La vision par ordinateur aide les systèmes à interpréter les images et les vidéos en temps réel. Du contrôle qualité à la surveillance de la sécurité, il transforme les données visuelles en décisions rapides et fiables qui améliorent les performances dans tous les secteurs.
La vision par ordinateur existe depuis des décennies et alimente silencieusement des appareils tels que les lecteurs de codes-barres, les détecteurs de mouvement ou les moniteurs de circulation. Mais avec l’essor fulgurant de l’IA et de l’apprentissage automatique, ce qui n’était autrefois qu’un ensemble de règles codées à la main est devenu un système dynamique capable d’apprendre, de s’adapter et de s’améliorer à chaque nouvelle image. Aujourd’hui, la vision par ordinateur va bien au‑delà de la simple détection d’objets. Elle comprend le contexte, suit les évolutions et peut s’intégrer en temps réel aux systèmes de l’entreprise pour alimenter des automatisations intelligentes et accélérer la prise de décision. Des caméras d’entrepôt aux outils chirurgicaux, elle offre aux entreprises une nouvelle manière de voir - et d’agir - sur le monde qui les entoure.
La vision par ordinateur est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux machines de percevoir, d’analyser et d’extraire du sens à partir de données visuelles telles que des images et des vidéos. En utilisant l’apprentissage profond et des réseaux de neurones, les systèmes de vision par ordinateur identifient des motifs, reconnaissent des objets et déduisent les relations entre eux. Ils peuvent segmenter des scènes, détecter des anomalies de mouvement, lire du texte et bien plus encore, en déclenchant des actions automatisées en fonction de ce qu’ils « voient ».
La vision par ordinateur transforme des données visuelles brutes en informations exploitables. Comme la vision humaine, elle part de données brutes et passe par plusieurs étapes d’interprétation. Au lieu de neurones, elle s’appuie sur l’apprentissage profond et le traitement d’images pour comprendre ce qu’elle observe et déclencher les actions appropriées. Voici les étapes clés d’un pipeline typique de vision par ordinateur.
Les systèmes de vision par ordinateur commencent avec des données brutes telles que des images ou des vidéos provenant de presque toutes les sources. Avant l'analyse, les données sont nettoyées et améliorées pour réduire le bruit, améliorer la qualité et inclure des signaux infrarouges ou thermiques.
À cette étape, le système détecte des caractéristiques d'image de base telles que les contours, les couleurs, les motifs ou les mouvements. Au lieu d'analyser les pixels bruts, il utilise des valeurs numériques simplifiées pour décrire ce qui est présent et comment cela évolue au fil du temps.
Le système identifie et localise les objets par rapport à la caméra et entre eux. En apprenant à partir de milliers d'exemples, il peut distinguer les personnes, les véhicules, les colis ou les équipements – même dans des scènes encombrées ou en mouvement rapide.
Plutôt que de simplement identifier des objets spécifiques, l'entraînement à la classification permet aux modèles d'attribuer une étiquette à l'image ou au cadre entier pour indiquer le « type » de chose qu'il exemplifie. Par exemple, un scan peut être catégorisé comme une « pièce défectueuse » ou une photo comme « palette pleine ».
Il s'agit de la détection et de la mesure du mouvement des objets sur plusieurs images d'une vidéo d'entrée. Cela est particulièrement utile dans des scénarios liés à la sécurité des véhicules ou des lieux de travail, car cela peut révéler des informations essentielles telles que la direction, la vitesse ou le comportement.
Les solutions modernes de vision par ordinateur reposent sur l’apprentissage profond, une forme plus avancée d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux en couches, à l’image de la structure du cerveau humain. Grâce à cette fonctionnalité, les systèmes peuvent apprendre automatiquement à détecter des contours, suivre des mouvements et reconnaître des objets spécifiques en s’entraînant sur d’immenses jeux de données d’images annotées. Les premières étapes de l’entraînement peuvent consister à distinguer les voitures des autres véhicules, puis à identifier différents types de voitures, et finalement à reconnaître des pièces individuelles et même des variations subtiles au sein de ces pièces. Grâce à l’IA, la vision par ordinateur est passée d’un simple outil utile à un élément essentiel et irremplaçable dans de nombreuses opérations industrielles.
La vision par ordinateur nécessite la collaboration de l’ensemble des composants fondamentaux de l’intelligence artificielle. Chacune de ces couches joue un rôle distinct pour permettre aux systèmes de vision modernes de fonctionner comme ils le font :
IA est la catégorie la plus large et désigne toute technologie conçue pour simuler l'intelligence humaine. Tout comme les modèles de traitement du langage naturel permettent aux systèmes d'IA de « comprendre » la parole humaine, la vision par ordinateur leur permet de « voir » et d'interpréter des informations visuelles.
L'apprentissage automatique est une sous-catégorie de l'IA qui permet aux modèles d'apprendre directement à partir des données. Il aide les systèmes de vision par ordinateur à reconnaître des motifs dans les entrées visuelles et à distinguer différents objets ou comportements en fonction d'exemples précédents. Avec le temps, les modèles s'améliorent à mesure qu'ils sont exposés à davantage de données.
L'apprentissage profond est une approche spécialisée au sein de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels avec de nombreuses couches pour interpréter des données complexes et non structurées. Il permet aux systèmes de vision par ordinateur d'aller au-delà de la reconnaissance de motifs de base et d'effectuer des tâches plus nuancées, telles que l'identification de défauts spécifiques sur une ligne de production.
La vision industrielle fait spécifiquement référence aux systèmes industriels qui utilisent des caméras et des capteurs pour inspecter, mesurer ou guider les machines. Elle est généralement axée sur le matériel et étroitement intégrée aux équipements de fabrication tels que les bras robotisés, les convoyeurs ou les lignes d’assemblage. L’objectif est d’automatiser et d’accélérer la production en vérifiant les problèmes de qualité et d’homogénéité. Contrairement à la vision par ordinateur, la vision industrielle n’utilise pas l’IA et n’apprend pas à partir des données. Elle repose plutôt sur des règles fixes et des conditions contrôlées pour exécuter des tâches prédéfinies.
La vision par ordinateur moderne offre d’innombrables capacités impressionnantes, mais il peut être difficile d’en saisir toute la portée sans quelques exemples concrets. Les fonctionnalités ci‑dessous s’appliquent à différents types d’opérations et représentent certaines des tâches les plus répandues de la vision par ordinateur :
Les technologies de vision par ordinateur d’aujourd’hui ont évolué au point de devenir indispensables dans de nombreux secteurs. Voici quelques exemples de cas d’utilisation de la vision par ordinateur dans certains secteurs clés :
La vision par ordinateur dans l'automobile vérifie que les capteurs et les unités de contrôle sont correctement installés et exempts de dommages. Elle inspecte les soudures, l'alignement, l'emboîtement des connecteurs et les finitions de surface à grande vitesse. Dans la fabrication de véhicules électriques, les outils de vision peuvent rapidement vérifier une gamme de problèmes électroniques et de batterie complexes.
La vision par ordinateur dans la distribution fonctionne en parallèle avec les systèmes de convoyeurs automatisés pour identifier les destinations des colis et déclencher des mécanismes de changement de voie pour un tri cross-dock précis. Les systèmes de vision surveillent également les cartons endommagés ou d'autres anomalies et les signalent avant qu'ils ne soient scannés dans l'inventaire.
La vision par ordinateur dans le secteur alimentaire et des boissons surveille les niveaux de remplissage et vérifie que les bouchons ou les scellés sont correctement fixés. Dans les zones d'emballage, les systèmes de vision par ordinateur inspectent les scellés pour détecter les écarts ou les défauts et scannent les objets étrangers sur les tapis roulants. Ces outils confirment également que les étiquettes sont lisibles et précises avant que les marchandises ne quittent l'installation.
La vision par ordinateur dans le domaine de la santé surveille les plateaux d'instruments chirurgicaux pour garantir que tous les outils sont présents et stériles. Des caméras intelligentes au plafond signalent les éléments manquants ou les écarts de protocole avant le début de la chirurgie. Elles soutiennent la pathologie en scannant visuellement les images de lames et en signalant les cellules ou tissus pour un examen plus approfondi.
La vision par ordinateur dans le commerce de détail vérifie les signes d'usure ou de dommage, aidant le personnel à prendre des décisions précises de réapprovisionnement ou de mise au rebut. Elle peut associer des indices visuels sur les articles aux listes de prélèvement, réduisant les erreurs d'expédition et améliorant la satisfaction client. Et elle peut aider à analyser les zones de caisse pour détecter les goulots d'étranglement et assurer la conformité du merchandising.
Les solutions modernes basées sur l’IA sont tout simplement impressionnantes par leur capacité à apprendre et à raisonner à une telle échelle et à une telle vitesse. Mais il est important de se rappeler qu’il s’agit d’outils destinés à renforcer les connaissances et le discernement humains - pas de robots magiques conçus pour les remplacer. Vous obtiendrez les meilleurs résultats et les plus impressionnants en dotant vos équipes d'outils d'IA performants et en leur apportant le soutien et les conseils dont elles ont besoin pour surmonter des défis courants tels que ceux-ci :
La puissance de la vision par ordinateur réside dans sa capacité remarquable à transformer de simples pixels en véritables informations exploitables. En donnant aux machines la capacité d’interpréter le monde visuel, elles peuvent analyser des photos, des vidéos ou des flux de capteurs et en déduire des informations exploitables, souvent en un clin d’œil. À mesure que les outils deviennent plus accessibles, les équipes de tous les secteurs découvrent de nouvelles façons de réduire les erreurs, d’accélérer les réponses et d’améliorer la visibilité à l’échelle de l’entreprise.
Découvrez comment les solutions d’IA d’Infor renforcent les capacités de vision par ordinateur - du contrôle qualité et de la surveillance de la sécurité à la conformité des étiquettes et bien plus encore.