Intelligence artificielle : focus sur la vision machine

Olivier Mégeanpar Olivier Mégean

La vision machine est une capacité performante de l’intelligence artificielle.

En matière de vision machine, le point de bascule a eu lieu en 2012 lors de l’ “ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge” (ILSVRC), une compétition organisée chaque année depuis 2010 et dont l’objectif est de tester l’efficacité de la machine dans la reconnaissance d’image.

En 2012, les chercheurs ont assisté à la domination incontestable d’un réseau convolutif dans le cadre du concours. En effet, avec cette approche, le taux d’erreurs dans la reconnaissance d’image par la machine est tombé à 16%, explosant le précédent record qui était de 25% depuis pas mal de temps.

Cette performance fut atteinte par l’équipe de Geoffrey Hinton, un chercheur canadien, (professeur de Yann Lecun et dont Yoshua Bengio était le collaborateur) . Son réseau neuronal avait 60 millions de paramètres et 650 000 “neurones” consistant en 5 couches de réseaux de neurones convolutionnels.

En 2017 le taux était tombé sous les 5%.

La vision machine est aujourd’hui plus performante que les capacités humaines.

Alors, comment utiliser ces technologies révolutionnaires pour le business ?

Comme toujours, tout commence par un objectif. Pour quoi faire? pour qui? avec quel objectif?

Ensuite, vient le sujet crucial du jeux de données.

Bien que l’on puisse utiliser des algorithmes pré entraînés, il est indispensable de nourrir cet apprentissage par votre propre banque d’image. Il est important de garder en tête que les photos doivent être le plus proche possible des conditions du réel. Elles doivent être prises sous différents angles, avec des résolutions et des conditions d’éclairage différentes.

Vient ensuite l’étape de la labellisation des images avec des données d’identification : un chat, une bouteille, un piéton, une tumeur, un visage…

Il s’agit ensuite d’entraîner la machine à traiter de nouvelles images (qui ne lui ont jamais été présentées) et de travailler en continu sur l’amélioration de ses performances.

Les cas d’usage business de la vision machine sont d’ores et déjà très nombreux mais le champ des possibles l’est encore beaucoup plus.

On peut citer son utilisation (par exemple et sans limitation) dans les domaines suivants :

– voiture autonome,

– tri d’objets,

– contrôle qualité,

– diagnostic médical (radiologie, rétine, tumeurs, …),

– commerce de détail (Amazon Go, …)

– agriculture (exemple de l’IBM AgroPad pour interpréter le résultat d’un test des sols ou de l’eau)

– reconnaissance faciale qui peut être utilisée pour de multiples objectifs comme par exemple lors de contrôles dans les aéroports, à l’entrée des concerts … ou des mariages (au mariage du Prince Harry et de Meghan Markle, une intelligence artificielle était prévue pour identifier les invités).

– etc….

Il n’y a que peu de limites à l’usage de la vision machine pour créer de nouveaux services ou de nouvelles expériences utilisateurs.

Même dans le domaine de la bande dessinée, le potentiel est absolument extraordinaire.

Dans un article, publié sur Arxiv.org de la Cornell University (“Deep CNN-based Speech Balloon Detection and Segmentation for Comic Books“) par DeepMind, est décrit un procédé par lequel il est possible d’identifier et d’isoler les bulles. Les bulles contiennent le texte. Comme le texte peut ensuite être traité par la machine, on peut imaginer de nouvelles expériences de lecture augmentée (à l’instar de l’expérience que Disney a mené avec Google Home et que nous avions décrite dans un billet précédent).
On constate avec ce survol (ultra-rapide) de la capacité vision machine que les domaines d’application business sont multiples.

Il faut donc être créatif sur les cas d’usage ! N’oublions jamais que lorsqu’on achète une scie c’est qu’on veut couper du bois (techno – use case). Rien ne se passe si on n’a pas de bois à couper.

Alors, vous vous y mettez quand ??

#wakeup

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