IA pour la reconnaissance d'images : définition, fonctionnement et exemples

Les êtres humains possèdent la capacité innée de distinguer et d'identifier précisément des objets, des personnes, des animaux et des lieux à partir de photographies. L'intelligence artificielle est la technologie sous-jacente à la reconnaissance d'images, permettant aux ordinateurs d'analyser et d'interpréter les données visuelles. Cependant, les ordinateurs ne sont pas capables de classer les images. Cependant, ils peuvent être entraînés à interpréter les informations visuelles grâce à des applications de vision par ordinateur et à la technologie de reconnaissance d'images.

Issue de l'IA et de la vision par ordinateur, la reconnaissance d'images combine des techniques d'apprentissage profond pour alimenter de nombreux cas d'utilisation concrets. Pour percevoir le monde avec précision, l'IA s'appuie sur la vision par ordinateur. La reconnaissance visuelle est un processus technologique plus vaste qui permet aux ordinateurs d'interpréter des images numériques et du contenu visuel, permettant ainsi une analyse et une compréhension avancées dans diverses applications.

Sans l'aide de la technologie de reconnaissance d'images, un modèle de vision par ordinateur ne peut détecter, identifier et classer les images. Par conséquent, un logiciel de reconnaissance d'images basé sur l'IA doit être capable de décoder les images et d'effectuer des analyses prédictives. À cette fin, les modèles d'IA sont entraînés sur des ensembles de données volumineux afin de produire des prédictions précises.

Selon Fortune Business Insights, la taille du marché de la technologie mondiale de reconnaissance d'images était évaluée à 23.8 milliards de dollars en 2019. Ce chiffre devrait monter en flèche pour atteindre 86.3 milliards de dollars par 2027, avec un TCAC de 17.6 % au cours de cette période. Les leaders du secteur favorisent l'adoption de l'IA visuelle et de la technologie de vision par ordinateur dans des secteurs tels que la santé, le commerce électronique et les véhicules autonomes, accélérant ainsi la croissance du marché.

Qu'est-ce que la reconnaissance d'image?

La reconnaissance d'images utilise des technologies et des techniques pour aider les ordinateurs à identifier, étiqueter et classer les éléments d'intérêt d'une image. Cette technologie détecte les caractéristiques clés et visuelles des images, essentielles à une recherche et une reconnaissance précises du contenu.

Si les humains traitent les images et classent les objets qu'elles contiennent assez facilement, une machine ne peut pas en faire autant, à moins d'avoir été spécifiquement entraînée pour cela. Les modèles d'apprentissage profond sont entraînés à analyser les images en extrayant et en interprétant ces caractéristiques clés et visuelles. La reconnaissance d'images permet d'identifier et de classer avec précision les objets détectés dans diverses catégories prédéfinies grâce à la technologie d'apprentissage profond.

Comment fonctionne la reconnaissance d'image AI ?

Comment les êtres humains interprètent-ils les informations visuelles ?

Nos réseaux neuronaux naturels nous aident à reconnaître, classer et interpréter les images en nous basant sur nos expériences passées, nos connaissances acquises et notre intuition. De la même manière, un réseau neuronal artificiel aide les machines à identifier et classer les images. Mais il faut d'abord les entraîner à reconnaître les objets dans une image.

La collecte efficace de données et la préparation d’images étiquetées de haute qualité sont des étapes essentielles pour former les modèles d’IA à reconnaître et à classer avec précision les images.

Pour que la technique de détection d'objets fonctionne, le modèle doit d'abord être entraîné sur différents jeux de données d'images à l'aide de méthodes d'apprentissage profond. Pour garantir un apprentissage robuste du modèle, il est important d'utiliser des jeux de données d'entraînement diversifiés et d'appliquer un étiquetage rigoureux des images, ce qui permet au modèle de mieux généraliser et d'améliorer sa précision.

Contrairement au ML, où les données d'entrée sont analysées à l'aide d'algorithmes, l'apprentissage profond utilise un réseau neuronal multicouche. Trois types de couches sont impliquées : entrée, couche cachée et couche de sortie. 

• Couche d'entrée : Reçoit les données d'image initiales (pixels).
• Couche(s) cachée(s) : Traite les informations à travers plusieurs étapes, en extrayant des caractéristiques.
• Couche de sortie : Génère le résultat final de classification ou d'identification.

Comme les couches sont interconnectées, chaque couche dépend des résultats de la couche précédente. Par conséquent, un énorme ensemble de données est essentiel pour former un réseau de neurones afin que le système d'apprentissage en profondeur se penche pour imiter le processus de raisonnement humain et continue d'apprendre.

[A également lu: Le guide complet de l'annotation d'images]

Comment l'IA est-elle entraînée à reconnaître l'image ?

Un ordinateur perçoit et traite une image très différemment des humains. Pour un ordinateur, une image n'est qu'un ensemble de pixels, qu'il s'agisse d'une image vectorielle ou matricielle. Dans une image matricielle, chaque pixel est disposé sous forme de grille, tandis que dans une image vectorielle, il est disposé sous forme de polygones de différentes couleurs. Pour des tâches spécifiques de reconnaissance d'images, les utilisateurs peuvent utiliser un modèle personnalisé ou même entraîner leur propre modèle, ce qui offre une plus grande flexibilité et une plus grande précision lorsque les modèles standards sont insuffisants.

Lors de l'organisation des données, chaque image est catégorisée et ses caractéristiques physiques sont extraites. Enfin, le codage géométrique est transformé en étiquettes décrivant les images. Cette étape – collecte, organisation, étiquetage et annotation des images – est essentielle aux performances des modèles de vision par ordinateur. L'étiquetage et l'identification des images sont essentiels aux tâches de reconnaissance et de détection d'objets, garantissant que les modèles peuvent catégoriser et localiser précisément les objets dans les images.

Une fois les jeux de données d'apprentissage profond développés avec précision, les algorithmes de reconnaissance d'images extraient des motifs des images. La détection d'images consiste à localiser les objets dans une image à l'aide d'un ou plusieurs cadres de délimitation, ce qui facilite l'analyse d'images, la reconnaissance photographique et la retouche d'images en fournissant des informations spatiales sur les objets détectés.

Ces processus contribuent à améliorer la précision et à améliorer l’expérience utilisateur dans les applications de reconnaissance d’images.

La reconnaissance faciale:

L'IA est formée pour reconnaître les visages en cartographiant les traits du visage d'une personne et en effectuant une analyse faciale pour l'identité, l'émotion et la reconnaissance démographique, puis en les comparant avec des images dans la base de données d'apprentissage profond pour trouver une correspondance.

La reconnaissance faciale est largement utilisée dans les appareils intelligents et les systèmes de sécurité pour la vérification d’identité et le contrôle d’accès.

Les systèmes modernes exploitent le flux vidéo des caméras numériques et des webcams pour permettre la détection et l’analyse des visages en temps réel.

Identification de l'objet :

La technologie de reconnaissance d'images vous permet de repérer des objets intéressants dans une portion sélectionnée d'une image, en utilisant la reconnaissance d'objets pour les identifier et les classer. Dans le secteur industriel, l'identification d'objets est utilisée à des fins d'automatisation et de contrôle qualité, permettant aux robots de scanner, récupérer et trier efficacement des objets. La recherche visuelle commence par identifier les objets dans une image et les comparer à des images disponibles sur le web. Les caméras de sécurité exploitent également l'identification d'objets pour la surveillance en temps réel et la détection des menaces.

Détection de texte :

Le système de reconnaissance d'images permet également de détecter le texte des images et de le convertir en un format lisible par machine grâce à la reconnaissance optique de caractères. Une application de reconnaissance d'images peut intégrer la détection de texte comme fonctionnalité principale, permettant ainsi aux utilisateurs d'extraire et de traiter des informations textuelles à partir de photos ou de documents numérisés.

L'importance de l'annotation d'images par des experts dans le développement de l'IA

L'étiquetage et le marquage des données sont un processus chronophage qui exige un effort humain important. Ces données étiquetées sont cruciales, car elles constituent le fondement de la capacité de votre algorithme de machine learning à comprendre et à reproduire la perception visuelle humaine. Une annotation de haute qualité est particulièrement importante pour les solutions de reconnaissance d'images, qui dépendent de données étiquetées précises pour obtenir des résultats fiables. Si certains modèles de reconnaissance d'images par IA peuvent fonctionner sans données étiquetées grâce à l'apprentissage automatique non supervisé, ils présentent souvent des limitations importantes. Pour développer un algorithme de reconnaissance d'images capable de fournir des prédictions précises et nuancées, il est essentiel de collaborer avec des experts en annotation d'images.

En IA, l'annotation de données consiste à étiqueter soigneusement un ensemble de données, souvent composé de milliers d'images, en attribuant des balises pertinentes ou en classant chaque image dans une classe spécifique. La plupart des entreprises développant des logiciels et des modèles d'apprentissage automatique manquent de ressources et de temps pour gérer cette tâche méticuleuse en interne. Externaliser cette tâche est une stratégie intelligente et rentable, permettant aux entreprises de réaliser ce travail efficacement sans la charge de formation et de maintenance d'une équipe d'étiquetage interne. Les données annotées peuvent également être intégrées de manière transparente aux systèmes existants, améliorant ainsi leurs fonctionnalités et favorisant un déploiement efficace des solutions d'IA.

Une annotation précise prend non seulement en charge la formation des modèles, mais permet également aux systèmes d'IA de traiter les entrées visuelles et d'analyser le contenu visuel dans diverses applications, notamment en filtrant les images inappropriées pour la modération du contenu et en améliorant l'expérience utilisateur.

Défis de la reconnaissance d'images par l'IA

• Mauvaise qualité des donnéesLes modèles nécessitent des ensembles de données vastes et diversifiés. Sans une variété suffisante, les prédictions peuvent être biaisées ou inexactes.
• Complexité du monde réel:L'éclairage, les angles et les arrière-plans encombrés rendent difficile pour l'IA d'identifier les objets avec précision.
• Annotation chronophage:L'étiquetage des images pour la formation est lent et coûteux, mais essentiel pour des modèles précis.
• Flexibilité limitée:Les modèles d’IA formés pour une tâche ont souvent du mal à s’adapter aux nouvelles applications.
• Problèmes de confidentialité:Les inquiétudes concernant les abus, tels que la surveillance et la reconnaissance faciale, soulèvent des questions éthiques.
• Risques de sécurité:De petites modifications apportées aux images peuvent tromper les systèmes d’IA et entraîner des résultats incorrects.
• Coûts élevés:La formation de l’IA nécessite du matériel puissant et une énergie importante, ce qui peut être coûteux.
• Manque de transparence : les modèles d’IA fonctionnent souvent comme des « boîtes noires », ce qui rend difficile la compréhension de leurs décisions.