La vision machine, ou vision par ordinateur, désigne l'ensemble des méthodes et technologies permettant à une machine d'analyser et d'interpréter des images ou des séquences vidéo issues du monde réel. Cette discipline, à la frontière de l'intelligence artificielle et du traitement du signal, vise à reproduire la capacité humaine à comprendre la scène visuelle. Contrairement à la simple acquisition d'image, la vision machine implique l’extraction de connaissances pertinentes à partir de données visuelles, pour permettre à une machine de prendre des décisions ou d’agir en conséquence.
Cas d'usages et exemples d'utilisation
La vision machine trouve des applications dans la reconnaissance d’objets, la détection de visages, la conduite autonome, le contrôle qualité industriel, la surveillance vidéo intelligente, la lecture automatique de plaques d’immatriculation ou encore le diagnostic médical par imagerie. Par exemple, dans l’industrie, elle permet l’inspection automatisée de produits sur une chaîne de production. En santé, elle facilite le dépistage précoce de maladies à partir d’images médicales.
Principaux outils logiciels, librairies, frameworks, logiciels
Parmi les outils les plus utilisés figurent OpenCV, une bibliothèque open source de référence, TensorFlow et PyTorch pour la conception de modèles de deep learning en vision, ainsi que des frameworks spécialisés comme Detectron2, YOLO, ou encore MMDetection. Des solutions logicielles complètes comme Halcon et MATLAB sont également largement utilisées en industrie.
Derniers développements, évolutions et tendances
La vision machine évolue rapidement grâce aux avancées du deep learning, qui permettent une reconnaissance et une compréhension d’images de plus en plus précises. Les modèles de diffusion et les architectures transformer ouvrent de nouvelles perspectives pour l’analyse contextuelle. L’intégration de la vision machine dans les systèmes embarqués et l’edge computing permet désormais des traitements en temps réel et sur site, renforçant la sécurité des données et la réactivité des systèmes intelligents.
