La vision artificielle, parfois appelée vision par ordinateur, est la capacité d’un système informatique à analyser et à traiter des informations visuelles. Une fois ces informations traitées, toute machine ou tout système logiciel peut agir en conséquence. Des composants matériels et logiciels sont à l’origine de ce processus.
La vision artificielle s’appuie sur l’intelligence artificielle (IA) pour analyser les informations visuelles. En dotant nos machines d’« yeux », la vision artificielle peut accomplir des tâches extraordinaires, comme nous alerter en cas de défaillance du système ou actionner les freins d’un véhicule pour éviter les accidents.
Bien que l’expression « vision artificielle » puisse sembler futuriste, elle est plus répandue qu’on ne le pense.
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La vision artificielle : les « yeux » des équipements industriels
Lorsque l’on étudie la vision artificielle, on constate que son cas d’usage le plus courant se situe dans les environnements industriels. Elle est par exemple généralement utilisée pour des processus tels que l’inspection visuelle. Dans de nombreux cas, une machine effectue elle-même des tâches d’inspection courantes. Si des problèmes existent au niveau de ses composants, elle envoie une alerte ou effectue une autre action.
L’utilisation de la vision artificielle dans les environnements industriels connaît une croissance rapide. Selon les données du marché, le marché mondial de la vision artificielle était évalué à 13,23 milliards de dollars US en 2021. Il devrait croître à un TCAC de 7,7 % entre aujourd’hui et 2030.
Selon le rapport de marché cité ci-dessus, la demande en matière de contrôle qualité et d’automatisation dans le secteur industriel stimulera la croissance et l’adoption de la vision artificielle.
Comment fonctionne la vision artificielle
La vision artificielle nécessite l’utilisation de composants matériels et logiciels. Parmi les exemples de composants matériels figurent les éclairages, les caméras, les objectifs spécialisés et les capteurs. Le matériel est chargé de capturer les images.
Les composants logiciels peuvent inclure des logiciels de traitement et des algorithmes. Ces composants d’IA et de ML sont chargés de convertir les images dans un format que la machine peut comprendre.
Le processus de vision artificielle varie en fonction de facteurs tels que le type de machine et sa fonction. Pour illustrer son fonctionnement, prenons l’exemple simple d’un processus de fabrication.
Exemple de processus de vision artificielle
Imaginons qu’une usine souhaite effectuer une inspection de routine à l’aide de la vision artificielle. Dans un premier temps, une caméra capture une image d’une machine ou de ses composants. Cette image est ensuite convertie dans un format numérique.
Le logiciel associé analyse ensuite l’image à l’aide d’algorithmes et de règles prédéfinies. Dans cet exemple, le logiciel recherche des défauts de la machine ou des signes de défaillance potentielle.
Une fois l’analyse terminée, la machine prend une mesure spécifique. Elle peut par exemple s’arrêter pour éviter d’autres défauts si des problèmes sont détectés. Dans le cas contraire, elle poursuit son fonctionnement si elle réussit l’inspection.
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Cas d’usage de la vision artificielle
Dans le secteur manufacturier en particulier, les cas d’usage de la vision artificielle sont innombrables. Elle peut par exemple être utilisée pour des processus tels que la maintenance prédictive, dans lesquels les machines s’appuient sur des informations visuelles pour anticiper leurs futurs besoins de maintenance. Les machines bénéficient ainsi de la maintenance nécessaire avant qu’une panne ne survienne.
L’inspection des produits constitue un autre exemple dans le secteur manufacturier. La vision artificielle peut servir à capturer des informations visuelles sur les produits au fur et à mesure de leur progression sur la chaîne. Si des défauts sont détectés, les produits peuvent être retirés de la chaîne, ce qui améliore leur qualité et permet d’économiser des ressources.
Les cas d’usage de la vision artificielle ne se limitent pas à la fabrication industrielle. En réalité, tous les secteurs peuvent en tirer parti ; lorsqu’elle est utilisée en dehors du secteur industriel, on parle souvent de vision par ordinateur (nous y reviendrons ci-dessous).
La vision par ordinateur est par exemple un composant essentiel des véhicules autonomes. Le matériel et les logiciels permettent à une voiture de « voir » son environnement extérieur, notamment les panneaux stop et les autres véhicules. Après avoir analysé les éléments visuels, la voiture agit de manière autonome.
La vision par ordinateur gagne également du terrain dans le domaine de la santé. Elle a par exemple été testée comme outil prometteur pour diagnostiquer la COVID-19. Parmi les autres avancées dans le domaine de la santé figurent des processus de vision par ordinateur destinés à détecter le cancer et à assurer un suivi intelligent de l’état de santé.
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Les différents avantages de la vision artificielle
Permettre à nos machines de voir présente de nombreux avantages importants. La vision artificielle peut par exemple améliorer la qualité des produits dans le secteur manufacturier et réduire les coûts dans tous les secteurs. Comme elle est encore en cours d’adoption à grande échelle, d’autres avantages restent à découvrir.
Évite les temps d’arrêt
Le secteur manufacturier fait face à de nombreux défis. L’un des plus coûteux est l’arrêt imprévu des activités. Selon des données récentes, les temps d’arrêt imprévus coûtent environ 50 milliards de dollars US par an aux fabricants industriels. Ces mêmes données indiquent que les défaillances des équipements sont à l’origine de 42 % de ces arrêts imprévus.
De nombreux fabricants se sont tournés vers la technologie pour obtenir de l’aide. La vision artificielle peut prévenir les temps d’arrêt en permettant aux machines d’anticiper les défaillances des équipements avant qu’elles ne surviennent. Les arrêts peuvent ainsi être planifiés et les réparations effectuées avec peu ou pas d’incidence sur l’entreprise.
Identifie les risques liés à la sécurité
Selon les CDC, l’une des principales causes des accidents du travail est le contact avec des objets et des équipements. Certaines blessures sont directement causées par la défaillance de composants des machines.
Pour prévenir les accidents du travail, les entreprises doivent tout mettre en œuvre afin de garantir que les équipements peuvent être utilisés en toute sécurité. La vision artificielle peut aider à identifier des risques qui pourraient passer inaperçus lors d’une inspection humaine. Grâce à des processus tels que l’analyse préventive, ces risques peuvent souvent être détectés et atténués avant de provoquer une blessure.
L’identification des risques liés à la sécurité ne concerne pas uniquement le secteur manufacturier. Grâce à la vision par ordinateur, les voitures autonomes peuvent par exemple identifier les risques en temps réel, évitant ainsi un accident de justesse ou respectant les panneaux de signalisation.
Améliore la qualité des produits
Ce n’est un secret pour personne : la plupart des produits que nous achetons sont fabriqués en série, des véhicules que nous conduisons à certains aliments que nous consommons. En matière de sécurité et de bien-être des consommateurs, la qualité des produits est une priorité absolue pour tous les fabricants.
Malheureusement, les processus d’inspection manuelle nécessitent beaucoup de temps et de ressources. La vision artificielle peut accompagner les processus d’inspection manuelle grâce à l’automatisation. À l’aide de caméras et d’algorithmes informatiques, les produits peuvent être inspectés afin de détecter d’éventuels défauts avant même de quitter la chaîne de production.
Réduit les coûts
Comme indiqué plus haut, les fabricants peuvent réduire les temps d’arrêt imprévus et potentiellement économiser des milliers, voire des millions, chaque année. Toutefois, la réduction des coûts permise par la vision artificielle ne s’arrête pas là.
La vision artificielle peut par exemple réduire les coûts liés aux équipements. En améliorant les processus de maintenance courante grâce à la vision artificielle, les fabricants peuvent accroître les performances des équipements et garantir la longévité des composants coûteux.
Voir aussi : IA ou ML : intelligence artificielle et apprentissage automatique
Vision artificielle ou vision par ordinateur
Les expressions « vision artificielle » et « vision par ordinateur » sont souvent utilisées indifféremment. Bien qu’elles soient très similaires et liées, elles présentent une différence essentielle.
La vision par ordinateur est le plus souvent utilisée comme terme générique pour désigner le processus de base consistant à capturer et à analyser des informations visuelles. La vision artificielle, en revanche, désigne généralement des cas d’usage industriels spécifiques dans lesquels des machines lourdes sont utilisées. Autrement dit, la vision artificielle peut être considérée comme un sous-ensemble de la vision par ordinateur.
L’avenir de la vision artificielle
Les avancées technologiques continueront d’améliorer la vision artificielle et d’ouvrir la voie à de nouvelles opportunités. Par exemple, l’informatique en périphérie permettra bientôt au processus de vision artificielle de s’effectuer à la source des données, ce qui entraînera une action en temps réel. On peut également s’attendre à ce que la vision artificielle et la vision par ordinateur se généralisent dans d’autres secteurs, comme le commerce de détail et l’agriculture.
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