10 questions sur AI Vision

L'apprentissage machine en particulier ouvre de toutes nouvelles possibilités qui ne peuvent pas être couvertes par le traitement d'image traditionnel basé sur des règles. Néanmoins, il est essentiel d'évaluer la technologie de manière réaliste et critique pour comprendre clairement ses applications réelles et ses limites. Car il est évident que l'IA n'est pas une tendance passagère qui tombera bientôt dans l'oubli. Sa capacité à gérer des tâches complexes avec une grande précision dans de nombreux domaines d'application la rend extrêmement précieuse pour les entreprises. Son développement est en constante progression et s'accélère encore grâce aux investissements dans la recherche et aux programmes d'aide. À long terme, l'IA deviendra incontournable et changera la donne dans presque tous les domaines de la vie.

Comment fonctionne la vision IA (AI Vision) dans les applications industrielles ?

Dans les applications industrielles en particulier, le traitement d'image basé sur l'IA s'appuie principalement sur des méthodes d'apprentissage machine. Cette approche permet aux programmes informatiques d'apprendre par l'expérience et d'extraire automatiquement des modèles et des connaissances à partir de données, sans programmation explicite. Pour ce faire, les algorithmes et les modèles sont adaptés aux données pour réaliser des prédictions, reconnaître des formes et prendre des décisions.

Les méthodes basées sur l'IA prouvent leur force surtout dans le cas de données d'images avec des contenus très variés. Elles permettent d'identifier des motifs et des caractéristiques qu'il serait difficile de définir clairement comme une forme, une couleur ou une position récurrente à l'aide du traitement d'image basé sur des règles. Cependant, les caractéristiques de l'objet pertinentes pour la reconnaissance ne sont plus définies par une séquence de programme préétablie. On enseigne aux réseaux neuronaux, lors d'une phase d'apprentissage, à les associer à des termes (« étiquettes ») qui leur sont attribués par une vision répétée. Cela exige souvent une grande quantité d'exemples d'images des contenus d'apprentissage. Plus ils sont variés, plus les algorithmes d'apprentissage automatique reconnaissent de manière stable leurs caractéristiques importantes lors d'opérations régulières, même dans des scènes inconnues.

Quelle est la différence avec les procédures ou les approches précédentes ?

Les algorithmes de traitement d'image basés sur des règles sont souvent développés spécifiquement pour certaines applications et peuvent difficilement être transposés à de nouvelles tâches. En revanche, les modèles IA peuvent être formés à une tâche par le biais de l'« apprentissage par transfert », puis transposés à des tâches connexes sans avoir à être formés de nouveau depuis le début. Cela simplifie la réutilisation des modèles et accélère le développement de nouvelles applications de traitement d'image.

Les compétences clés pour travailler avec des méthodes d'apprentissage machine ne sont toutefois plus les mêmes que pour le traitement d'images basé sur des règles. Le facteur décisif pour la qualité des résultats n'est plus le produit d'un code de programme développé manuellement par un expert en traitement d'image, mais est déterminé par le processus d'apprentissage avec des données d'exemple appropriées. Pour cela, une compréhension approfondie de l'application concernée est nécessaire. Avec les bons outils, les analyses de faisabilité peuvent alors être réalisées par les seuls experts du domaine, qui sont eux-mêmes les plus au fait des produits et de leurs spécificités. Les entreprises sont ainsi moins dépendantes des programmeurs et des experts en traitement d'images lors de la phase d'évaluation.

Quels secteurs industriels bénéficient de la vision IA (AI Vision) ?

Les systèmes de vision AI peuvent classer les images en différentes catégories, ce qui est très utile pour des applications telles que la reconnaissance d'images ou la reconnaissance et la classification de produits. De plus, le traitement d'image basé sur l'IA peut automatiser de nombreuses tâches qui étaient auparavant effectuées manuellement par des personnes, comme l'identification des défauts ou le tri d'objets sur des tapis roulants. En particulier, la capacité à reconnaître des motifs et des structures complexes dans les images, même s'ils sont difficiles à saisir pour l'œil humain, en fait un outil important dans l'assurance qualité. Dans l'ensemble, l'intégration du traitement d'image basé sur l'IA dans ces branches industrielles entraîne une augmentation de l'efficacité, de la qualité, de la sécurité et de la rentabilité.

La vision IA peut-elle prendre en charge l'assurance qualité ?

Les méthodes de détection d'anomalies, en particulier, peuvent être entraînées très efficacement à identifier les produits ou composants défectueux en relevant les irrégularités, les fissures, les écarts par rapport aux spécifications ou d'autres défauts dans les images. Cela permet de détecter immédiatement les erreurs et d'éliminer les produits défectueux. Une détection précoce des problèmes de qualité et l'élimination immédiate des produits défectueux réduisent les rebuts, ce qui permet de réduire les coûts et d'augmenter la productivité. Étant donné que la méthode des anomalies détecte à la fois les écarts connus et inconnus - comme les modèles d'usure - la vision IA peut également être utilisée de manière idéale pour prédire les besoins en maintenance des machines et des installations. Toute indication de problèmes potentiels contribue à la maintenance préventive et minimise ainsi les temps d'arrêt imprévus.

Comment l'IA joue-t-elle sur la vision embarquée ?

Le fait que les méthodes basées sur l'IA fonctionnent de manière totalement différente permet à des fabricants comme IDS de concevoir de nouveaux outils de développement pour le traitement d'image, qui peuvent être utilisés de manière beaucoup plus intuitive. Ils permettent dès aujourd'hui de transférer les exigences de qualité humaines aux systèmes de traitement d'image. Le développement très complexe de systèmes embarqués, qui nécessitait jusqu'à présent des connaissances spécifiques, en bénéficie justement. Le système complet de caméras IA IDS NXT est un bon exemple de la facilité avec laquelle les processus de traitement d'image peuvent être développés et mis en service sur un petit système fonctionnant indépendamment d'un PC. Le simple fait qu'une grande partie du processus de développement et d'évaluation puisse être effectuée dans un service cloud simple et intuitif, sans qu'il soit nécessaire d'avoir une expérience spécifique en IA, en programmation d'applications ou en traitement d'image, rapproche la vision embarquée de nouveaux groupes cibles.

En outre, les algorithmes basés sur l'IA peuvent très bien être parallélisés, c'est-à-dire accélérés efficacement avec le matériel adéquat, afin de traiter de grandes quantités de données en temps réel, et ce pas uniquement avec des processeurs graphiques (GPU) performants dans de grands centres de calcul. Grâce à l'apparition d'unités de traitement neuronal (NPU, neural processing unit) spécifiques, la vision IA peut également être exécutée de manière très efficace sur le plan énergétique avec de petits appareils de vision embarquée. Cela permet une utilisation évolutive de la technologie, en fonction des besoins de l'application sur différentes plateformes matérielles.

La vision IA aide-t-elle à atteindre les objectifs de durabilité de l'industrie ?

Avec la capacité de surveiller et de commander de manière ciblée les processus de production, les entreprises peuvent utiliser beaucoup plus efficacement les ressources telles que l'eau, les matières premières et l'énergie. Cela contribue à réduire les rebuts et les déchets, et donc d'économiser des ressources et de l'énergie. En améliorant l'efficacité, la qualité et la durabilité des processus de production, les caméras industrielles assistées par l'IA peuvent aider à minimiser l'impact environnemental de l'industrie tout en augmentant la rentabilité économique.

Quelles sont les limites de la vision IA ?

Il est difficile de dire où se situent les limites d'une technologie tant qu'elle est en plein développement et que l'expérience fait défaut. Les limites du traitement d'image basé sur l'IA apparaissent par exemple lorsque les résultats souhaités ne sont pas atteints. Ce qui n'est pas forcément d'ordre technologique, mais résulte généralement d'un manque d'expérience avec les méthodes IA. Le plus grand effort, et en même temps le plus grand risque d'erreur par rapport aux méthodes basées sur des règles, réside dans la mise à disposition d'exemples de données suffisamment bons et appropriés pour le processus d'apprentissage. Une qualité insuffisante des inputs entraîne un résultat insuffisant. Un système IA dépend des données à partir desquelles il peut apprendre le « comportement adéquat ». Si une IA est construite dans des conditions de laboratoire avec des données qui ne sont pas représentatives des applications ultérieures, ou pire encore, si les modèles dans les données reflètent des préjugés, le système adaptera ces préjugés. Des distorsions de données, appelées biais, peuvent en résulter, ce qui amènerait un réseau neuronal à prendre des décisions partiales lors de l'inférence.

Mais même si les réseaux neuronaux peuvent être entraînés de manière fiable pour de nombreuses tâches visuelles, il existe toujours des limites et des défis. Il est donc important d'avoir des attentes réalistes quant aux capacités des systèmes IA et de reconnaître que, dans certains cas, ils peuvent compléter l'expertise et l'interprétation humaines, mais pas les remplacer complètement.

Quels sont les défis liés aux projets industriels d'IA ?

Il faut donc se rendre à l'évidence que l'IA n'est ni magique ni assez intelligente pour deviner ce que nous attendons d'elle. Le traitement d'image basé sur l'IA est un outil puissant lorsqu'il est utilisé correctement. Il est donc une fois de plus important de clarifier précisément la tâche d'un système de vision industrielle. Plus la question posée est claire par rapport au résultat, plus les contenus d'apprentissage appropriés peuvent être préparés pour le processus d'entraînement. Le défi consiste en outre à attribuer les résultats indésirables au processus d'apprentissage, c'est-à-dire au transfert de connaissances, plutôt que d'essayer de contrôler précisément la prise de décision, comme cela était le cas dans le système basé sur des règles. L'inférence, que beaucoup qualifient de boîte noire, n'est que la somme des données d'entrée correctes. Plus le système est entraîné, plus la probabilité d'approcher le résultat attendu augmente. Pour cela, un certain changement de mentalité est nécessaire.

Le fonctionnement d'un réseau neuronal entraîné est certes basé uniquement sur des statistiques, des fréquences, c'est-à-dire des mathématiques - mais il est difficilement compréhensible uniquement avec l'intelligence humaine. Avec la matrice de confusion et les cartes de chaleur, il existe toutefois des outils pour rendre les décisions et les raisons des décisions visibles et donc compréhensibles. À l'aide de ces outils logiciels, les utilisateurs peuvent retracer plus directement les comportements et les résultats de l'inférence jusqu'aux faiblesses de l'ensemble de données d'entraînement et les corriger de manière ciblée. Cela rend l'IA explicable et compréhensible pour tout le monde.

Comment la vision IA peut-elle évoluer dans l'automatisation industrielle ?

Il n'existe pas de technologie optimale qui convienne à toutes les tâches applicatives. Il est important de procéder à une analyse approfondie afin de déterminer l'approche la mieux adaptée aux circonstances. Dans certains cas, les approches basées sur des règles peuvent encore être efficaces et efficientes. D'un autre côté, les possibilités offertes par l'apprentissage machine pour maîtriser des tâches complexes avec une grande précision sont extrêmement précieuses pour de nombreuses entreprises. Mais elles ne sont pas la panacée et ne remplaceront pas le traitement d'image basé sur des règles ! Pour obtenir les meilleurs résultats, il est donc souvent judicieux de combiner plusieurs méthodes. Pour réussir à utiliser l'IA, il faut être prêt à expérimenter et ouvert à de nouvelles idées et approches. Penser différemment se traduira à long terme par un « retour sur investissement ».