08 juillet 2024
LACROIX Impulse
Sommaire :
Grâce aux avancées dans les technologies d’intelligence artificielle, de machine learning et deep Learning, la Computer Vision a évolué à pas de géant, révolutionnant de nombreuses industries par sa capacité à interpréter et comprendre les données visuelles. Le marché de la vision par ordinateur devrait ainsi connaître une croissance à deux chiffres (entre 10 et 20 % selon les sources statistiques) pour la période 2024-2030. Mais qu’est-ce que la Computer Vision et quels sont les défis à relever pour s’approprier cette technologie qui suscite tant d’engouement ?
La Computer Vision est un domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre et d’interpréter des données visuelles contenues dans des images ou vidéos.
Le traitement et l’analyse des informations pertinentes issues de ces données sont réalisés par des algorithmes sophistiqués intégrés dans le software et le hardware des systèmes de vision par ordinateur.
Cette discipline a considérablement progressé depuis le développement des premières technologies de numérisation d’images par ordinateur au début des années 60. De l’analyse de simples images, la vision par ordinateur a évolué pour gérer des scènes extrêmement complexes. Dans certains domaines tels que l’industrie et la santé, elle peut égaler voire surpasser les capacités d’analyse visuelle de l’être humain.
La Computer Vision couvre tous les domaines d’applications impliquant l’analyse d’un contenu visuel et nécessitant la compréhension, par un logiciel, des pixels qui constituent l’image.
Elle permet notamment de réaliser les tâches suivantes :
Chaque tâche nécessite le développement d’algorithmes spécifiques, allant de méthodes mathématiques relativement simples à des ensembles complexes d’algorithmes de machine learning et deep learning.
Dans le paysage technologique moderne, la vision par ordinateur occupe une place essentielle. Cette discipline est déjà utilisée dans une grande variété de secteurs. Par exemple, elle transforme les industries en automatisant des tâches fastidieuses, augmentant ainsi l’efficacité, la qualité et la productivité. Elle renforce la sécurité en permettant la création de systèmes d’aide à la conduite (ADAS) toujours plus performants et fiables. Dans le domaine de la santé, elle contribue au diagnostic, suivi et traitement des maladies.
La Computer Vision repose sur trois processus clés :
Cependant, des défis technologiques et éthiques subsistent dans le domaine de la vision par ordinateur.
La clarté et l’état des images sont des paramètres essentiels influençant la précision du système. La variabilité de la lumière et la qualité intrinsèque des capteurs utilisés peut perturber l’interprétation des données visuelles et produire des images de faible qualité. Pour minimiser ces effets, des techniques de prétraitement telles que la normalisation, le débruitage et l’ajustement du contraste doivent être appliquées pour faciliter l’interprétation des données par le système de vision par ordinateur.
Une autre difficulté réside dans la gestion de la profondeur de champ et des variabilités de perspectives, nécessitant l’intégration d’algorithmes sophistiqués et flexibles. Les objets partiellement cachés peuvent également fausser l’interprétation de la scène. Entraîner des modèles pour traiter l’occultation d’objets et utiliser des techniques comme la RPCA (Robust Principal Component Analysis) peut améliorer la reconnaissance des objets même lorsqu’ils sont partiellement dissimulés.
De manière générale, garantir la qualité des données tout au long des étapes d’acquisition et de prétraitement est indispensable pour développer des modèles de machine learning fiables et précis.
La qualité de la plateforme hardware qui supporte les systèmes de vision par ordinateur est également un facteur clé. La complexité computationnelle liée au traitement de grands volumes de données visuelles et à l’intégration de la Computer Vision avec d’autres technologies pose des défis importants pour les systèmes hardware. Les algorithmes avancés comme YOLO et Faster R-CNN nécessitent un matériel robuste capable de traiter des données en temps réel et de gérer l’imagerie haute résolution. L’utilisation de GPUs (graphics processing units) et de processeurs spécialisés adéquats (tels que NPUs: neural processing units) permet notamment d’accélérer le traitement et l’analyse des données.
Il est primordial de développer et d’appliquer des cadres éthiques et réglementaires robustes pour encadrer l’utilisation de la vision par ordinateur. Cela inclut la mise en place de protections de la vie privée, la réduction des biais algorithmiques (qui peuvent résulter de données non représentatives de la diversité de la population), l’amélioration de la transparence et de la responsabilité, et la prévention des utilisations malveillantes de la technologie.
Les révolutions technologiques en intelligence artificielle, machine learning et deep learning offrent à la Computer Vision de nouvelles perspectives de performances et d’applications. IMPULSE, bureau d’études intégré de LACROIX, met à disposition son expertise dans ces domaines pour vous assister dans le développement de vos systèmes de Computer Vision avec une approche centrée sur votre cas d’usage.
IMPULSE est spécialisé dans la calibration des caméras (capteurs d’acquisition) et l’élaboration de solutions logicielles et algorithmiques avancées de traitement de l’image adaptées aux systèmes ADAS complexes et à l’Edge AI. Nous vous aidons à mener à bien votre projet jusqu’à sa mise sur le marché, en intégrant nos solutions logicielles sur une plateforme hardware conçue spécifiquement par nos équipes, et en vous accompagnant jusqu’à la phase d’industrialisation.
Nous maîtrisons les architectures de modèles de Computer Vision et disposons d’une expertise polyvalente dans les méthodes de traitement d’image, la programmation, le machine learning et le deep learning. Nous apportons une solution adaptée au cas d’usage du client aussi bien en termes de coûts, de puissance de calcul requise, et de consommation énergétique.