Object Detection
La détection d’objets (object detection) est une technique avancée de vision par ordinateur (Computer Vision) permettant de localiser et d’identifier plusieurs objets dans une image ou une vidéo. Concrètement, cette technologie entoure chaque objet détecté d’une boîte englobante (bounding box), généralement un rectangle, afin de délimiter précisément sa position.
Aujourd’hui, la détection d’objets joue un rôle essentiel dans de nombreux secteurs :
- Vidéosurveillance en temps réel, pour repérer et suivre des individus ou des véhicules.
- Véhicules autonomes, qui analysent en continu leur environnement pour éviter les obstacles et détecter panneaux, piétons ou cyclistes.
- Retail et e-commerce, avec des caisses automatiques sans scan individuel des produits.
- Santé & industrie pharmaceutique, par exemple pour l’analyse automatisée d’images médicales (par exemple, des radios).
Grâce à cette technologie, les algorithmes ne se contentent pas de détecter la présence d’un objet : ils sont aussi capables de le classifier (ex. : individu, animal, véhicule) et de localiser avec précision sa position dans l’image (voir notre guide complet).
Le processus commence par l’utilisation de datasets annotés. Chaque image d’entraînement est soigneusement étiquetée avec des bounding boxes et des catégories. Le modèle d’IA apprend alors à reconnaître les formes, textures, couleurs et motifs caractéristiques. Une fois entraîné, il peut appliquer ces connaissances à de nouvelles images ou vidéos pour identifier et positionner les objets.
Parmi les approches principales, on distingue deux grandes familles :
- Méthodes “one-shot” (en une seule étape) comme YOLO (You Only Look Once) : elles divisent l’image en une grille et prédisent simultanément les boîtes englobantes et les classes associées. Ce fonctionnement ultra-rapide est idéal pour les applications en temps réel, comme la conduite autonome ou la surveillance vidéo continue (en savoir plus sur YOLO).
- Méthodes en deux étapes (type R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN) : elles génèrent d’abord des propositions de régions, puis analysent chaque zone plus en détail. Bien que plus lentes, elles offrent souvent une meilleure précision, ce qui les rend adaptées aux cas où l’exactitude est prioritaire.
Pour approfondir ces concepts, découvrez notre article "Introduction à la détection d’objets en Computer Vision", qui détaille les fondements, les algorithmes et les applications concrètes. Et pour comprendre comment YOLO s’est imposé comme l’un des algorithmes les plus populaires et rapides, consultez notre article "Qu’est-ce que YOLO en IA".
