\u00c0 l’\u00e8re des progr\u00e8s technologiques rapides, la vision par ordinateur s’impose comme une force importante, influen\u00e7ant de nombreuses industries. Des soins de sant\u00e9 \u00e0 l’automobile, ses applications modifient la fa\u00e7on dont nous percevons le monde et interagissons avec lui. Cet article explore l’impact de la vision par ordinateur et met en lumi\u00e8re son r\u00f4le essentiel dans l’am\u00e9lioration des diagnostics, des mesures de s\u00e9curit\u00e9 et bien plus encore. <\/p>\n
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La vision par ordinateur est une branche technologique de l’informatique qui se concentre sur l’am\u00e9lioration de la compr\u00e9hension des m\u00e9dias num\u00e9riques par un ordinateur. Elle est g\u00e9n\u00e9ralement int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 plusieurs mod\u00e8les d’apprentissage automatique et algorithmes de reconnaissance des formes pour effectuer diverses t\u00e2ches et op\u00e9rations. Les syst\u00e8mes peuvent \u00eatre entra\u00een\u00e9s \u00e0 identifier des objets et \u00e0 les classer selon des attributs similaires avec pr\u00e9cision, lorsqu’ils sont int\u00e9gr\u00e9s \u00e0 des mod\u00e8les d’apprentissage profond (Deep Learning). <\/p>\n
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Ces syst\u00e8mes sont particuli\u00e8rement utiles dans des secteurs tels que l’automobile et les soins de sant\u00e9, notamment en raison de leurs capacit\u00e9s mall\u00e9ables - comme les syst\u00e8mes de d\u00e9tection et de reconnaissance. De nombreuses entreprises adoptent aujourd’hui ces syst\u00e8mes non seulement pour automatiser les t\u00e2ches, mais aussi pour r\u00e9duire les risques d’erreur humaine en utilisant cette compr\u00e9hension pour ex\u00e9cuter les t\u00e2ches plus efficacement. <\/p>\n
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Le secteur des soins de sant\u00e9 a grandement b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 de l’adoption de la vision par ordinateur. Il s’agit d’un outil efficace utilis\u00e9 pour l’automatisation des t\u00e2ches et qui peut \u00eatre utilis\u00e9 pour des t\u00e2ches telles que le diagnostic et l’imagerie. Cela est d\u00fb aux r\u00e9seaux neuronaux convolutifs (CNN), des syst\u00e8mes tr\u00e8s efficaces pour obtenir des informations int\u00e9grales \u00e0 partir de donn\u00e9es et qui peuvent donc \u00eatre utilis\u00e9s pour la d\u00e9tection d’images et bien d’autres utilisations. Dans le secteur des soins de sant\u00e9, cette technologie avanc\u00e9e contribue \u00e0 des t\u00e2ches telles que : <\/p>\n
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La vision par ordinateur est utilis\u00e9e pour identifier les anomalies dans les radiographies, les IRM et les tomodensitogrammes lorsqu’elle est int\u00e9gr\u00e9e aux algorithmes CNN et de reconnaissance des formes. Elle joue un r\u00f4le essentiel dans le diagnostic des maladies avec des niveaux de pr\u00e9cision \u00e9lev\u00e9s. <\/p>\n
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Cette application est apparue apr\u00e8s les effets catastrophiques du COVID-19. En raison de sa progression rapide dans le monde entier, la vision par ordinateur a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour faire la distinction entre les patients critiques, ce qui a permis un processus de d\u00e9pistage efficace. Les syst\u00e8mes ont \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9s \u00e0 des mod\u00e8les d’apprentissage profond (Deep Learning) capables de suivre le sch\u00e9ma respiratoire des patients et donc de diagnostiquer leur \u00e9tat en cons\u00e9quence. <\/p>\n
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Un exemple de cette application est le syst\u00e8me d’IA de Google Health pour le d\u00e9pistage par mammographie. L’entreprise a mis au point un syst\u00e8me d’intelligence artificielle qui exploite les capacit\u00e9s de la vision artificielle pour analyser les images de mammographie dans le cadre du d\u00e9pistage du cancer du sein. Dans le but d’am\u00e9liorer la pr\u00e9cision, le syst\u00e8me de Google Health a r\u00e9duit les faux positifs de 5,7 % aux \u00c9tats-Unis et de 1,2 % au Royaume-Uni, et les faux n\u00e9gatifs de 9,4 % aux \u00c9tats-Unis et de 2,7 % au Royaume-Uni. <\/p>\n
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La vision par ordinateur joue un r\u00f4le essentiel dans l’industrie automobile, influen\u00e7ant des secteurs tels que la fabrication des v\u00e9hicules, les inspections et les normes de s\u00e9curit\u00e9. Les grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es entra\u00eenent ces syst\u00e8mes en fonction de l’op\u00e9ration en question. Voici quelques-unes de ces op\u00e9rations : <\/p>\n
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L’intelligence artificielle joue un r\u00f4le essentiel dans le d\u00e9veloppement de la technologie qui sous-tend les v\u00e9hicules \u00e0 conduite autonome. La vision par ordinateur est une branche de ce syst\u00e8me et est couramment install\u00e9e dans les syst\u00e8mes avanc\u00e9s d’aide \u00e0 la conduite (ADAS). Les mod\u00e8les aident \u00e0 la d\u00e9tection et \u00e0 l’\u00e9vitement des obstacles, \u00e0 la d\u00e9tection et au maintien de la trajectoire et \u00e0 la pr\u00e9vention des collisions. <\/p>\n
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La vision par ordinateur alimente les syst\u00e8mes embarqu\u00e9s tels que le stationnement automatis\u00e9 et les cam\u00e9ras \u00e0 360 degr\u00e9s dans l’automobile. Ces syst\u00e8mes sont form\u00e9s \u00e0 partir d’une multitude de donn\u00e9es et utilisent l’apprentissage profond pour identifier les objets dans les angles morts du v\u00e9hicule et permettre au conducteur de r\u00e9agir imm\u00e9diatement. <\/p>\n
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En outre, de nombreux v\u00e9hicules sont \u00e9galement \u00e9quip\u00e9s de syst\u00e8mes de surveillance du conducteur utilisant la vision par ordinateur. Les cam\u00e9ras install\u00e9es \u00e0 l’int\u00e9rieur du v\u00e9hicule sont utilis\u00e9es pour surveiller le visage et les mouvements des yeux du conducteur afin de d\u00e9tecter les signes de fatigue ou de distraction. Cela permet un temps de r\u00e9ponse plus rapide et fournit une couche de protection \u00e0 la fois au conducteur et au v\u00e9hicule. <\/p>\n
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De nombreuses entreprises ont aujourd’hui mis au point des syst\u00e8mes qui utilisent la vision par ordinateur et des mod\u00e8les d’apprentissage automatique pour inspecter les v\u00e9hicules. Ces syst\u00e8mes sont couramment utilis\u00e9s lors des transferts de v\u00e9hicules. Un v\u00e9hicule fait l’objet de plusieurs transferts au cours de son existence, ce qui augmente les risques de dommages mineurs ou majeurs. <\/p>\n
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Pour \u00e9viter ces dommages, de nombreuses entreprises proc\u00e8dent \u00e0 l’inspection des v\u00e9hicules avant et apr\u00e8s leur r\u00e9ception. La vision par ordinateur est \u00e0 la pointe de cette technologie et est utilis\u00e9e pour identifier toute anomalie sur le v\u00e9hicule. Elle est devenue populaire en raison de sa capacit\u00e9 \u00e0 effectuer la t\u00e2che efficacement et en peu de temps. <\/p>\n
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Focalx est un exemple d’entreprise qui a cr\u00e9\u00e9 cette technologie. Son syst\u00e8me se compose d’algorithmes complexes d’apprentissage automatique et de mod\u00e8les de vision par ordinateur hautement qualifi\u00e9s qui d\u00e9terminent l’\u00e9tat d’un v\u00e9hicule sur la base des images fournies. <\/p>\n
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Ces outils technologiques sont non seulement efficaces pour identifier les dommages, mais ils sont \u00e9galement capables de les classer en fonction de leur degr\u00e9 de gravit\u00e9. Cela permet non seulement aux entreprises de r\u00e9duire les co\u00fbts en cons\u00e9quence, mais aussi d’identifier les causes des dommages. <\/p>\n
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D’une mani\u00e8re plus g\u00e9n\u00e9rale, la vision par ordinateur peut \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9e pour d\u00e9velopper des syst\u00e8mes utilis\u00e9s pour des t\u00e2ches banales. Parmi ces applications, on peut citer <\/p>\n
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Reconnaissance faciale<\/strong><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n La vision par ordinateur est le principal outil technologique \u00e0 la base du d\u00e9veloppement des syst\u00e8mes de reconnaissance faciale. Il permet aux syst\u00e8mes d’identifier les individus sur la base de leurs caract\u00e9ristiques faciales. Ce syst\u00e8me personnalis\u00e9 est aliment\u00e9 par un r\u00e9seau neuronal convolutionnel (CNN) d’apprentissage profond qui identifie les aspects sp\u00e9cifiques d’un visage et stocke les caract\u00e9ristiques uniques individuellement. Cette application est utilis\u00e9e dans les syst\u00e8mes de s\u00e9curit\u00e9, par les forces de l’ordre et pour d\u00e9verrouiller les smartphones ou d’autres appareils. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Reconnaissance optique de caract\u00e8res<\/strong><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n La reconnaissance optique de caract\u00e8res (OCR) est une technologie qui peut \u00eatre int\u00e9gr\u00e9e aux syst\u00e8mes Computer Visions et qui peut \u00eatre utilis\u00e9e pour convertir le texte d’images scann\u00e9es en donn\u00e9es \u00e9lectroniques facilement lisibles num\u00e9riquement. Cette m\u00e9thode est couramment utilis\u00e9e pour num\u00e9riser des textes afin qu’ils puissent \u00eatre manipul\u00e9s en vue d’une utilisation ult\u00e9rieure. L’OCR est utilis\u00e9e par de nombreuses entreprises qui cherchent \u00e0 num\u00e9riser des donn\u00e9es, ainsi que par le grand public. Il existe de nombreuses applications en ligne qui permettent d’extraire des donn\u00e9es \u00e0 partir d’images scann\u00e9es de documents ou de papiers. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n R\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e (RA) et r\u00e9alit\u00e9 virtuelle (RV) <\/strong><\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Principalement utilis\u00e9e dans les domaines du divertissement et des jeux, la vision par ordinateur est largement utilis\u00e9e pour les exp\u00e9riences de r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e et de r\u00e9alit\u00e9 virtuelle. Ces r\u00e9alit\u00e9s hyperr\u00e9alistes sont cr\u00e9\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 l’int\u00e9gration de la vision par ordinateur dans les syst\u00e8mes. La vision par ordinateur aide \u00e0 d\u00e9tecter les objets du monde r\u00e9el (gr\u00e2ce \u00e0 la d\u00e9tection d’objets) et permet donc au syst\u00e8me de leur imposer des caract\u00e9ristiques virtuelles. Cela permet non seulement de cr\u00e9er une exp\u00e9rience r\u00e9aliste, mais aussi de permettre au public d’interagir avec les objets et d’augmenter son niveau de satisfaction \u00e0 l’\u00e9gard de l’exp\u00e9rience hyperr\u00e9aliste. <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n En conclusion, la vision par ordinateur est une avanc\u00e9e technologique qui s’est impos\u00e9e dans de nombreux secteurs et dont les applications couvrent un large \u00e9ventail. Qu’il s’agisse d’am\u00e9liorer les diagnostics dans le domaine de la sant\u00e9 ou les op\u00e9rations de l’industrie automobile, d’offrir de nouvelles exp\u00e9riences aux utilisateurs dans le domaine du divertissement ou de renforcer les mesures de s\u00e9curit\u00e9, cette technologie est un formidable catalyseur de l’innovation et de l’efficacit\u00e9. Elle a la capacit\u00e9 d’analyser avec pr\u00e9cision les donn\u00e9es visuelles gr\u00e2ce \u00e0 des mod\u00e8les d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond et peut donc conduire \u00e0 des changements importants dans des domaines tels que l’automatisation, la s\u00e9curit\u00e9 et les soins de sant\u00e9. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u00c0 l’\u00e8re des progr\u00e8s technologiques rapides, la vision par ordinateur s’impose comme une force importante, influen\u00e7ant de nombreuses industries. Des […]<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":6410,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_seopress_robots_primary_cat":"","_seopress_titles_title":"Vision par ordinateur : D\u00e9finitions et applications","_seopress_titles_desc":"Explorer les capacit\u00e9s et l'importance de la vision par ordinateur dans diverses industries. 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