La reconnaissance d’images par Intelligence Artificielle représente une avancée technologique majeure dans le domaine de la vision artificielle, une branche de l’IA dédiée à l’interprétation et à l’analyse des images et des vidéos. Cette technologie permet aux machines de percevoir et d’analyser le contenu visuel de manière similaire à l’œil humain, ouvrant ainsi la voie à une multitude d’applications industrielles et commerciales. Grâce à elle, nous explorons notamment la possibilité de simplifier et d’automatiser le contrôle qualité, en se basant sur ce système de reconnaissance d’images.
Qu'est-ce que la Reconnaissance d'Images par IA ?
La reconnaissance d’images par l’IA est une technique qui permet aux machines de “voir” et d’analyser des images de la même manière que les humains. En utilisant des algorithmes et des modèles d’apprentissage automatique, l’IA peut identifier des objets, des textes, des emplacements et d’autres informations présentes dans une image. Ce domaine fait partie de la vision par ordinateur, une branche qui se concentre sur l’interprétation des images et des vidéos.
Comment fonctionne la Reconnaissance d'Images par IA ?
Pour comprendre comment l’IA reconnaît les objets dans une image, il est utile de décomposer le processus en plusieurs étapes :
- Préparation des images étiquetées : pour former un modèle d’IA, il est nécessaire de disposer d’un grand nombre d’images étiquetées, c’est-à-dire des images annotées pour indiquer quels objets ou caractéristiques elles contiennent. C’est une étape cruciale pour garantir la précision de l’entraînement du modèle.
- Entraînement du modèle : le modèle d’IA est ensuite alimenté avec ces images étiquetées. Pendant l’entraînement, l’IA procède à une extraction des caractéristiques des pixels : chaque image est constituée de milliers de pixels, chacun avec une valeur de couleur et d’intensité spécifique. L’IA commence par analyser ces caractéristiques de pixels pour identifier des motifs et des structures visuelles, puis les associent aux catégories correspondantes.
- Reconnaissance de nouvelles images : une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé pour analyser de nouvelles images. Il compare les caractéristiques des pixels de l’image avec les schémas qu’il a appris et identifie ainsi les objets ou les caractéristiques présents dans l’image.
- La classification d’images : un algorithme qui permet de dire si une image appartient à une certaine catégorie. Par exemple, il peut déterminer si une image contient un chien ou un chat.
- La détection d’objets : un algorithme qui permet non seulement de dire si un objet spécifique est présent dans une image, mais aussi de localiser cet objet. Par exemple, il peut indiquer qu’il y a un chien dans l’image et préciser sa position.
Dès lors, il est possible d’avoir recours à la vision par ordinateur. En effet, la vision par ordinateur, ou computer vision, est une technique d’IA qui consiste à permettre aux ordinateurs de “voir” et d’interpréter les images et les vidéos : comme on l’a vu, les algorithmes s’inspirent du fonctionnement du cerveau humain. Ils utilisent des réseaux de neurones, des systèmes informatiques conçus pour imiter la façon dont le cerveau humain traite l’information
Applications de la Reconnaissance d'Images par l'IA
Une application possible est le contrôle de qualité : l’IA peut inspecter les produits pour détecter des défauts ou des anomalies en comparant avec les images sur lesquelles elle a été entraînée. Par exemple, elle peut vérifier si un téléphone a des rayures ou si un câble est endommagé. Cette application peut servir comme système de contrôle fixe, à un moment donné lors de la chaîne de production, mais elle peut aussi servir en tant que système mobile, directement accessible depuis le smartphone, pour une utilisation plus polyvalente, idée qu’Octarina cherche actuellement à développer à travers Pocket Vision, et qu’Octarina a déjà pu mettre en place pour une entreprise particulière, Nexans.
Mais le contrôle qualité n’est pas la seule application possible : les caméras de surveillance équipées de reconnaissance d’images sont capables de détecter des comportements suspects ou identifier des individus recherchés, les voitures autonomes utilisent la reconnaissance d’images pour percevoir leur environnement, identifier les obstacles et prendre des décisions de conduite…
En résumé, la reconnaissance d’images par l’IA est une technologie puissante qui a déjà commencé à transformer de nombreux secteurs. En permettant aux machines de “voir” et d’interpréter les images, cette technologie ouvre la voie à de nombreuses applications, qu’il s’agisse de contrôler la qualité des produits ou de renforcer la sécurité. En continuant à développer et à affiner cette technologie, nous pouvons nous attendre à voir encore plus d’innovations passionnantes à l’avenir.
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