Les technologies de vision par ordinateur et d’IA – et l’analyse vidéo en particulier – ne sont pas nouvelles pour les entreprises. Pendant de nombreuses années, les entreprises ont entendu que la vision par ordinateur serait «la prochaine grande chose». Ce battage médiatique, ainsi que les défis techniques de la mise en œuvre de la vision, signifie que beaucoup restent naturellement sceptiques quant à la valeur d’un investissement.
C’est dans ce contexte que les intégrateurs de systèmes (SI) doivent aborder la vision par ordinateur avec leurs clients. La question clé à laquelle les IS devront répondre est: qu’est-ce qui a changé cette fois?
L’intelligence artificielle (IA) génère des opportunités pour les SI qui créent des solutions qui incluent des applications de vision par ordinateur. L’IA devrait créer 13 billions de dollars en activité économique supplémentaire d’ici 2030 1 . La vision par ordinateur joue un rôle important dans la génération de cette valeur, car les applications basées sur l’IA exigent d’immenses quantités de données afin de fournir des informations précises et exploitables. Ces données créent des opportunités intéressantes pour les solutions de vision par ordinateur, telles que les caméras intelligentes en périphérie, où les technologies de vision par ordinateur peuvent être pleinement utilisées.
En 2019, 2500 pétaoctets de données vidéo sont générés quotidiennement uniquement dans le seul domaine de la surveillance 2 . Une grande partie de ces données est capturée à la périphérie sur des appareils tels que des caméras de surveillance et des capteurs d’usine, où l’IA peut être utilisée pour analyser et étiqueter les données afin que les entreprises puissent agir sur les données en temps réel. L’IA peut également écrire des règles ou des recherches pour aider à reconnaître automatiquement des images particulières.
Les modèles d’IA peuvent également être déployés dans le cloud, où ils utilisent de grands ensembles de données pour identifier les tendances et les modèles sur lesquels les informations peuvent être présentées. Grâce aux grands volumes de données désormais disponibles, les machines basées sur le deep learning sont désormais en mesure d’atteindre ou de dépasser les capacités de reconnaissance humaine de l’image et de la parole.
Malgré cette richesse d’opportunités, actuellement moins de 10% des données vidéo sont visionnées et analysées 2 . Les cas d’utilisation possibles de l’IA en vision par ordinateur comprennent 3 :
- Optimisation des flux de trafic: la congestion du trafic coûte 87,2 milliards de dollars US en carburant gaspillé et en productivité 4 .
- Commerce de détail réactif: 90% des acheteurs déclarent avoir du mal à trouver l’aide dont ils ont besoin lors de leurs achats 5 .
- Assurance qualité: même après neuf mois de formation, les opérateurs humains experts ne peuvent maintenir qu’une précision de 70 à 85% dans l’identification des défauts du produit 6 .
Cependant, avec les bonnes technologies, les SI peuvent aider à positionner leurs clients pour réussir. Les environnements de vision d’entreprise comportent trois sections essentielles:
- Architecture: à mesure que l’IA continue d’évoluer, l’apprentissage automatique et son sous-ensemble, le deep learning, auront besoin de systèmes hautement évolutifs pour faire face aux volumes changeants de données vidéo et aux nouvelles façons dont les entreprises exigeront que ces données soient utilisées. La large gamme d’architectures en silicium d’Intel optimisées et spécialement conçues pour l’IA dans les applications Edge fournit les ingrédients techniques pour faire correspondre les performances, les coûts et la puissance aux besoins de conception de vision par ordinateur dans la caméra et les passerelles et serveurs Edge.
- Accélération: le bon silicium d’accélération peut aider à garantir que des analyses de vision très précises sont fournies efficacement. Cela ne signifie pas nécessairement des investissements coûteux dans les unités de traitement graphique (GPU). Intel propose une sélection complète d’options, notamment des processeurs Intel® et des produits de conception Intel® Vision Accelerator basés sur l’unité de traitement Vision (VPU) Intel® Movidius ™ et les FPGA Intel®.
- Logiciel: Enfin, le logiciel fournit le «wrapper» qui accélère et intègre des solutions de vision intelligente et prend en charge leur livraison à grande échelle. Intel® Distribution of OpenVINO ™ toolkit est une suite logicielle de bout en bout qui aide à intégrer la vision à travers l’infrastructure de vos clients.
Après avoir été submergé de mots à la mode et de jargon marketing sur l’analyse vidéo et l’IA pendant de nombreuses années, les SI ont enfin de bonnes nouvelles pour leurs clients. La technologie est à la hauteur de leurs aspirations et avec la bonne approche pour intégrer de meilleures architectures, accélérateurs et logiciels en silicium, des résultats transformateurs sont possibles.
Lisez notre dernier blog pour découvrir comment la vision par ordinateur soutient les villes du futur
Ou consultez notre série de vidéos de formation: Intégrer la vision dans votre infrastructure
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