Computer Vision
La vision par ordinateur est un domaine de l’intelligence artificielle qui vise à donner aux machines la capacité d’analyser, comprendre et interpréter des données visuelles comme des images ou des vidéos.
Applications courantes
- Reconnaissance faciale : détection et identification des visages.
- Détection et suivi d’objets : véhicules, piétons, animaux.
- Inspection industrielle : détection automatique de défauts dans une chaîne de production.
- Santé : analyse d’images médicales (radiographies, IRM, scanner).
- Véhicules autonomes : interprétation en temps réel de l’environnement routier.
Méthodes clés
- Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour la classification et la détection d’images.
- Algorithmes de segmentation pour isoler des objets ou zones spécifiques.
- Techniques de vision 3D (stéréoscopie, lidar) pour modéliser des environnements.
La vision par ordinateur est aujourd’hui omniprésente, même si elle reste souvent invisible pour l’utilisateur final. Chaque fois qu’un smartphone déverrouille son écran par reconnaissance faciale ou qu’une plateforme de e-commerce propose une recherche visuelle, c’est un algorithme de vision qui travaille en coulisses.
Sur le plan technique, cette discipline a connu une accélération majeure avec l’émergence de datasets massifs (ImageNet, COCO) et la puissance des GPU. Cela a permis le passage d’approches basées sur des descripteurs manuels (SIFT, HOG) à des modèles profonds capables d’extraire eux-mêmes les caractéristiques pertinentes.
Mais la vision par ordinateur ne se limite pas à la performance technique. Elle pose aussi des enjeux de fiabilité et de transparence. Comment garantir que les modèles fonctionnent aussi bien dans des conditions réelles qu’en laboratoire ? Comment éviter les biais liés à des données d’entraînement déséquilibrées ? Ces questions sont centrales pour les applications sensibles comme la santé, la sécurité publique ou la justice.
Référence
- Szeliski, R. (2022). Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer.
