Publié le 10 juin 2020, modifié le 27 août 2020.
Par La Rédaction

L’apprentissage en profondeur propulse le marché de la vision par ordinateur

Publié le 10 juin 2020, modifié le 27 août 2020.
Par La Rédaction
Photo : De Ryan Quintal - Unsplash

Photo : De Ryan Quintal - Unsplash

La vision par ordinateur (CV) aide de nombreuses applications prometteuses et révolutionne la façon dont les gens font les choses.

De nombreuses entreprises réalisent la valeur de la vision par ordinateur et commencent à déterminer comment utiliser cette technologie  à des fins commerciales. La technologie évolue pour répondre à ces besoins. Le deep learning est devenu la technologie de choix pour les applications de vision par ordinateur en remplacement des techniques classiques de vision par ordinateur. Ceci, à son tour, crée le besoin de nouveaux chipsets et logiciels pour les applications CV. Elle  aura un impact pour résoudre divers problèmes complexes dans les soins de santé et a le potentiel pour contribuer à la lutte contre le contrôle du COVID-19.

De nouvelles contributions sont partagées chaque jour qui passe par les chercheurs du monde entiers, dans 3 domaines diagnostic et pronostic, prévention et contrôle des maladies, traitement et gestion des maladies. Certains pays comme la Chine en étant l’exemple le plus important, l’ont mis en œuvre comme stratégie de contrôle. Les systèmes basés sur la vision par ordinateur ont grandement facilité une telle mise en œuvre.

Les revenus du marché mondial du CV devraient passer de 2,9 milliards de dollars en 2018 à 33,5 milliards de dollars d’ici 2025.

Market Computer Vision – Source Omdia

Market Computer Vision – Source Omdia

Déjà en 2020, un système d’intelligence artificielle (IA) a battu des experts humains dans la détection du cancer du sein. Les chercheurs impliqués dans le projet, qui comprenaient des employés de Google et des experts médicaux Américains et Britanniques, ont poussé les avancées de la vision par ordinateur encore plus loin. Alors que les entreprises ont adopté la vision par ordinateur à un rythme plus rapide que les consommateurs, la vision par ordinateur commence également à arriver dans l’espace des consommateurs. Le public est devenu plus exposé à la technologie étant donné qu’une fonction de reconnaissance faciale peut désormais déverrouiller les smartphones. Et les sites Web des consommateurs tels que Pinterest ont contribué à populariser la recherche visuelle.

Exemples

La prolifération des caméras IP stimule également les projets de vision par ordinateur. Un rapport IHS Markit prédit quelque 1 milliard de caméras de surveillance d’ici 2021. De plus, les caméras sont de plus en plus déployées dans le secteur industriel, dans les véhicules autonomes, les drones, la réalité augmentée et au-delà. Et les caméras sont “l’un des meilleurs capteurs pour obtenir des informations riches et à large bande passante.”

Par exemple, l’opérateur Telefonica a déclaré avoir développé un système de vidéosurveillance utilisant des caméras IP et une connectivité 4G qui est conçu pour empêcher l’encombrement des plages espagnoles afin d’éviter la contagion du Covid-19. L’Espagne ayant décidé de rouvrir le pays aux touristes étrangers à partir du 1er juillet, le gouvernement a ordonné aux mairies de veiller à ce que les mesures de distanciation sociale soient suivies sur les plages. Le système de Telefonica utilise un logiciel puissant pour calculer le pourcentage d’occupation en temps réel, permettant aux autorités de fixer un nombre maximum de baigneurs et d’éviter les encombrements.

L’opérateur a déclaré que le système détecte simplement les zones occupées par les baigneurs sans enregistrer d’images ni stocker de données personnelles. Il a une fiabilité de plus de 99% et est livré avec un panneau de contrôle utilisateur, une carte montrant les taux d’occupation et la possibilité de configurer des alertes sur les téléphones des responsables de la surveillance de la capacité.

Autre secteur, l’industrie de l’emballage connaît une forte croissance en raison de l’essor de l’industrie du commerce électronique dans le monde, en particulier en Chine et en Inde. En conséquence, cette industrie adopte des systèmes d’exploitation automatisés pour répondre à la demande croissante des consommateurs. Parmi toutes les industries du secteur non industriel, le marché de l’industrie des véhicules autonomes et semi-autonomes devrait croître au rythme le plus élevé entre 2018 et 2023.

Reconnaissance faciale

La vision par ordinateur reste un sujet populaire pour les chercheurs des entreprises technologiques et du monde universitaire. Les poids lourds technologiques tels qu’IBM, Amazon, les entreprises chinoises Baidu et Tencent, Microsoft et Google ont tous d’importantes initiatives de vision par ordinateur, comme le font de nombreuses institutions universitaires internationales de premier plan. Gartner prévoyait que le sous-secteur de l’IA se situerait entre deux et cinq ans avant l’adoption générale, tandis que le plus récent rapport de Forrester dédié aux plates-formes de vision par ordinateur comptait 11 fournisseurs.

Peu d’organisations sont bien équipées pour traiter de grandes quantités d’images ou de données vidéo de manière automatisée. Selon Thomas Husson, “les ordinateurs se sont améliorés pour détecter le monde environnant autour de nous, d’où les implications massives en matière de données et de confidentialité.” 

L’intérêt croissant pour la vision par ordinateur pour la surveillance conduira à se concentrer sur la garantie que les informations personnelles identifiables sont traitées de manière appropriée, les détails étant supprimés au moment de la création des données en fonction des politiques de confidentialités. Le logiciel de reconnaissance faciale s’est considérablement amélioré au cours de la dernière décennie grâce aux progrès de l’intelligence artificielle. Dans le même temps, il a été démontré que la technologie est souvent fournie par des entreprises privées avec peu de réglementation ou de surveillance. Et de ce fait elle souffre de biais en raison de l’âge, de la race et de l’ethnicité, ce qui peut rendre les outils peu fiables pour l’application de la loi et sécurité et mûr pour d’éventuelles violations des droits civils.

C’est d’ailleurs l’une des raisons (la mort de George Floyd a aussi joué un rôle dans cette décision) de l’abandon de logiciel de reconnaissance faciale ou d’analyse à usage général par IBM.

MaJ 10/06 : Amazon a annoncé mercredi une interdiction d’un an afin que la police utilise sa technologie de reconnaissance faciale avec une réglementation gouvernementale stricte pour son utilisation éthique. C’est suite à une pétition selon lesquels le système peut être utilisé pour cibler injustement des personnes en fonction de la race qui vise la technologie de reconnaissance faciale «Rekognition» d’Amazon Web Services et les caméras de surveillance Ring utilisées pour la sécurité à domicile.

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