La Reconnaissance d'images et le Deep Learning

Comme nous l’avons déjà vu, le Deep Learning se base sur des réseaux de neurones artificiels dont le fonctionnement s’approche d’un cerveau humain. En ce sens, la machine est capable d’apprendre par elle-même, de manière automatique et autonome, et de gagner en expérience, en s’attaquant à des concepts de plus en plus abstraits. 

Le réseau est composé de plusieurs couches de neurones (avec pour chaque couche une entrée, des paramètres spécifiques et une sortie), capables de s’influencer les uns les autres pour rechercher l’information désirée, ici un concept au sein d’une image.

En pratique, étant donné que la machine est en apprentissage constant, il faut l’entraîner et la “nourrir” pour qu’elle soit capable de détecter les éléments clés désirés. Pour cela, il faut constituer un premier bloc de données qui servira de base d’entraînement. Dans un premier temps, il faudrait idéalement indiquer à la machine ce qu’elle doit rechercher (via un système de tag, bounding boxes, polygones, formes, etc.), en multipliant les exemples pour un apprentissage optimisé. Le but ? Permettre à la reconnaissance d’image de prédire une situation pour automatiser les processus métiers.

Qu’une machine soit capable de reconnaître certains éléments sur une image est une chose : y trouver une utilité, c’est encore mieux ! Car oui, l’image recognition a une utilité certaine pour automatiser les processus métiers voir être programmé pour déclencher une action spécifique selon le cas d’usages défini.

Automatisation du contrôle qualité

Le contrôle qualité est sans aucun doute une priorité pour les entreprises qui font appel à l’IA dans leur processus métier. Il peut être esthétique (vérification du produit et/ou de son conditionnement) ou technique, comme dans le cadre d’une vérification d’une installation dans le secteur du BTP ou chez les particuliers. En allant plus loin, selon la situation rencontrée, un diagnostic en temps réel avec alerte peuvent être créées afin d’apporter une solution concrète et pragmatique.

Améliorer la sécurité et anticiper les risques

Si la reconnaissance d’image est très utilisée sur des images fixes ou des photos, elle peut aussi être utilisée dans le secteur de la vidéo surveillance pour la rendre intelligente. Ainsi, la machine sera en mesure de détecter les comportements suspects ou inhabituels et de déclencher une action spécifique selon la situation (appel des secours, déclenchement d’alarmes, des systèmes de sécurité, etc.).