La vision par ordinateur progresse rapidement grâce aux améliorations des algorithmes d'IA, à l'augmentation de la puissance de calcul et à la prolifération des données. Des modèles d'apprentissage automatique améliorés permettent une reconnaissance et un traitement d'images plus précis. La demande croissante d'automatisation et de technologies intelligentes dans divers secteurs, notamment la santé, l'automobile et la vente au détail, stimule ce développement.
Figure 1 : Vision par ordinateur
Source - Analyse DBMR
Par définition
La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre les informations visuelles du monde extérieur, de la même manière que les humains traitent les données visuelles. Elle implique le développement d'algorithmes et de systèmes capables d'analyser des images et des vidéos pour en extraire des données significatives, telles que l'identification d'objets, la détection de motifs et la compréhension de scènes.
Cette technologie englobe diverses techniques et applications, notamment la reconnaissance d'images, la détection d'objets et l'analyse vidéo. La vision par ordinateur est utilisée dans divers domaines tels que les véhicules autonomes, l'imagerie médicale et les systèmes de surveillance, améliorant l'automatisation et les processus décisionnels en dotant les machines de la capacité de percevoir et d'interpréter les stimuli visuels.
La vision par ordinateur trouve ses origines dans les années 1960, issue du domaine plus vaste de l'intelligence artificielle. Les premières recherches portaient sur le traitement d'images de base et la reconnaissance de formes, utilisant des algorithmes simples pour analyser les données visuelles. Dans les années 1980, des avancées significatives ont été réalisées grâce au développement de techniques plus sophistiquées d'extraction de caractéristiques et de segmentation d'images.
Les années 1990 ont connu un regain d'intérêt grâce à l'avènement de l'apprentissage automatique, qui a introduit des méthodes plus performantes pour la classification d'images et la détection d'objets. Les années 2000 ont été marquées par une révolution avec l'avènement de l'apprentissage profond et des réseaux de neurones convolutifs (CNN), améliorant considérablement la précision et les capacités des systèmes de vision par ordinateur. Aujourd'hui, la vision par ordinateur continue d'évoluer rapidement, portée par les progrès de l'IA, l'augmentation de la puissance de calcul et la prolifération des technologies d'imagerie haute résolution.
Évolution du marché
- En mars 2021, JAI A/S a lancé les nouveaux produits GO-5000M-PGE-UV et GO-5000M-PMCL-UV, des caméras à vitesse moyenne. Ces produits peuvent produire des images d'une résolution de 5 mégapixels et offrent une cadence de 22 à 107 images par seconde. Ils peuvent être utilisés pour l'étalonnage laser UV et l'inspection de surface des métaux et des plastiques, entre autres. Ces produits peuvent être déployés dans divers secteurs pour des résolutions de haute qualité.
- En mars 2020, KEYENCE CORPORATION a lancé un nouveau système de vision : la série CV-X d'éclairage par projection de motifs. Elle offre notamment des fonctions d'inspection 2D, d'extraction de hauteur et d'inspection 3D. Ce système est piloté par un contrôleur de vision. Ce produit unique permet d'inspecter et d'analyser les défauts et est largement utilisé dans les constructeurs automobiles. Sa fiabilité dans la détection des défauts en fait un atout majeur pour l'entreprise.
- En avril 2024, Cadence Design Systems, Inc. a lancé de nouveaux produits : les DSP Vision Q8 et Vision P1. Cette initiative visait à répondre à la demande croissante dans des secteurs tels que l'automobile, la téléphonie mobile et la grande consommation. Optimisés pour les applications automobiles mobiles haut de gamme et multi-caméras, ces modèles ont quadruplé leurs performances. L'entreprise a ainsi élargi son portefeuille de produits et proposé des produits fiables aux consommateurs.
Opportunités futures -
De plus, la vision par ordinateur est vaste et transformatrice, couvrant des domaines tels que les systèmes autonomes, où elle améliorera les capacités des voitures et des drones autonomes grâce à des fonctions avancées de détection et de navigation d'objets. Dans le domaine de la santé, la vision par ordinateur promet des avancées majeures en imagerie diagnostique, permettant la détection précoce des maladies et la personnalisation des traitements. De plus, son application à la réalité augmentée et aux villes intelligentes améliorera les expériences interactives et la gestion urbaine en permettant l'analyse des données en temps réel et la surveillance environnementale. Avec les progrès technologiques, la vision par ordinateur est appelée à stimuler l'innovation dans tous les secteurs, offrant de nouvelles solutions et des gains d'efficacité jusqu'alors inimaginables.
Progrès technologiques sur le marché de la vision par ordinateur
Plusieurs avancées majeures stimulent les avancées technologiques en vision par ordinateur. L'introduction de l'apprentissage profond et des réseaux de neurones convolutifs (CNN) a considérablement amélioré la reconnaissance et la précision de la classification des images. Des matériels plus performants, tels que les GPU et les TPU, fournissent la puissance de calcul nécessaire au traitement de grands ensembles de données et de modèles complexes. La disponibilité de vastes ensembles de données annotées a accéléré l'apprentissage et les performances des modèles. De plus, les innovations en matière d'informatique de pointe permettent le traitement d'images en temps réel sur des appareils aux ressources limitées. Les progrès de l'imagerie 3D et de la technologie LIDAR améliorent la compréhension spatiale et la détection d'objets. Des algorithmes améliorés pour l'extraction de caractéristiques et la reconnaissance de formes repoussent également les limites des capacités des systèmes de vision par ordinateur. Collectivement, ces avancées élargissent les capacités et les applications de la vision par ordinateur dans divers secteurs.
Par exemple,
- En mars 2024, T-Hub et le Département des Sciences et Technologies (DST) ont lancé le Pôle technologique d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle (MATH) en Inde. Cette initiative vise à promouvoir l'innovation en IA, à créer plus de 500 emplois liés à l'IA d'ici 2025 et à soutenir plus de 150 startups chaque année. MATH vise à créer un écosystème dynamique pour les startups en IA, renforçant ainsi la position de l'Inde sur le marché mondial de l'IA et favorisant la croissance technologique et la création d'emplois.
Rapports connexes-
- Marché mondial du retraitement des dispositifs médicaux,
- Marché nord-américain du retraitement des dispositifs médicaux
- Marché mondial du nettoyage des dispositifs médicaux,
- Marché mondial de l'emballage des dispositifs médicaux
