Montréal.

La notion de bon sens.

Par contre, l’introduction du bon sens, dans la vision par ordinateur permet à l’Intelligence Artificielle d’interpréter les scènes avec plus de précisions. Car, grâce aux travaux des chercheurs du MIT, l’IA apprend à percevoir les objets du monde réel et à recouper les objets détectés avec les données d’entrée.

Les perspectives du deep learning sur les ressources de la vision par ordinateur.

D’abord, le SSL n’est pas encore populaire dans l’industrie. Le développement d’algorithmes avec ce nouveau type d’apprentissage reste donc pour l’heure l’apanage de la recherche et des grands groupes, relève Françoise Soulié, la Conseillère scientifique du Hub France IA. Néanmoins, avec la mise en open source de la plupart des algorithmes, il ne tient qu’aux industriels de s’emparer du SSL pour bénéficier de ses avantages.

Le phénomène du Deepfake.

Ensuite, la technique de manipulation vidéo deepfake, permet de truquer des vidéos de manière totalement réaliste. Donc, iI existe plusieurs techniques, comme le faceswap, pour trafiquer les vidéos. Par ailleurs, à Stanford, une équipe met au point un algorithme qui permet de modifier sur une vidéo les paroles d’une personne. Ainsi on copie, colle et ou ajoute ou supprime des mots.

Les ressources manipulatrices de la vision par ordinateur.

De plus en plus, émerge le concept de la start-up israélienne Canny spécialisée dans le doublage de contenus vidéos avec l’Intelligence Artificielle. Son applicatif est capable d’intervenir dans le contenu pour modifier le mouvement des lèvres des personnes ou des personnages qui s’y expriment.

L’usurpation d’identité et les utilisateurs des réseaux sociaux.

En définitive, les deepfakes sont nombreux sur les plateformes des réseaux sociaux via la généralisation d’outils de fabrication à moindre coût. C’est l’exemple type de l’application mobile chinoise Zao. Car, elle met le deepfake à portée de tous. En plus avec la capacité de recréer des voix ou des visages avec précision. Enfin, l’Intelligence Artificielle et la vision par ordinateur facilitent les usurpations d’identité.

Komla Enyonam de-MEDEIROS.

Sources :

https://www.gabonflash.com/systeme-de-vision-par-ordinateur-marche/, https://www.geekeries.com/les-chercheurs-de-mit-un-nouvel-algorithme-donnant-a-lia-une-vision-plus-precise-des-images/, https://afriquequigagne.ca/uncategorized/236405/etat-de-developpement-du-marche-de-la-vision-par-ordinateur-2022-microsoft-corporation-google-llc-playfulvision/, https://www.journaldunet.fr/web-tech/dictionnaire-de-l-iot/1489513-computer-vision-definition-et-applications-de-la-vision-par-ordinateur/, https://www.actuia.com/actualite/le-cnrs-accroit-sa-presence-au-canada-avec-la-creation-de-deux-nouveaux-laboratoires/, https://www.cio-online.com/actualites/lire-l-europe-a-la-traine-pour-les-brevets-autour-de-l-ia-14132.html, https://www.miroir-mag.fr/high-tech-news/intelligence-artificielle-cette-ia-de-deep-science-simule-des-economies-et-predit-quelles-startups-recevront-des-fonds/, https://www.zdnet.fr/actualites/du-machine-learning-quantique-pour-travailler-sur-des-vehicules-autonomes-39940739.htm, https://www.netcost-security.fr/actualites/91023/lavenir-est-autonome-bosch-parle-de-technologies-et-de-conduite-autonome/, https://www.lemagit.fr/definition/Vision-par-ordinateur-machine-vision-computer-vision, https://www.lesaffaires.com/blogues/hugues-foltz/la-vision-artificielle-et-les-limites-de-l-oeil-humain/624779, https://www.actuia.com/actualite/facebook-ai-annonce-deux-decouvertes-liees-a-la-vision-par-ordinateur-et-a-lapprentissage-supervise/, https://www.usinenouvelle.com/article/comment-l-apprentissage-auto-supervise-accelere-l-intelligence-artificielle.N1991622, https://www.fredzone.org/cette-intelligence-artificielle-confere-un-certain-bon-sens-aux-robots, https://www.marianne.net/societe/big-brother/exploration-spatiale-implants-cerebraux-comment-elon-musk-impose-sa-vision-du-progres-