Dans le quotidien axé sur les données, les entreprises sont confrontées au défi d'évaluer efficacement leurs volumes de données - et d'obtenir ainsi des informations importantes pour leur activité. L'évaluation d'éléments visuels tels que les images et les vidéos s'avère particulièrement difficile. C'est là que Vision AI entre en jeu.
Nous vous expliquons comment fonctionne Vision AI, comment vous pouvez l'utiliser pour votre entreprise et quels sont les défis auxquels vous êtes confrontés.
L'essentiel en bref
- Les domaines d'application pratiques des outils Vision AI sont, entre autres, l'imagerie médicale et le traitement de documents.
- Les défis d'une utilisation réussie de l'IA sont par exemple la qualité des données, la puissance de calcul et la qualité de l'IA.
- Konfuzio dispose d'une Vision AI qui vous permet de reconnaître et d'évaluer automatiquement les éléments visuels dans les documents.
Définition - Qu'est-ce que Vision AI ?
Vision Artificial Intelligence - ou Vision AI en abrégé - décrit l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) pour analyser et interpréter des images, des vidéos et d'autres éléments visuels. Dans ce processus, Vision AI fait appel à différents composants technologiques pour analyser et interpréter les données visuelles telles que les images et les vidéos. L'un des composants clés de Vision AI est la vision par ordinateur. Cette spécialité de l'intelligence artificielle se concentre sur le fait de donner aux machines la capacité de traiter et de comprendre les informations visuelles de manière similaire à la vision humaine.
En outre, Vision AI utilise des techniques de reconnaissance et de recherche d'images pour identifier et cibler des objets et des modèles spécifiques dans de grands ensembles de données visuelles.. L'apprentissage automatique est utilisé pour classer les éléments d'une image et les reconnaître avec une grande précision. La recherche d'images complète ces capacités en ciblant et en localisant rapidement des contenus similaires, ce qui permet de nombreuses applications dans des domaines tels que le commerce électronique et les archives numériques.
Digression - Vision par ordinateur vs. Vision AI en détail
Les deux technologies sont étroitement liées, mais elles ne sont pas exactement la même chose :
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur fait référence au domaine scientifique qui s'occupe du développement de méthodes et d'algorithmes pour permettre aux ordinateurs de comprendre les informations visuelles. C'est un terme plus large qui englobe différentes technologies et méthodes permettant d'analyser, d'interpréter et de comprendre les données visuelles. La vision par ordinateur peut se référer à la fois à l'aspect scientifique et à l'aspect pratique.
Vision AI
Vision AI est un sous-domaine de la vision par ordinateur qui se concentre spécifiquement sur l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans le traitement des informations visuelles. Vision AI transpose les connaissances de Computer Vision sous forme d'applications et de logiciels afin de permettre aux ordinateurs d'extraire automatiquement des modèles et des informations d'images ou de vidéos. Elle comprend des technologies telles que la reconnaissance d'images, la reconnaissance d'objets et la reconnaissance de visages afin d'automatiser les tâches visuelles.
Concrètement, cela signifie
La vision par ordinateur est un terme plus large qui couvre la compréhension générale de l'information visuelle par les ordinateurs, tandis que Vision AI se concentre plus spécifiquement sur l'utilisation de l'intelligence artificielle dans ce contexte. Vision AI peut donc être considérée comme une forme spécifique de vision par ordinateur.
Jusqu'à présent, Google, entre autres, offre aux entreprises, avec son environnement de développement Vertex AI Vision, la possibilité de développer leurs propres applications de vision artificielle ou d'extraire des données d'éléments visuels à l'aide d'API pré-entraînées et d'AutoML.
Applications de Vision AI
En principe, Vision AI convient partout où une IA doit comprendre et extraire des données dans des éléments visuels. Voici quelques exemples d'applications :
Segmentation de l'image
L'IA utilise des algorithmes complexes pour identifier et séparer de manière automatisée les différents segments d'une image. Cela permet une analyse précise des différentes zones de l'image et trouve des applications dans les images médicales, les systèmes de surveillance et les scénarios de reconnaissance d'objets.
Reconnaissance d'objets
Les solutions Vision AI identifient et localisent des objets dans des images ou des vidéos. Les entreprises utilisent par exemple cette technologie dans les caméras de surveillance qui détectent les activités suspectes des personnes (comme le port d'une arme).
Reconnaissance des visages
Dans la reconnaissance faciale, la technologie joue un rôle clé en identifiant et en extrayant des caractéristiques complexes des visages. C'est l'un des domaines d'application les plus complexes de la technologie, car les visages humains sont difficiles à lire en raison de leur expression, de leur couleur de peau, de leur posture et de leur orientation. La reconnaissance faciale est utilisée par exemple dans les systèmes de sécurité, les contrôles d'accès et les médias sociaux.
Détection des bords
Vision AI est l'acteur principal de la détection des contours, en identifiant les transitions sous forme d'interruptions de luminosité entre différents objets ou structures dans une image. Ceci est fondamental pour le traitement des images et l'extraction de données.
Reconnaissance des formes
Dans la reconnaissance des formes, l'IA identifie des arrangements de caractéristiques ou de données. Elle reconnaît donc - comme son nom l'indique - des modèles. Cela est utile dans le traitement des images pour découvrir et interpréter des structures dans les images.
Recherche visuelle
Cette technologie permet une recherche visuelle. Cela signifie que les utilisateurs ne doivent plus rechercher un produit ou une information en ligne avec du texte, mais peuvent simplement télécharger une image pour la recherche. Les outils Vision AI analysent ensuite les caractéristiques visuelles telles que les formes, les motifs et les couleurs et les comparent à une grande base de données d'images. Ils identifient ainsi les similitudes et montrent aux utilisateurs les correspondances pertinentes.
L'IA reconnaît les caractéristiques des images et propose aux utilisateurs des images similaires dans la fonction de recherche d'un moteur de recherche.
Reconnaissance optique des caractères
Vision AI joue un rôle clé dans la Reconnaissance optique des caractères (OCR, reconnaissance optique de caractères), en convertissant une Image vers texte et en extrait des informations en aval, par exemple à l'aide de règles ou de l'IA. Elle identifie les formes et les modèles de lettres et de signes dans une image et les convertit en texte lisible par une machine. Cette technologie ne soutient pas seulement la numérisation de documents et la recherche automatisée de données, mais élargit aussi, par exemple, les possibilités d'utilisation des dessins techniques. Non seulement les textes, mais aussi les symboles et les structures spécifiques sont reconnus.Les services techniques peuvent ainsi utiliser efficacement les informations détaillées pour la planification et l'analyse.
Classification des images
Le logiciel Vision AI classe automatiquement les images dans des catégories ou leur attribue des étiquettes. Pour ce faire, Computer Vision AI a recours à un système de classification avec une base de données contenant des modèles prédéfinis. Elle compare les motifs avec les éléments de l'image et détermine de quoi il s'agit. Ce processus est important dans diverses applications telles que l'imagerie biomédicale, la biométrie et la vidéosurveillance.
Classification des documents
Vision AI reconnaît le contenu des images et des textes dans les documents et peut classer les documents en conséquence. En d'autres termes, la technologie est capable de trier et de classer automatiquement les documents selon des catégories prédéfinies.
Dans la pratique, les entreprises utilisent donc cette technologie par exemple pour l'imagerie médicale, la surveillance et la détection d'événements liés à la sécurité ainsi que pour les véhicules autonomes.
Exemples de vision par ordinateur AI
De l'industrie à la finance en passant par les assurances : Vision AI est aujourd'hui déjà utilisé dans de nombreux secteurs. Voici 3 exemples classiques de Computer Vision AI :
Vision AI pour les véhicules autonomes
La technologie de l'IA joue un rôle crucial dans les véhicules dotés d'une fonction de conduite automatisée. Les véhicules autonomes sont équipés de plusieurs caméras et capteurs qui leur permettent d'appréhender l'environnement en temps réel. Les algorithmes Vision AI analysent ces données en continu et identifient les panneaux de signalisation, les piétons, les autres véhicules et les obstacles sur la route. Grâce à l'analyse en temps réel des informations visuelles, le véhicule est en mesure de prendre des décisions précises, telles que l'adaptation de la vitesse, le changement de voie ou le freinage afin d'éviter les collisions.
Vision AI dans l'imagerie médicale
Dans le domaine de l'imagerie médicale, les établissements de santé utilisent l'IA pour analyser les radiographies, les scanners IRM et d'autres images médicales. Les algorithmes Vision AI sont conçus pour identifier des modèles et des anomalies complexes dans les images afin d'aider les médecins à établir un diagnostic et à planifier un traitement. Par exemple, l'IA identifie les tumeurs à un stade précoce, détecte les anomalies structurelles ou met automatiquement en évidence certaines zones pour une analyse plus approfondie.
Vision AI dans le traitement des documents
Dans le traitement des documents, la technologie aide notamment à l'extraction automatisée d'informations à partir de différents types de documents. Les entreprises sont confrontées au défi de traiter de grandes quantités de documents papier ou de fichiers numériques, tels que des factures, des contrats et des formulaires.
Vision AI permet, grâce à l'utilisation de technologies telles que l'OCR et l'OMR, la saisie automatique de textes et de marquages, par exemple dans des images, des graphiques, des formulaires et des tableaux.
L'IA est ainsi capable d'extraire des informations clés telles que les noms, les adresses, les montants des factures ou les codes des produits. En automatisant ce processus, les entreprises réduisent le temps de traitement et minimisent les erreurs humaines.
Les défis de l'IA
Les domaines d'application de Vision Artificial Intelligence montrent l'énorme potentiel de cette technologie pour les entreprises. Pour obtenir le meilleur résultat possible, les entreprises sont confrontées à ces défis :
Qualité et diversité des données
La qualité et la diversité des données de formation sont essentielles pour la performance des programmes Vision AI. Si les ensembles de données ne sont pas représentatifs ou si certains groupes sont sous-représentés, les modèles pré-entraînés peuvent faire des prédictions imprécises. De plus, cela limite l'applicabilité de l'IA dans différents contextes.
Puissance de calcul
Le traitement de grandes quantités de données visuelles nécessite une puissance de calcul considérable. Les modèles avancés et personnalisés, tels que les réseaux neuronaux, nécessitent un matériel puissant, comme les cartes graphiques GPU, et des algorithmes efficaces pour effectuer des analyses complexes en un temps acceptable. Cela représente un défi, en particulier pour les entreprises ou les applications disposant de ressources limitées.
Complexité des données visuelles
Contrairement aux données structurées, les données visuelles sont hautement non structurées et complexes. Cette complexité rend l'analyse difficile et nécessite des systèmes d'IA avancés et adaptables pour identifier et extraire les modèles et caractéristiques pertinents.
Compréhension du contexte
Les capacités humaines à comprendre le contexte et à identifier des concepts abstraits dans les images sont un défi pour les logiciels Vision AI. L'interprétation des images nécessite non seulement l'identification des objets, mais aussi la compréhension des contextes et des concepts abstraits, ce qui reste une tâche complexe pour l'intelligence artificielle.
Gestion des risques liés à l'IA
Plusieurs risques sont associés à l'utilisation de l'IA, notamment des failles de sécurité, des interprétations erronées et des effets potentiellement involontaires. La gestion de ces risques nécessite une évaluation complète, la mise en œuvre de mesures de sécurité et une surveillance régulière des systèmes.
Adapter les applications Vision AI à une application
La technologie de l'IA utilise des techniques avancées d'apprentissage automatique, telles que les réseaux neuronaux profonds, pour obtenir des informations pertinentes à partir de contenus image et vidéo. Pour ce faire, la technologie procède généralement selon ces 7 étapes :
1. collecte de données
Tout d'abord, l'IA collecte de grandes quantités de données visuelles. Il peut s'agir d'images ou de vidéos qui représentent la diversité des scénarios que le système devra reconnaître par la suite.
2. nettoyage des données
Ensuite, la technologie nettoie les données collectées. De cette manière, elle s'assure que le modèle est entraîné sur des données représentatives et de haute qualité. Cela peut inclure l'ajustement de la taille des images, la suppression des interférences ou la normalisation des couleurs.
3. extraction de fonctions
Le modèle IA utilise des algorithmes avancés pour extraire automatiquement des caractéristiques pertinentes des données visuelles. Ces caractéristiques peuvent inclure différents aspects, tels que les bords, les formes, les textures ou les échantillons de couleur. L'extraction des caractéristiques est essentielle pour identifier les informations importantes pour l'analyse et la reconnaissance ultérieures des objets ou des motifs.
4. formation du modèle
Les connaissances extraites sont enseignées au modèle. Pour ce faire, les entreprises entraînent le modèle avec des données étiquetées, de sorte qu'il apprenne à reconnaître les modèles et les relations entre les caractéristiques visuelles et les étiquettes correspondantes.
5. optimisation
Après la formation, les entreprises optimisent le modèle afin d'améliorer ses performances. Cela peut se faire en ajustant les hyperparamètres ou en utilisant des algorithmes d'optimisation spécifiques.
6. inférence (application)
Après la formation, les entreprises sont en mesure d'appliquer le modèle à de nouvelles données qu'elles n'ont pas vues. Cette étape est appelée inférence. Le modèle analyse les informations visuelles et fait des prédictions, des recommandations ou des classifications basées sur son apprentissage.
7. retour d'information et amélioration
Les retours d'information et les erreurs permettent aux entreprises de savoir où le modèle a encore besoin de données supplémentaires pour améliorer ses performances et sa précision.
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