La vision par ordinateur permet aux machines d'analyser des images : détection d'objets, classification, segmentation. OpenCV et les réseaux de neurones en sont les piliers.
Points clés
- Manipuler les images avec OpenCV
- Classer et détecter avec le deep learning
- Identifier les cas d'usage et leurs limites
Manipuler les images avec OpenCV
Posez les bases avec OpenCV : une image est une matrice de pixels (NumPy). Faites manipuler le redimensionnement, la conversion de couleurs, le seuillage, la détection de contours et de bords (Canny). Ces opérations classiques de traitement d'image restent essentielles avant tout deep learning. L'apprenant comprend qu'une image est de la donnée numérique manipulable.
Classer et détecter avec le deep learning
Introduisez les réseaux de neurones convolutifs (CNN) qui ont révolutionné la vision. Montrez le transfert d'apprentissage : réutiliser un modèle pré-entraîné (ResNet, EfficientNet) et l'adapter à ses propres classes avec peu de données. Pour la détection d'objets en temps réel, présentez YOLO, simple à utiliser via Ultralytics. Cette approche pratique évite d'entraîner un réseau de zéro.
Identifier les cas d'usage et leurs limites
Reliez la technique aux applications : contrôle qualité industriel, lecture de plaques, comptage, analyse médicale. Discutez les limites et risques : biais des jeux d'entraînement, robustesse face aux conditions réelles, et enjeux éthiques de la reconnaissance faciale (encadrée par l'AI Act). Abordez les besoins en données annotées. Ce recul responsabilise les apprenants.
En pratique
Scénario. Sur une journée (6h), les apprenants construisent un détecteur d'objets : prise en main d'OpenCV, puis entraînement par transfert d'apprentissage d'un modèle YOLO via Ultralytics sur un petit jeu d'images annotées. Ils testent en temps réel sur webcam. Livrable : un modèle de détection fonctionnel et un notebook documentant la démarche et les performances.
Questions fréquentes
Faut-il un GPU pour la vision par ordinateur ?
Pour l'inférence et le transfert d'apprentissage sur de petits jeux, un GPU grand public ou Google Colab suffit. L'entraînement de gros modèles de zéro demande davantage de ressources.
OpenCV ou deep learning pour débuter ?
Commencez par OpenCV pour comprendre la nature des images, puis introduisez le deep learning avec le transfert d'apprentissage. Les deux approches restent complémentaires en pratique.
Pour aller plus loin
Pour approfondir : Aborder l ethique des donnees · Aborder l ia generative d images. Et le reste de nos ressources pour les écoles, OF et formateurs.
Besoin d'un formateur expert ou envie de transmettre ?
tonformateur connecte les écoles et organismes de formation avec des intervenants experts du terrain.
Voir les cours à pourvoir Explorer l'annuaire d'outils →