Comment enseigner la vision aux machines ?
Les véhicules autonomes reconnaissent les panneaux de stop et les endoscopes détectent un cancer. Un spécialiste de l’intelligence artificielle explique comment cela fonctionne.
VIDETE ! – Vois ! C’est l’appellation d’un projet du Centre allemand de recherche sur l’intelligence artificielle (DFKI). Des spécialistes de l’IA, du groupe de recherche « Réalité augmentée » à Kaiserslautern, y développent de nouveaux procédés pour la vision des machines. L’objectif est que les machines reconnaissent les objets de manière fiable armées seulement d’une caméra. Jusqu’à présent, ce type de système ne fonctionne qu’avec au moins deux caméras.
Comment les machines peuvent-elles apprendre à voir ?
Gerd Reis, le directeur du projet, explique : « La vision d’un être humain et celle d’un robot n’ont pas grand chose en commun. » Pour les machines, apprendre à voir est un processus mathématique. Il s’agit d’enseigner la compréhension d’une scène aux robots par l’intermédiaire de réseaux neuronaux ; en fait, c’est un logiciel. Dans la circulation routière par exemple, les machines doivent reconnaître les voitures et leurs mouvements et bien interpréter les panneaux.
Il y a un nombre extrêmement important de variables dans l’apprentissage des machines avec des réseaux neuronaux. Les chercheurs comparent les sorties et les résultats attendus et analysent le degré de variation. Puis on revient pas à pas jusqu’au dernier point de convergence. Le système apprend ainsi le rapport entre l‘entrée et la sortie correcte.
Quels sont les domaines d’application de la vision des machines ?
Surtout la conduite autonome et dans l’industrie, mais aussi le dépistage du cancer avec l’imagerie médicale ; dans le sport, l’évaluation des scènes de compétition ou bien des systèmes d’assistance pour les personnes âgées (Ambient Assistant Living). M. Reis détaille : « Il faut que la machine distingue si quelqu’un est affaissé, évanoui, dans son fauteuil ou s’il lit un livre en toute décontraction. »
Quels sont les challenges que doivent relever les chercheurs en IA
VIDETE étudie aussi comment et sur quoi établir les décisions de la machine. Comment s’assurer que l’intelligence artificielle reconnaisse toujours bien les panneaux routiers, même quand ils sont sales ? Ou qu’est-ce qui détermine qu’une modification des tissus sera interprétée comme un cancer lors d’une endoscopie ? Avant que les personnes utilisent les résultats, un autre algorithme vérifie les décisions. « Comme l’avis d’un deuxième médecin », dit M. Reis.
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