Qu'est-ce que la reconnaissance d'images ?
La reconnaissance d'images fait référence à la capacité d'une technologie à identifier des images, des motifs, des traits faciaux ou du texte à partir d'images. Cela est rendu possible par l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et d'autres technologies avancées.
Avec l'utilisation de l'apprentissage automatique, des réseaux neuronaux et des algorithmes, la reconnaissance d'images analyse chaque aspect d'une image et identifie des sections d'images uniques ou nouvelles afin de les classer. Cela se fait en analysant chaque pixel et les données que chaque pixel contient. Plus la quantité de données analysées est grande, plus les systèmes de reconnaissance d'images deviennent précis et sophistiqués.
Aujourd'hui, les pratiques de reconnaissance d'images sont suffisamment accessibles et courantes pour que toute personne ou entreprise puisse en profiter. En mettant en œuvre un logiciel de reconnaissance d'images, les entreprises de tous les secteurs peuvent utiliser cette fonctionnalité à leur avantage.
Préoccupations concernant la reconnaissance d'images
Bien qu'il existe des avantages et des réalisations technologiques étonnantes associés à la reconnaissance d'images, des préoccupations concernant les motifs et les comportements de reconnaissance existent.
- Invasion et manque de vie privée. Bien qu'il y ait des avantages à la classification d'images et à des fonctionnalités comme le marquage automatique, de nombreuses personnes restent préoccupées par les implications sur la vie privée de la quantité d'informations personnelles que les entreprises peuvent extraire des images de quelqu'un sur ses plateformes de réseaux sociaux et ses téléphones.
- Incapacité à discerner entre les images réelles et fausses. À mesure que les images artificielles et les deep fakes gagnent en popularité et en fréquence, il devient difficile pour les humains et les machines de déterminer ce qui est réel et ce qui est fabriqué.
- Manque de données suffisantes. Les méthodes de reconnaissance ne sont aussi bonnes que les données dont elles disposent. Moins de données signifie une classification imprécise et une augmentation de la marge d'erreur pour la détection et la reconnaissance.
Cas d'utilisation et avantages de la reconnaissance d'images
Parce que les différents types de reconnaissance d'images sont nombreux, il en va de même pour les cas d'utilisation et les industries qui peuvent tirer parti de la technologie. Voici quelques exemples courants.
- Les personnes aveugles, malvoyantes et ayant une basse vision bénéficient de l'utilisation de la reconnaissance d'images en ligne. La classification et les technologies d'intelligence artificielle plus avancées génèrent automatiquement du texte alternatif, ce qui aide la technologie d'assistance à lire les pages Web et les descriptions d'images.
- Les entreprises de santé utilisent la détection d'objets pour identifier des tumeurs potentiellement cancéreuses ou dangereuses.
- Les entreprises de sécurité utilisent des systèmes domestiques avancés qui peuvent apprendre à reconnaître les visages et les figures, ce qui les rend plus aptes à identifier les intrus. Certains systèmes s'éteignent ou se désactivent également après un scan facial.
- Les moteurs de recherche visuels tirent parti de cette reconnaissance et classification pour trouver des images similaires ou connexes. Cette fonctionnalité est très similaire à l'utilisation d'un moteur de recherche pour rassembler des sites Web et des sujets connexes pour des termes et des phrases.
- L'industrie du jeu utilise la détection d'objets pour les jeux d'exercice, de danse et de sport en scannant l'environnement et en suivant le mouvement d'un joueur. Cela entre également en jeu avec les jeux et dispositifs de réalité virtuelle et de réalité augmentée.
- Les entreprises de médias sociaux utilisent la détection d'objets et la reconnaissance faciale pour des fonctionnalités comme le marquage automatique des photos. Certains sites de médias sociaux utilisent également du texte alternatif pour décrire les images.
- Les services de police scannent et identifient les plaques d'immatriculation et d'autres formes d'identification en utilisant la reconnaissance d'images.
Reconnaissance d'images vs vision par ordinateur vs apprentissage automatique
La reconnaissance d'images est la capacité technologique à identifier des motifs, du texte et d'autres caractéristiques à partir d'images et de vidéos.
La vision par ordinateur est une pratique au sein de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'extraire des informations à partir d'images. Des actions ou des recommandations d'actions sont ensuite faites à partir de ces informations.
L'apprentissage automatique est un domaine qui englobe toutes les capacités que la technologie et les ordinateurs peuvent apprendre et exécuter. Le but de l'apprentissage automatique est de recréer la façon dont les humains pensent et apprennent.
Whitney Rudeseal Peet
Whitney Rudeseal Peet is a former freelance writer for G2 and a story- and customer-centered writer, marketer, and strategist. She fully leans into the gig-based world, also working as a voice over artist and book editor. Before going freelance full-time, Whitney worked in content and email marketing for Calendly, Salesforce, and Litmus, among others. When she's not at her desk, you can find her reading a good book, listening to Elton John and Linkin Park, enjoying some craft beer, or planning her next trip to London.
