Image Recognition
La reconnaissance d’images est une branche de la vision par ordinateur (ou "Computer Vision") qui permet à un modèle d’IA d’analyser une image et d’identifier son contenu visuel : objets, personnes, lieux ou actions. Elle constitue la base de nombreuses applications modernes, allant de la simple classification d’images à la détection et au suivi d’objets en temps réel.
Contexte
Historiquement, la reconnaissance d’images reposait sur des méthodes manuelles d’extraction de caractéristiques (SIFT, HOG). Avec l’essor du deep learning et des réseaux de neurones convolutifs (CNN), les performances ont été révolutionnées, atteignant voire dépassant les capacités humaines dans certains benchmarks (ImageNet par exemple).
Exemples d’applications
- Sécurité : systèmes de surveillance capables de reconnaître des comportements suspects.
- Santé : détection automatique de tumeurs ou d’anomalies dans des radiographies.
- Automobile : reconnaissance de panneaux de signalisation pour véhicules autonomes.
La reconnaissance d’images est aujourd’hui omniprésente : des filtres de tri automatique sur les réseaux sociaux aux applications médicales qui détectent des anomalies invisibles à l’œil humain. Elle ne se limite plus à dire « ceci est un chat » : elle permet de comprendre une scène entière, en identifiant objets, contextes et parfois même les relations entre eux.
Le succès des réseaux convolutifs (CNN) a marqué un tournant, mais les recherches actuelles vont plus loin avec des transformers visuels (Vision Transformers, ou ViT) capables de traiter les images de façon plus flexible. Ces modèles permettent d’améliorer les performances sur des jeux de données variés et d’intégrer mieux l’information contextuelle.
Cependant, les défis restent importants : les biais présents dans les données d’entraînement peuvent se répercuter dans les prédictions, et des attaques dites adversariales peuvent tromper un système avec de simples perturbations invisibles pour l’humain. Cela soulève des enjeux de fiabilité et d’éthique, notamment dans des secteurs critiques comme la santé ou la sécurité.
Avantages et limites
- ✅ Très performant grâce aux réseaux neuronaux profonds.
- ✅ Large éventail d’applications pratiques.
- ❌ Nécessite d’immenses volumes de données annotées.
- ❌ Sensible aux biais et aux attaques adversariales.
📚 Références
- Krizhevsky, A., Sutskever, I., Hinton, G. (2012). ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.
