C’est une technologie d’IA qui a recourt à l’apprentissage automatique afin de reproduire le fonctionnement de la vision humaine. Son objectif principal est de faire en sorte qu’un ordinateur soit capable de « voir » une image et d’en comprendre le contenu. Pour cela, les algorithmes utilisés doivent permettre l’extraction d’une description de l’image, d’un objet, d’un modèle 3D, etc.
A ce jour, la vision par ordinateur est encore loin de fournir des résultats qui égaleraient la vision humaine. Dès sa naissance, la vision du nouveau-né se développe, il est capable de distinguer un chat d’un chien par exemple alors qu’une machine aura besoin de millions d’images pour ce faire. De plus, la modélisation du monde visuel est particulièrement complexe: un objet peut être perçu dans diverses conditions d’éclairage, sous de multiples angles ou encore partiellement caché par un autre objet, etc. L’ensemble de ces problématiques rendent la vision par ordinateur complexe, sans pour toutefois empêcher de véritables progrès dans ce domaine. Malgré l’ensemble des limites constatées, cette technologie permet déjà :

• D’effectuer de la Reconnaissance Optique de Caractères (OCR), utilisée pour la lecture automatique des plaques d’immatriculation,
• De générer en photogrammétrie des modèles 3D pour la modélisation de scènes d’infractions / d’accidents ou pour l’industrie du jeu vidéo,
• De réaliser des analyses d’imagerie médicale d’une très grande finesse et faciliter le diagnostic du médecin.

C’est une technologie qui est vouée à jouer un rôle grandissant à mesure que progressent les techniques d’automatisation des véhicules connectés. Elle permet notamment aux véhicules qui en sont équipés de se situer dans l’espace dans lequel ils évoluent (correction de trajectoire, aide aux manœuvres, etc.). Enfin, on retrouve également ce type de technologies dans les téléphones mobiles les plus récents, qui permettent une reconnaissance faciale de leur utilisateur (Face ID pour l’IPhone par exemple) ou encore la reconnaissance d’iris.

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