Les meilleurs outils de vision par ordinateur à connaître

La vision par ordinateur transforme littéralement la façon dont les machines perçoivent le monde. Qu'il s'agisse d'aider les voitures autonomes à repérer les piétons ou d'optimiser la reconnaissance faciale sur votre téléphone, cette technologie est à l'origine de tout. Mais face à la multitude d'outils disponibles, il peut être difficile de déterminer lesquels valent vraiment le coup. Dans ce guide, nous analysons les meilleurs outils de vision par ordinateur disponibles aujourd'hui afin que vous puissiez trouver celui qui convient le mieux à votre prochain projet, sans jargon technique.

1. IA supérieure

Chez AI Superior, nous nous concentrons sur la création de solutions basées sur l'IA qui aident les entreprises à résoudre des problèmes concrets. Fondée en 2019 et basée à Darmstadt, en Allemagne, nous réunissons une équipe de data scientists, d'ingénieurs en apprentissage automatique et de développeurs logiciels dotés d'une solide expérience académique et pratique. Nos cofondateurs, Dr Ivan Tankoyeu et Dr Sergey Sukhanov, sont tous deux titulaires d'un doctorat et possèdent une longue expérience de l'application de l'IA à des cas d'usage industriels.

Nous collaborons étroitement avec des entreprises de secteurs tels que la finance, la construction, l'industrie pharmaceutique et l'immobilier. Notre objectif est de transformer des données complexes en informations utiles grâce à des modèles et applications d'IA personnalisés. Nous concevons chaque solution en fonction des défis et des flux de travail spécifiques à chaque entreprise, ce qui garantit une réelle valeur ajoutée et de meilleurs résultats. Nous vous accompagnons également tout au long du processus de développement, de la conception au déploiement.

Dans le domaine de la vision par ordinateur, nous contribuons à l'automatisation de tâches telles que la classification d'images, la détection d'objets et l'inspection visuelle. Nous avons travaillé sur des projets utilisant l'IA pour reconnaître des modèles dans des images médicales, détecter des défauts dans des travaux de construction et extraire des données de documents numérisés. En combinant l'apprentissage profond et une connaissance pratique du secteur, nous créons des outils qui aident nos clients à interpréter l'information visuelle de manière rapide, précise et évolutive.

Points saillants:

• Fondée en 2019 à Darmstadt, Allemagne
• Dirigé par des experts de niveau doctorat en intelligence artificielle
• Expérience pratique dans des secteurs tels que la finance, l'immobilier et la santé
• Concentrez-vous sur la création de solutions d'IA sur mesure du début à la fin
• Une solide expérience en recherche associée à un développement axé sur l'industrie

Prestations de service:

• Conseil en IA
• Développement de logiciels d'IA personnalisés
• Applications de vision par ordinateur
• Traitement du langage naturel
• Modélisation prédictive
• Analyse et visualisation des données
• Stratégie d'IA et soutien à la mise en œuvre
• Programmes de formation en IA

Coordonnées:

• Site web: aisuperior.com
• E-mail: info@aisuperior.com
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/ai-superior
• Twitter: x.com/aisuperior
• Adresse : Robert-Bosch-Str.7, 64293 Darmstadt, Allemagne
• Numéro de téléphone : +49 6151 3943489

2. OpenCV

OpenCV est une bibliothèque logicielle open source de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique. Elle propose une suite complète d'outils d'analyse d'images et de vidéos, incluant des fonctionnalités de détection d'objets, de reconnaissance faciale et d'intégration d'apprentissage profond. Conçue pour être très performante, cette bibliothèque est largement utilisée dans la recherche universitaire et les applications commerciales.

Nous proposons une gamme de ressources pédagogiques via OpenCV University, notamment le Bootcamp OpenCV gratuit. Ce cours présente la manipulation d'images et de vidéos, la détection d'objets et de visages, ainsi que le module OpenCV Deep Learning. Ce bootcamp est structuré en 14 modules et disponible en Python, ce qui le rend accessible à tous ceux qui souhaitent acquérir des compétences fondamentales en vision par ordinateur.

Points saillants:

• Bibliothèque open source avec plus de 2 500 algorithmes optimisés
• Prise en charge multiplateforme pour Windows, Linux, macOS, iOS et Android
• Interfaces disponibles en C++, Python et Java
• Documentation complète et soutien communautaire
• Cours éducatifs gratuits via OpenCV University

Prestations de service:

• Cours de formation en vision par ordinateur et apprentissage profond
• Bootcamp OpenCV gratuit couvrant le traitement d'images et de vidéos
• Tutoriels sur la détection d'objets et la reconnaissance faciale
• Ressources pour l'intégration d'OpenCV avec des frameworks d'apprentissage profond

Coordonnées:

• Site Web : opencv.org/university
• Courriel : courses@opencv.org
• Facebook : www.facebook.com/OpenCVUniversity
• Twitter : x.com/OpenCVUniverse
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/opencv-university
• Instagram : www.instagram.com/opencvuniversity

3. TensorFlow

TensorFlow est une plateforme open source complète, développée pour les applications de machine learning. Elle fournit des outils et des bibliothèques qui aident les développeurs à créer et déployer des modèles de machine learning dans divers environnements, notamment les ordinateurs de bureau, les appareils mobiles, les navigateurs web et le matériel Edge. Conçue pour accompagner les débutants comme les professionnels expérimentés, TensorFlow propose une gamme de ressources d'apprentissage, de tutoriels et d'exemples de projets pour aider les utilisateurs à explorer des cas d'utilisation concrets de l'IA.

La plateforme prend en charge l'intégralité du cycle de vie du machine learning, de l'ingestion et du prétraitement des données à l'entraînement, l'évaluation et le déploiement des modèles. L'écosystème TensorFlow comprend des API multilingue, des modèles pré-entraînés, des jeux de données, des outils de visualisation et des bibliothèques spécifiques à chaque domaine pour l'apprentissage par renforcement, les réseaux de neurones graphes, etc. La plateforme favorise également l'engagement communautaire via des forums, des événements et des canaux de collaboration ouverts.

Points saillants:

• Framework ML open source avec prise en charge multiplateforme
• Modèles pré-entraînés et ensembles de données standard pour une expérimentation rapide
• Intégration avec TensorBoard pour la visualisation et le suivi des performances
• Outils d'écosystème pour MLOps, déploiement en périphérie et inférence JavaScript
• Apprentissage par renforcement et capacités des réseaux neuronaux graphiques

Prestations de service:

• TensorFlow.js pour exécuter des modèles dans le navigateur ou Node.js
• TensorFlow Lite pour le déploiement de modèles sur des appareils mobiles et périphériques
• TensorFlow Extended (TFX) pour la création de pipelines de production ML
• tf.keras pour la création de modèles de haut niveau
• Ensembles de données TensorFlow et modèles Kaggle pour les ressources de formation et de validation

Coordonnées:

• Site Web : www.tensorflow.org
• Twitter : x.com/tensorflow
• LinkedIn : www.linkedin.com/showcase/tensorflowdev

4. Keras

Keras est une API de deep learning développée pour simplifier la création, l'entraînement et le déploiement de modèles de machine learning. Elle privilégie la lisibilité du code, la concision de la syntaxe et la facilité de débogage, ce qui la rend particulièrement accessible aux chercheurs et aux ingénieurs. Keras prend en charge une architecture multi-backend, permettant aux développeurs de créer des modèles avec TensorFlow, JAX ou PyTorch. La plateforme est conçue pour offrir une flexibilité tout en garantissant une expérience utilisateur cohérente entre les différents frameworks de machine learning.

Dans la version 3.0, Keras a introduit de nouvelles fonctionnalités via KerasHub et une intégration fonctionnelle avec des architectures de modèles et des points de contrôle pré-entraînés largement répandus. Keras prend en charge des cas d'usage avancés tels que la modélisation du langage causal et la génération de texte en image, grâce à des outils optimisés pour l'entraînement et l'inférence. L'écosystème Keras comprend des guides complets, des exemples prédéfinis pour la vision et le traitement du langage naturel (TALN), ainsi que des utilitaires pour le déploiement de modèles sur des pipelines web, mobiles ou de production. Des organisations telles que la NASA, le NIH, le CERN et Waymo utilisent activement Keras dans leurs workflows de machine learning.

Points saillants:

• API d'apprentissage profond avec prise en charge du backend TensorFlow, JAX et PyTorch
• L'accent est mis sur la syntaxe propre, la maintenabilité et la facilité d'itération
• Prise en charge intégrée de la vision, de la PNL, de la modélisation générative et plus encore
• Utilisé par les institutions de recherche et les entreprises technologiques du monde entier
• Une documentation complète, un soutien communautaire et des voies de contribution

Prestations de service:

• API fonctionnelle Keras pour les architectures de modèles personnalisés
• KerasHub avec des modèles pré-entraînés pour les tâches de texte, de vision et de diffusion
• Keras Tuner pour l'optimisation des hyperparamètres
• Prise en charge des flux de travail de formation et d'évaluation avec model.fit
• Déploiement via TensorFlow Lite et inférence basée sur un navigateur avec TensorFlow.js

Coordonnées:

• Site Web : keras.io

5. MathWorks

MathWorks est un éditeur de logiciels spécialisé dans le calcul mathématique pour les ingénieurs et les scientifiques. Sa plateforme principale, MATLAB, permet l'analyse de données, le développement d'algorithmes et la construction de modèles dans un large éventail de disciplines scientifiques et d'ingénierie. MATLAB offre un environnement interactif pour la programmation matricielle et intègre des fonctionnalités d'analyse de données, de visualisation et de développement d'algorithmes.

La plateforme comprend des boîtes à outils couvrant des domaines tels que les systèmes de contrôle, le traitement du signal, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et le traitement d'images. MATLAB prend en charge l'intégration avec d'autres langages et peut évoluer pour fonctionner sur des GPU, des clusters et des environnements cloud. Il permet également le déploiement sur des systèmes d'entreprise et du matériel embarqué, prenant en charge les flux de travail de la recherche à la production.

Points saillants:

• Environnement de programmation pour les mathématiques matricielles et matricielles
• Éditeur en direct intégré pour combiner le code, la sortie et le récit
• Interopérabilité avec Python, C/C++, Fortran, Java, etc.
• Évolutif vers le cloud, les clusters, les GPU et les systèmes embarqués
• Utilisé pour les applications académiques et industrielles

Prestations de service:

• Outils d'analyse et de visualisation de données
• Développement et modélisation d'algorithmes
• Création d'applications pour les environnements de bureau et Web
• Outils pour les systèmes de contrôle, le traitement du signal et la robotique
• Déploiement vers des services cloud et du matériel embarqué
• Intégration avec Simulink pour les flux de travail de conception basés sur des modèles

Coordonnées:

• Site Web : www.mathworks.com
• Facebook : www.facebook.com/MATLAB
• Twitter : x.com/MATLAB
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/the-mathworks_2
• Instagram : www.instagram.com/matlab
• Adresse : 1 Apple Hill Drive Natick, MA 01760-2098 ÉTATS-UNIS
• Téléphone : 508-647-7000

6. BoofCV

BoofCV est une bibliothèque open source développée pour les tâches de vision par ordinateur en temps réel. Elle inclut un large éventail de fonctionnalités, telles que le traitement d'images de bas niveau, l'étalonnage de caméras, la détection et le suivi de caractéristiques, ainsi que la reconnaissance. Conçue pour être hautement performante et adaptable aux applications académiques et commerciales, elle privilégie les performances en temps réel.

BoofCV est organisé en plusieurs packages couvrant divers domaines de la vision par ordinateur, notamment le traitement d'images, l'extraction de caractéristiques, la vision géométrique et la reconnaissance d'objets. Compatible avec de nombreuses plateformes, il est largement utilisé pour les applications nécessitant la reconnaissance et le traitement visuels dans des environnements dynamiques.

Points saillants:

• Bibliothèque open source pour la vision par ordinateur en temps réel
• Couvre le traitement d'image, l'étalonnage, la détection de caractéristiques et la reconnaissance
• Publié sous licence Apache 2.0 pour un usage académique et commercial
• Convient à une utilisation dans les environnements de recherche et de production

Prestations de service:

• Calibrage de la caméra et correction de la distorsion de l'objectif
• Extraction de caractéristiques et suivi d'objets
• Traitement de la vision géométrique 2D et 3D
• Reconnaissance des codes fiduciaires et QR
• Stabilisation vidéo et mosaïquage en temps réel
• Reconstruction de scène et odométrie visuelle

Coordonnées:

• Site Web : boofcv.org

7. OpenVINO

OpenVINO est une boîte à outils open source développée par Intel pour faciliter le déploiement efficace de modèles d'IA dans les environnements cloud, sur site et en périphérie. Elle prend en charge les modèles d'IA génératifs et conventionnels, permettant aux développeurs d'optimiser, de convertir et d'exécuter des inférences sur le matériel Intel. OpenVINO est conçu pour des performances élevées et offre aux développeurs des outils pour rationaliser le processus de déploiement et optimiser l'utilisation du matériel disponible.

La boîte à outils comprend une gamme de fonctionnalités pour la compression des modèles, un déploiement rapide et des temps de démarrage optimisés des applications. Elle est également compatible avec de nombreux frameworks et prend en charge les déploiements de serveurs à grande échelle. L'architecture flexible d'OpenVINO permet l'évolutivité des applications basées sur l'IA tout en réduisant la complexité de la gestion des dépendances.

Points saillants:

• Prend en charge le déploiement de modèles d'IA génératifs et conventionnels
• Optimise les performances du modèle d'IA pour le matériel Intel
• Compatible avec plusieurs frameworks d'IA (TensorFlow, ONNX, PaddlePaddle)
• Fournit des outils pour la compression de modèles et une inférence efficace côté serveur
• Réduit l'empreinte de l'application et simplifie la gestion des dépendances

Prestations de service:

• Optimisation et conversion de modèles
• Déploiement rapide et évolutif sur les systèmes locaux, les serveurs et le cloud
• Compression du modèle pour des performances améliorées
• Service d'inférence via OpenVINO Model Server
• Temps de démarrage des applications améliorés grâce à des modèles compilés

Coordonnées:

• Site Web : docs.openvino.ai/2025

8. PyTorch

PyTorch est un framework d'apprentissage automatique open source largement utilisé pour les applications de recherche et de production. Reconnu pour sa flexibilité et son efficacité, il prend en charge diverses techniques d'apprentissage profond dans des domaines tels que la vision par ordinateur et le traitement automatique du langage naturel (TALN). PyTorch permet aux développeurs de passer facilement du mode avide au mode graphique, améliorant ainsi les performances en production grâce à des outils comme TorchServe. Son écosystème robuste offre des outils pour l'interprétabilité des modèles, l'entraînement distribué et les applications d'IA évolutives.

Les développeurs utilisent PyTorch pour optimiser les workflows d'IA, en tirant parti de sa compatibilité avec les principales plateformes cloud telles qu'AWS, Google Cloud et Microsoft Azure. Ce framework soutient la recherche de pointe tout en offrant des solutions pratiques pour la mise à l'échelle des modèles et l'amélioration des coûts d'inférence. Son écosystème en pleine expansion comprend également des bibliothèques comme Captum pour l'interprétabilité des modèles et PyTorch Geometric pour l'apprentissage profond sur des structures de données irrégulières comme les graphes.

Points saillants:

• Transition transparente entre les modes impatient et graphique avec TorchScript
• Formation distribuée évolutive avec le backend torch.distributed
• Un écosystème riche prenant en charge les outils de PNL, de vision par ordinateur et plus encore
• Excellent support de plateforme cloud (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure)
• Communauté active et documentation complète

Prestations de service:

• Cadres d'apprentissage profond pour la vision par ordinateur, le PNL et l'apprentissage par renforcement
• Optimisation et déploiement de modèles à l'aide de TorchServe
• Formation distribuée pour l'apprentissage automatique à grande échelle
• Prise en charge du déploiement et de la mise à l'échelle du cloud sur les principales plateformes
• Outils d'interprétabilité et d'explicabilité des modèles (par exemple, Captum)

Coordonnées:

• Site Web : pytorch.org
• Facebook : www.facebook.com/pytorch
• Twitter : x.com/pytorch
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/pytorch

9. Viso.ai

Viso.ai propose une plateforme complète conçue pour la création, le déploiement et la mise à l'échelle d'applications de vision par ordinateur. La suite Viso de l'entreprise offre une infrastructure complète qui facilite l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de la collecte et de l'annotation des données à l'entraînement et au déploiement des modèles. Elle vise à simplifier l'intégration de la vision par IA aux opérations métier en offrant aux équipes des outils pour créer des solutions sur mesure avec un minimum de contraintes techniques. Adaptable à divers secteurs d'activité, Viso Suite prend en charge divers cas d'usage tels que la maintenance prédictive, la détection des défauts et les applications pour villes intelligentes.

La plateforme offre aux entreprises des solutions évolutives et professionnelles, permettant une intégration transparente des modèles de vision IA dans des environnements réels. Grâce à son architecture ouverte et à sa prise en charge des frameworks les plus répandus, Viso Suite permet aux développeurs de personnaliser leurs applications IA pour répondre à des besoins spécifiques. Le système est conçu pour améliorer l'efficacité opérationnelle et accélérer le développement d'applications IA dans divers secteurs, notamment l'industrie manufacturière, la santé et les transports.

Points saillants:

• Infrastructure complète pour l’ensemble du cycle de vie de l’IA.
• Intégration transparente avec les données et le matériel existants.
• Solutions évolutives pour les entreprises et les gouvernements.
• Prend en charge une large gamme d'applications de vision par ordinateur, de la détection des défauts aux solutions de ville intelligente.

Prestations de service:

• Développement d'applications de vision par ordinateur
• Outils de collecte de données et d'annotation
• Formation et déploiement de modèles d'IA
• Prise en charge du déploiement Edge et Cloud
• Analyse vidéo et informations en temps réel

Coordonnées:

• Site Web : viso.ai
• Twitter : x.com/viso_ai
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/visoai

10. Outils d'étiquetage (par exemple, Labelbox, Supervisely)

Labelbox propose une suite de solutions logicielles et de services gérés pour accompagner le cycle de vie des données d'IA. Elle fournit des outils pour la création, l'exploitation et la gestion des usines de données d'IA, aidant ainsi les organisations à générer des données d'entraînement de haute qualité et à évaluer les performances des modèles d'IA. Avec Labelbox, les équipes peuvent rationaliser le processus d'étiquetage des données, d'optimisation des modèles et d'évaluation pour améliorer les performances de l'IA. Ses services s'adressent aux entreprises de toutes tailles, offrant flexibilité et évolutivité pour un large éventail de secteurs.

La plateforme Labelbox propose diverses fonctionnalités permettant aux équipes d'IA de gérer efficacement leurs flux de données. Elle propose des services d'étiquetage via un réseau de professionnels qualifiés et une suite d'outils permettant de créer des jeux de données personnalisés pour des tâches d'IA spécifiques. La plateforme prend en charge divers cas d'usage, notamment la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et les tâches de raisonnement complexes, facilitant ainsi le développement de l'IA dans de nombreux domaines.

Points saillants:

• Suite complète de solutions pour la gestion des données IA.
• Prise en charge d'une gamme de tâches d'IA, de la formation du modèle au réglage fin.
• Services d'étiquetage gérés par un réseau de professionnels expérimentés.
• Évolutif et flexible pour répondre aux besoins de différents secteurs.

Prestations de service:

• Services d'étiquetage des données
• Outils d'évaluation de modèles
• Solutions de réglage fin supervisées
• Assistance humaine dans la boucle (RLHF)
• Red Teaming pour la sécurité de l'IA
• Amélioration des performances du modèle d'IA
• Outils de conservation et d'annotation des données

Coordonnées:

• Site Web : labelbox.com

11. DVC (Contrôle de version des données)

DVC (Data Version Control) est un outil open source conçu pour gérer les projets de machine learning (ML), notamment pour la gestion de grands ensembles de données et de modèles. Il aide les équipes à suivre et à versionner les données, le code et les modèles de machine learning afin de garantir la reproductibilité et la collaboration. DVC s'intègre à Git, permettant aux utilisateurs de gérer les fichiers parallèlement au code tout en facilitant le partage des données stockées sur des systèmes distants, comme le cloud. Il est particulièrement utile aux organisations souhaitant créer et maintenir des workflows de machine learning reproductibles.

DVC offre une approche simplifiée pour organiser l'ensemble du pipeline de machine learning, de la collecte de données à l'entraînement et à l'évaluation des modèles. L'accent mis sur le contrôle des versions facilite la collaboration entre les équipes et le suivi des modifications au fil du temps, garantissant ainsi la réplication ou la modification aisée des expériences de machine learning.

Points saillants:

• Open source et gratuit à utiliser.
• Conçu pour le contrôle de version des données, des modèles et des expériences.
• S'intègre parfaitement à Git pour le suivi du code et des données.
• Prend en charge le stockage cloud pour la gestion de fichiers de données et de modèles volumineux.

Prestations de service:

• Contrôle de version des données pour les grands ensembles de données et modèles.
• Gestion du flux de travail et suivi des expériences.
• Intégration avec Git et les services de stockage cloud.
• Outils de gestion et de partage de projets ML.

Coordonnées:

• Site Web : dvc.org
• Twitter : x.com/DVCorg

12. Roboflow

Roboflow est une plateforme conçue pour aider les développeurs à créer, entraîner et déployer des modèles de vision par ordinateur. Elle propose une suite complète d'outils pour prendre en charge les différentes étapes des workflows de machine learning, notamment la création de jeux de données, l'entraînement des modèles et le déploiement dans les environnements cloud et edge. Roboflow est largement utilisé dans différents secteurs tels que la sécurité, la vente au détail, l'automobile et la santé, offrant des solutions pour des tâches telles que la détection, le suivi et le comptage d'objets.

La plateforme offre aux utilisateurs un processus simplifié pour gérer l'annotation des données, l'évaluation des modèles et l'infrastructure de déploiement. Elle prend également en charge l'intégration avec les frameworks d'apprentissage automatique les plus répandus et les outils tiers, permettant aux développeurs de personnaliser leurs workflows. Les outils de Roboflow s'adressent aussi bien aux ingénieurs débutants qu'expérimentés, proposant diverses ressources telles que les Jupyter Notebooks, des intégrations d'API et une documentation complète pour faciliter l'adoption de ses technologies.

Points saillants:

• Sert plus d'un million de développeurs dans le monde.
• Propose une gamme de modèles et d'outils d'IA de vision pour divers cas d'utilisation.
• Prend en charge l'intégration transparente avec les services cloud et les périphériques matériels populaires.
• Conçu pour des déploiements évolutifs, sécurisés et de niveau entreprise.
• Fournit des ressources open source telles que des blocs-notes et des outils de gestion de modèles.

Prestations de service:

• Création et étiquetage des jeux de données
• Formation et évaluation des modèles
• Déploiement Cloud et Edge
• Détection et suivi d'objets
• Intégration de modèles personnalisés
• Outils d'inférence et de déploiement de modèles

Coordonnées:

• Site Web : roboflow.com
• Twitter : x.com/roboflow
• LinkedIn : www.linkedin.com/company/roboflow-ai

Conclusion

En conclusion, les outils de vision par ordinateur transforment les secteurs d'activité en rendant les données visuelles complexes plus accessibles et exploitables. Que vous développiez une application, renforciez la sécurité ou automatisiez des processus, le bon outil peut faire toute la différence. Des modèles pré-entraînés aux plateformes robustes comme Roboflow, il existe une solution pour tous les niveaux d'expertise. Explorez ces options et trouvez celle qui correspond à vos besoins. Préparez-vous à donner vie à vos projets d'IA visuelle avec simplicité et efficacité !