Vision par ordinateur vs apprentissage automatique : quelle est la différence et comment fonctionnent-ils ensemble ?

Dans le paysage technologique actuel, deux termes sont omniprésents : la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique. Ils relèvent tous deux du concept plus large d'intelligence artificielle, mais leurs objectifs sont différents. L'apprentissage automatique consiste à permettre aux machines d'apprendre à partir de données. La vision par ordinateur, quant à elle, vise à aider les machines à interpréter et à comprendre des images et des vidéos. Ces deux termes fonctionnent souvent ensemble, notamment dans les applications où l'interprétation des données visuelles est essentielle. Dans cet article, nous explorons la signification de chaque terme, leurs liens et leurs différences.

Qu'est-ce que la vision par ordinateur ?

La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle qui vise à permettre aux ordinateurs d'interpréter des données visuelles telles que des images, des vidéos et des flux de capteurs. L'objectif est de reproduire, et dans certains cas de surpasser, la vision humaine en apprenant aux machines à traiter et à comprendre les données visuelles.

Fonctions principales

Les systèmes de vision par ordinateur sont conçus pour détecter des objets, reconnaître des schémas, analyser des scènes et extraire des informations exploitables à partir d'entrées visuelles. Cela comprend souvent des tâches telles que :

• Identification d'objets dans des images (détection d'objets)
• Reconnaître les traits du visage (reconnaissance faciale)
• Interprétation de scènes visuelles en temps réel (utilisée dans les véhicules autonomes)
• Suivi des mouvements dans les flux vidéo (utilisé dans la surveillance ou l'analyse sportive)

Ces systèmes utilisent des techniques telles que le traitement d’images, la reconnaissance de formes et les réseaux neuronaux pour atteindre leurs fonctionnalités.

Rôle des données visuelles

La vision par ordinateur repose exclusivement sur des données visuelles. Celles-ci peuvent prendre la forme d'images statiques, de vidéos ou de données provenant de capteurs de profondeur et de LiDAR. Contrairement à d'autres domaines de l'IA qui peuvent travailler avec du texte ou des données numériques, la vision par ordinateur nécessite des modèles capables de traiter de grands volumes d'informations pixellisées.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de s'améliorer au fil du temps sans être explicitement programmés pour tous les scénarios possibles. L'idée clé est qu'au lieu d'utiliser des règles fixes, les machines analysent les données, reconnaissent des schémas et prennent des décisions ou des prédictions en fonction de ces informations.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique

Fondamentalement, l'apprentissage automatique consiste à entraîner des algorithmes sur des ensembles de données. Ces modèles effectuent ensuite des prédictions ou des classifications lorsqu'ils sont exposés à de nouvelles données. Le processus d'apprentissage peut être divisé en différentes catégories selon la structure des données :

Apprentissage supervisé

Dans l'apprentissage supervisé, les modèles sont entraînés sur des données étiquetées. Chaque point de données est associé à une sortie (étiquette), que le modèle utilise pour apprendre à classer ou à prédire les instances futures.

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé fonctionne avec des données non étiquetées. Le modèle tente de découvrir des schémas ou des regroupements cachés dans l'ensemble de données, par exemple en regroupant des points de données similaires.

Apprentissage semi-supervisé et par renforcement

L'apprentissage semi-supervisé combine des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer la précision. L'apprentissage par renforcement repose sur la méthode des essais et erreurs : un système apprend en recevant des retours (positifs ou négatifs) sur ses actions.

La relation entre la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique

Bien que la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique soient des domaines distincts, ils se recoupent souvent. De fait, de nombreuses applications modernes de vision par ordinateur reposent sur des modèles d'apprentissage automatique.

Dépendance et intégration

Les systèmes de vision par ordinateur utilisent désormais couramment l'apprentissage automatique, et notamment l'apprentissage profond, pour traiter et interpréter les données visuelles. Les réseaux de neurones convolutifs (CNN), un type de modèle d'apprentissage profond, sont largement utilisés pour identifier des caractéristiques dans les images, telles que les contours, les textures et les formes. Ces architectures d'apprentissage profond permettent aux machines de reconnaître automatiquement des motifs visuels complexes dans les images.

Sans l'apprentissage automatique, les systèmes de vision par ordinateur s'appuieraient sur une logique basée sur des règles, moins flexible et évolutive. L'apprentissage automatique offre un certain niveau d'adaptabilité, permettant aux systèmes de reconnaissance visuelle d'améliorer leur précision au fil du temps grâce à l'exposition à davantage de données.

Principales différences entre la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique

Bien que la vision par ordinateur et l'apprentissage automatique se complètent souvent, leurs fonctions, objectifs et domaines d'application sont distincts. Décrypter leurs différences permet de mieux comprendre leur place dans le domaine plus vaste de l'intelligence artificielle.

Champ d'application

La vision par ordinateur se concentre exclusivement sur l'information visuelle. Elle interprète et analyse les images, les vidéos et les données de capteurs spatiaux, toutes issues du domaine visuel. Son rôle est d'aider les machines à extraire du sens de ce qu'elles voient, qu'il s'agisse de reconnaître un objet sur une photo ou d'identifier un mouvement dans une vidéo. En revanche, l'apprentissage automatique fonctionne sur un éventail beaucoup plus large de types de données. Il peut traiter des données structurées et non structurées, notamment du texte, des chiffres, de l'audio et même de la vidéo. Il n'est limité à aucun format, ce qui le rend adapté à un spectre plus large de tâches, au-delà de la simple reconnaissance visuelle.

Objectif et but

L'objectif de la vision par ordinateur est de reproduire le système visuel humain. Elle permet aux machines de traiter les données visuelles et de comprendre des scènes d'une manière qui imite la perception humaine. Cela inclut l'identification d'objets, l'estimation de positions et la reconnaissance de modèles dans des environnements visuels. L'apprentissage automatique, quant à lui, repose sur l'idée de permettre aux machines d'apprendre à partir de données. Plutôt que de se limiter à la compréhension visuelle, son objectif est d'entraîner des modèles qui améliorent leurs performances au fil du temps, prennent des décisions et prédisent les résultats futurs en fonction des modèles et des tendances identifiés dans les ensembles de données existants.

Techniques et méthodologies

Chaque domaine s'appuie sur des outils et des techniques différents. La vision par ordinateur utilise diverses méthodes spécifiques à l'image, notamment des étapes de prétraitement comme le filtrage et l'amélioration, l'extraction de caractéristiques pour identifier les points ou les contours clés, et des algorithmes de détection et de segmentation d'objets. Ces techniques sont conçues pour traiter les entrées visuelles de manière structurée. L'apprentissage automatique, quant à lui, repose sur des modèles pilotés par les données qui apprennent à partir de correspondances entrées-sorties. Ces modèles incluent l'apprentissage supervisé avec des données étiquetées, l'apprentissage non supervisé pour détecter des schémas cachés et l'apprentissage par renforcement, où les systèmes apprennent par essais et retours. Si l'apprentissage profond est une méthode commune aux deux domaines, son application varie selon le type de données d'entrée et le résultat souhaité.

Niveau de dépendance

La plupart des systèmes de vision par ordinateur modernes s'appuient sur l'apprentissage automatique pour améliorer la précision et l'évolutivité. Nombre de ces systèmes utilisent des modèles d'apprentissage automatique, notamment des réseaux de neurones convolutifs, pour analyser des images et des vidéos avec une grande précision. Ces modèles ont permis d'automatiser des tâches telles que la reconnaissance faciale ou la détection de défauts en production. L'apprentissage automatique lui-même, cependant, ne dépend pas de données visuelles. Il peut fonctionner entièrement dans des domaines non visuels, du traitement du langage naturel à la prévision des tendances financières. Ses méthodes peuvent soutenir la vision par ordinateur, mais ne s'y limitent pas.

Applications courantes 

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est utilisée dans divers secteurs où l’interprétation des informations visuelles est essentielle.

• Soins de santé : Les systèmes de vision par ordinateur permettent d'analyser les radiographies, les IRM et les scanners. Ces outils permettent d'analyser les images médicales et d'identifier des schémas parfois difficiles à repérer manuellement.
• Automobile: Dans les véhicules autonomes, la vision par ordinateur permet d’interpréter les panneaux de signalisation, de détecter les piétons et de comprendre le marquage des voies en temps réel à l’aide des données des caméras et des capteurs.
• Fabrication: Les systèmes d’inspection visuelle identifient les défauts des produits sur les chaînes de montage, contribuant ainsi à maintenir le contrôle de la qualité.
• Agriculture: Les drones équipés de systèmes de vision par ordinateur surveillent la santé des cultures, détectent les parasites et fournissent des données visuelles pour optimiser le rendement.
• Sécurité et surveillance : Les systèmes de reconnaissance faciale et de suivi de mouvement sont utilisés dans les environnements de sécurité publics et privés.

Apprentissage automatique

Les applications d’apprentissage automatique s’étendent bien au-delà des données visuelles et couvrent divers domaines.

• Finance: Les banques utilisent l’apprentissage automatique pour détecter les transactions frauduleuses, évaluer les scores de crédit et automatiser l’analyse des risques.
• Vente au détail: Les algorithmes personnalisent les recommandations de produits en analysant le comportement des clients, l'historique de navigation et les habitudes d'achat.
• Soins de santé : Les modèles prédictifs évaluent le risque du patient, recommandent des traitements et détectent les maladies plus tôt que les méthodes de diagnostic traditionnelles.
• Transport: Les plateformes de covoiturage utilisent l’apprentissage automatique pour la prévision de la demande, l’optimisation des itinéraires et la fixation des prix.
• Service client: Les chatbots et les assistants virtuels utilisent le traitement du langage naturel (un sous-domaine du ML) pour interagir avec les utilisateurs, répondre aux requêtes et résoudre les problèmes.

Défis 

Vision par ordinateur

Malgré ses progrès, la vision par ordinateur fait encore face à plusieurs limites.

• Exigences en matière de données : La formation de modèles de vision par ordinateur efficaces nécessite souvent des ensembles de données étiquetés massifs, dont la création peut prendre du temps et coûter cher.
• Compréhension contextuelle : L'interprétation des données visuelles manque de contexte, contrairement à la perception humaine. Les changements d'éclairage, l'encombrement de l'arrière-plan ou l'angle de prise de vue peuvent considérablement affecter la précision.
• Évolution des normes : À mesure que les technologies matérielles et logicielles progressent, les modèles de vision par ordinateur nécessitent des mises à jour et un recyclage constants pour maintenir leurs performances.

Apprentissage automatique

Les systèmes d’apprentissage automatique sont puissants mais non sans leurs propres problèmes.

• Biais des données : Si les données d’entraînement contiennent des biais, intentionnels ou non, le modèle peut reproduire ou amplifier ces biais dans ses prédictions.
• Ressources intensives : La formation de modèles à grande échelle peut être coûteuse en termes de calcul et nécessite un personnel qualifié.
• Surapprentissage : Les modèles entraînés trop étroitement sur des données spécifiques peuvent avoir de mauvaises performances lorsqu'ils sont introduits dans des données nouvelles et invisibles.

Comment l'apprentissage automatique améliore la vision par ordinateur

L'intégration de l'apprentissage automatique à la vision par ordinateur a fondamentalement transformé la façon dont les machines interprètent les données visuelles. Auparavant, les systèmes de vision par ordinateur s'appuyaient sur des règles et des heuristiques élaborées manuellement pour détecter les caractéristiques des images. Les ingénieurs devaient définir des conditions précises pour reconnaître les formes, les contours ou les motifs, ce qui rendait les systèmes rigides et difficiles à adapter à différents scénarios. L'apprentissage automatique remplace cet effort manuel par des modèles qui apprennent les motifs directement à partir des données, permettant ainsi aux systèmes de s'adapter et de généraliser plus efficacement.

L'adoption de l'apprentissage profond a été l'une des avancées les plus marquantes. Les réseaux de neurones convolutifs, en particulier, ont permis de traiter les images de manière hiérarchique. Ces réseaux identifient et extraient automatiquement des caractéristiques à différents niveaux d'abstraction. Les premières couches peuvent se concentrer sur la détection de lignes ou d'angles, tandis que les couches plus profondes capturent des motifs plus complexes, tels que des textures ou des objets entiers. Cette approche par couches améliore la capacité du modèle à reconnaître les éléments visuels, même dans des conditions difficiles, par exemple lorsque les objets sont partiellement masqués ou présentés dans des orientations inhabituelles.

Un autre avantage clé de l'apprentissage automatique en vision par ordinateur est la possibilité d'améliorer les performances au fil du temps. Lorsqu'un système est exposé à de nouvelles données visuelles, il peut ajuster ses paramètres et affiner sa compréhension grâce à des entraînements répétés. Ce processus d'apprentissage permet aux systèmes de gagner en précision face à une plus grande variété d'exemples. Pour des tâches telles que la reconnaissance faciale, le contrôle qualité ou la classification d'images, cette capacité à évoluer en fonction des données est essentielle pour obtenir des résultats fiables et évolutifs.

Globalement, l'apprentissage automatique transforme la vision par ordinateur, autrefois statique et fondée sur des règles, en un domaine dynamique et axé sur les données. Il permet de créer des systèmes plus flexibles, robustes et efficaces, capables de s'adapter à la complexité du monde réel sans recourir à des instructions écrites à la main.

Exemples concrets d'utilisation combinée

1. Imagerie médicale : Les systèmes de vision par ordinateur basés sur l'apprentissage automatique sont utilisés pour numériser des images radiologiques. Ils aident à identifier des anomalies qui pourraient passer inaperçues à l'œil nu.
2. Véhicules autonomes : Les systèmes de conduite autonome intègrent à la fois : la vision par ordinateur pour percevoir l’environnement et l’apprentissage automatique pour prendre des décisions de navigation basées sur ces données.
3. Analyse de la vente au détail : Les systèmes de caméras suivent les déplacements des clients et les stocks en rayon. L'apprentissage automatique analyse ces données visuelles pour optimiser l'agencement des magasins et améliorer les stratégies marketing.

Conclusion

La vision par ordinateur et l'apprentissage automatique sont deux éléments essentiels de l'écosystème de l'intelligence artificielle, mais leurs rôles sont différents. L'apprentissage automatique est un concept plus large qui consiste à apprendre aux machines à apprendre à partir de données, tandis que la vision par ordinateur vise spécifiquement à aider les machines à comprendre ce qu'elles voient. Ils fonctionnent souvent ensemble : l'apprentissage automatique confère aux systèmes de vision par ordinateur la capacité de s'adapter et de s'améliorer, et la vision par ordinateur permet à l'apprentissage automatique de traiter et d'exploiter les informations visuelles.

Comprendre leurs points communs et leurs différences permet de clarifier leur utilisation dans différents secteurs. Qu'il s'agisse de détecter des défauts dans une gamme de produits ou de recommander un film, ces technologies façonnent la façon dont les machines interagissent avec le monde. Et à mesure qu'elles évoluent, la frontière entre elles peut s'estomper, mais connaître les bases de chacune d'elles sera toujours utile pour naviguer dans les outils et systèmes d'IA que nous utilisons au quotidien.

Questions fréquemment posées