À l’ère des progrès technologiques rapides, la vision par ordinateur s’impose comme une force importante, influençant de nombreuses industries. Des soins de santé à l’automobile, ses applications modifient la façon dont nous percevons le monde et interagissons avec lui. Cet article explore l’impact de la vision par ordinateur et met en lumière son rôle essentiel dans l’amélioration des diagnostics, des mesures de sécurité et bien plus encore.
Qu’est-ce que la vision par ordinateur ?
La vision par ordinateur est une branche technologique de l’informatique qui se concentre sur l’amélioration de la compréhension des médias numériques par un ordinateur. Elle est généralement intégrée à plusieurs modèles d’apprentissage automatique et algorithmes de reconnaissance des formes pour effectuer diverses tâches et opérations. Les systèmes peuvent être entraînés à identifier des objets et à les classer selon des attributs similaires avec précision, lorsqu’ils sont intégrés à des modèles d’apprentissage profond (Deep Learning).
Ces systèmes sont particulièrement utiles dans des secteurs tels que l’automobile et les soins de santé, notamment en raison de leurs capacités malléables – comme les systèmes de détection et de reconnaissance. De nombreuses entreprises adoptent aujourd’hui ces systèmes non seulement pour automatiser les tâches, mais aussi pour réduire les risques d’erreur humaine en utilisant cette compréhension pour exécuter les tâches plus efficacement.
Applications et exemples de vision par ordinateur
Industrie des soins de santé
Le secteur des soins de santé a grandement bénéficié de l’adoption de la vision par ordinateur. Il s’agit d’un outil efficace utilisé pour l’automatisation des tâches et qui peut être utilisé pour des tâches telles que le diagnostic et l’imagerie. Cela est dû aux réseaux neuronaux convolutifs (CNN), des systèmes très efficaces pour obtenir des informations intégrales à partir de données et qui peuvent donc être utilisés pour la détection d’images et bien d’autres utilisations. Dans le secteur des soins de santé, cette technologie avancée contribue à des tâches telles que :
Imagerie médicale
La vision par ordinateur est utilisée pour identifier les anomalies dans les radiographies, les IRM et les tomodensitogrammes lorsqu’elle est intégrée aux algorithmes CNN et de reconnaissance des formes. Elle joue un rôle essentiel dans le diagnostic des maladies avec des niveaux de précision élevés.
Détection de la progression de la maladie
Cette application est apparue après les effets catastrophiques du COVID-19. En raison de sa progression rapide dans le monde entier, la vision par ordinateur a été utilisée pour faire la distinction entre les patients critiques, ce qui a permis un processus de dépistage efficace. Les systèmes ont été intégrés à des modèles d’apprentissage profond (Deep Learning) capables de suivre le schéma respiratoire des patients et donc de diagnostiquer leur état en conséquence.
Un exemple de cette application est le système d’IA de Google Health pour le dépistage par mammographie. L’entreprise a mis au point un système d’intelligence artificielle qui exploite les capacités de la vision artificielle pour analyser les images de mammographie dans le cadre du dépistage du cancer du sein. Dans le but d’améliorer la précision, le système de Google Health a réduit les faux positifs de 5,7 % aux États-Unis et de 1,2 % au Royaume-Uni, et les faux négatifs de 9,4 % aux États-Unis et de 2,7 % au Royaume-Uni.
Industrie automobile
La vision par ordinateur joue un rôle essentiel dans l’industrie automobile, influençant des secteurs tels que la fabrication des véhicules, les inspections et les normes de sécurité. Les grandes quantités de données entraînent ces systèmes en fonction de l’opération en question. Voici quelques-unes de ces opérations :
Conduite autonome
L’intelligence artificielle joue un rôle essentiel dans le développement de la technologie qui sous-tend les véhicules à conduite autonome. La vision par ordinateur est une branche de ce système et est couramment installée dans les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS). Les modèles aident à la détection et à l’évitement des obstacles, à la détection et au maintien de la trajectoire et à la prévention des collisions.
Outils de sécurité pour les véhicules et les conducteurs
La vision par ordinateur alimente les systèmes embarqués tels que le stationnement automatisé et les caméras à 360 degrés dans l’automobile. Ces systèmes sont formés à partir d’une multitude de données et utilisent l’apprentissage profond pour identifier les objets dans les angles morts du véhicule et permettre au conducteur de réagir immédiatement.
En outre, de nombreux véhicules sont également équipés de systèmes de surveillance du conducteur utilisant la vision par ordinateur. Les caméras installées à l’intérieur du véhicule sont utilisées pour surveiller le visage et les mouvements des yeux du conducteur afin de détecter les signes de fatigue ou de distraction. Cela permet un temps de réponse plus rapide et fournit une couche de protection à la fois au conducteur et au véhicule.
Inspections des véhicules
De nombreuses entreprises ont aujourd’hui mis au point des systèmes qui utilisent la vision par ordinateur et des modèles d’apprentissage automatique pour inspecter les véhicules. Ces systèmes sont couramment utilisés lors des transferts de véhicules. Un véhicule fait l’objet de plusieurs transferts au cours de son existence, ce qui augmente les risques de dommages mineurs ou majeurs.
Pour éviter ces dommages, de nombreuses entreprises procèdent à l’inspection des véhicules avant et après leur réception. La vision par ordinateur est à la pointe de cette technologie et est utilisée pour identifier toute anomalie sur le véhicule. Elle est devenue populaire en raison de sa capacité à effectuer la tâche efficacement et en peu de temps.
Focalx est un exemple d’entreprise qui a créé cette technologie. Son système se compose d’algorithmes complexes d’apprentissage automatique et de modèles de vision par ordinateur hautement qualifiés qui déterminent l’état d’un véhicule sur la base des images fournies.
Ces outils technologiques sont non seulement efficaces pour identifier les dommages, mais ils sont également capables de les classer en fonction de leur degré de gravité. Cela permet non seulement aux entreprises de réduire les coûts en conséquence, mais aussi d’identifier les causes des dommages.
Cas d’utilisation généraux
D’une manière plus générale, la vision par ordinateur peut également être utilisée pour développer des systèmes utilisés pour des tâches banales. Parmi ces applications, on peut citer
Reconnaissance faciale
La vision par ordinateur est le principal outil technologique à la base du développement des systèmes de reconnaissance faciale. Il permet aux systèmes d’identifier les individus sur la base de leurs caractéristiques faciales. Ce système personnalisé est alimenté par un réseau neuronal convolutionnel (CNN) d’apprentissage profond qui identifie les aspects spécifiques d’un visage et stocke les caractéristiques uniques individuellement. Cette application est utilisée dans les systèmes de sécurité, par les forces de l’ordre et pour déverrouiller les smartphones ou d’autres appareils.
Reconnaissance optique de caractères
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est une technologie qui peut être intégrée aux systèmes Computer Visions et qui peut être utilisée pour convertir le texte d’images scannées en données électroniques facilement lisibles numériquement. Cette méthode est couramment utilisée pour numériser des textes afin qu’ils puissent être manipulés en vue d’une utilisation ultérieure. L’OCR est utilisée par de nombreuses entreprises qui cherchent à numériser des données, ainsi que par le grand public. Il existe de nombreuses applications en ligne qui permettent d’extraire des données à partir d’images scannées de documents ou de papiers.
Réalité augmentée (RA) et réalité virtuelle (RV)
Principalement utilisée dans les domaines du divertissement et des jeux, la vision par ordinateur est largement utilisée pour les expériences de réalité augmentée et de réalité virtuelle. Ces réalités hyperréalistes sont créées grâce à l’intégration de la vision par ordinateur dans les systèmes. La vision par ordinateur aide à détecter les objets du monde réel (grâce à la détection d’objets) et permet donc au système de leur imposer des caractéristiques virtuelles. Cela permet non seulement de créer une expérience réaliste, mais aussi de permettre au public d’interagir avec les objets et d’augmenter son niveau de satisfaction à l’égard de l’expérience hyperréaliste.
Conclusion
En conclusion, la vision par ordinateur est une avancée technologique qui s’est imposée dans de nombreux secteurs et dont les applications couvrent un large éventail. Qu’il s’agisse d’améliorer les diagnostics dans le domaine de la santé ou les opérations de l’industrie automobile, d’offrir de nouvelles expériences aux utilisateurs dans le domaine du divertissement ou de renforcer les mesures de sécurité, cette technologie est un formidable catalyseur de l’innovation et de l’efficacité. Elle a la capacité d’analyser avec précision les données visuelles grâce à des modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond et peut donc conduire à des changements importants dans des domaines tels que l’automatisation, la sécurité et les soins de santé.
