Computer Vision

Qu’est-ce que la computer vision ?

La computer vision vise à doter les machines d’une capacité d’“œil numérique” capable de percevoir, comprendre et réagir à un environnement visuel. Elle repose sur un ensemble d’algorithmes et de modèles mathématiques permettant de traiter et de structurer une image (ou une séquence vidéo) à différents niveaux de complexité : détection de formes, reconnaissance d’objets, compréhension de scènes, suivi de mouvements ou encore analyse contextuelle.

Elle mobilise des techniques issues du traitement d’images classique (filtrage, histogrammes, morphologie), mais aussi du machine learning et surtout du deep learning, qui a permis des avancées majeures grâce à l’utilisation de réseaux de neurones convolutifs (CNN) et à la disponibilité massive de données labellisées.

Son objectif n’est pas seulement de reconnaître une image, mais de l’interpréter dans un contexte métier donné — et ce, de manière fiable, rapide et souvent en temps réel.

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Quels sont les usages métiers de la computer vision ?

La computer vision trouve des applications concrètes dans de nombreux secteurs d’activité, où elle remplace ou complète l’œil humain pour améliorer la précision, automatiser des tâches ou détecter ce qui est invisible à l’œil nu.

Parmi les usages les plus fréquents :

• Inspection industrielle automatisée : la vision permet de détecter des défauts de production, des pièces non conformes ou des microfissures sur des chaînes de fabrication à grande vitesse.
• Reconnaissance faciale : utilisée pour le contrôle d’accès, la sécurité, le paiement sans contact ou la personnalisation de l’expérience utilisateur.
• Lecture optique de documents : les systèmes OCR (reconnaissance optique de caractères) analysent des factures, des passeports ou des formulaires pour en extraire automatiquement le contenu.
• Analyse du comportement client en point de vente : suivi des déplacements, mesure de la fréquentation, analyse des temps d’arrêt devant un produit ou d’un parcours client global.
• Diagnostic médical assisté : détection de tumeurs, analyse d’images radiologiques, segmentation d’organes ou d’anomalies pour aider au diagnostic ou à la planification chirurgicale.
• Véhicules autonomes : reconnaissance des piétons, panneaux, lignes de route, objets en mouvement, ou conditions météorologiques à partir de caméras embarquées.
• Agriculture de précision : surveillance de l’état des cultures, détection de maladies, suivi des récoltes à partir d’images satellites ou de drones.

Chaque cas d’usage implique des contraintes spécifiques (temps réel, précision, robustesse, confidentialité) qui orientent le choix des modèles et des outils.

Quelles sont les grandes techniques utilisées en computer vision ?

La vision par ordinateur s’appuie sur un ensemble d’approches qui vont de l’analyse basique d’images aux modèles profonds entraînés sur des millions de données.

Voici les techniques les plus courantes :

• Traitement d’image traditionnel : techniques de seuillage, détection de contours (Sobel, Canny), transformations géométriques, filtrage, ou traitement fréquentiel.
• Détection de caractéristiques : utilisation de descripteurs comme SIFT, SURF, HOG ou ORB pour détecter et suivre des points-clés dans une image.
• Classification d’images : assignation d’une étiquette à une image entière grâce à des CNN comme ResNet, Inception ou EfficientNet.
• Détection d’objets : repérage de la position et du type d’un ou plusieurs objets présents sur une image (ex. : YOLO, SSD, Faster-RCNN).
• Segmentation sémantique ou instance : classification de chaque pixel dans l’image selon la catégorie à laquelle il appartient, avec des modèles comme U-Net ou Mask-RCNN.
• Pose estimation : détection de la posture ou de l’orientation d’un corps ou d’un objet, notamment dans les usages AR, gaming ou biomécaniques.
• Tracking multi-objets : suivi de plusieurs entités dans une vidéo, combinant détection, association temporelle et prédiction de trajectoire.

Ces techniques peuvent être combinées au sein de pipelines robustes, avec un traitement embarqué ou distribué sur le cloud, selon les contraintes opérationnelles.

Quels outils et bibliothèques pour la computer vision ?

Le domaine de la computer vision s’appuie sur des outils spécialisés allant des bibliothèques classiques de traitement d’images aux frameworks de deep learning, en passant par les solutions cloud.

Voici les plus courants :

• OpenCV : la bibliothèque open source la plus utilisée pour les opérations de traitement d’image traditionnelles (filtres, transformations, contours, détection de visages).
• TensorFlow et Keras : frameworks de deep learning permettant de concevoir, entraîner et déployer des réseaux convolutifs pour la classification, la détection ou la segmentation d’images.
• PyTorch : très apprécié pour sa flexibilité et sa lisibilité, notamment dans les phases de prototypage et de recherche, mais aussi compatible avec la production grâce à TorchScript.
• YOLO (You Only Look Once) : modèle de détection d’objets extrêmement rapide, capable d’identifier en un seul passage plusieurs entités dans une image.
• Detectron2 : outil développé par Meta AI pour la segmentation avancée, la détection d’objets, ou la reconnaissance de pose, avec de nombreuses fonctionnalités prêtes à l’emploi.
• MediaPipe : solution de Google adaptée au mobile et au temps réel, permettant la détection de visages, de gestes, ou de postures sur des appareils légers.
• CVAT / Label Studio : outils open source pour l’annotation d’images et de vidéos, étape indispensable pour entraîner des modèles supervisés.
• API Cloud : Amazon Rekognition, Google Cloud Vision ou Azure Computer Vision permettent d’utiliser des modèles préentraînés pour la détection d’objets, la reconnaissance de texte ou de visages sans développement lourd.

Le choix dépend du niveau de précision requis, du type de données, du volume à traiter et des compétences internes en IA.