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TÉ  Il n’y a pas que


        T SOCIÉ  Big Brother…






            avec Christophe De Vleeschouwer

        OGIES E  Un clic suffit pour se convaincre que la surveillance par caméra est devenue



            un business gigantesque. C’est à qui proposera le système le plus performant
            ou l’offre la plus alléchante. Au point que nous nous sommes habitués à la
            présence massive des caméras, partout autour de nous. Une familiarité qui
            nous pousse à réduire les systèmes de vision intelligente et autonome à cette
         SCIENCES, TECHNOL
            fonction de surveillance. Les perspectives pour la recherche dans le domaine
            sont pourtant bien différentes…




                                                                                taille de la soudure est un paramètre
                                                  es caméras intelligentes sont   généralement facile à extraire de
                ‘‘                            Lfonctions de surveillance et de   soudures satisfaisantes/insatisfaisantes
                                                  spontanément associées à des
                                                                                l’image, et quelques exemples de
                                              reconnaissance d’individus. Prévention
                                                                                permettront au système d’ajuster le seuil
                                              d’actes terroristes, poursuite de criminels,
                                                                                de décision à utiliser pour rejeter les
                  De nombreuses
                                              repérage d’infractions routières ne sont
                                                                                soudures trop larges ou trop étroites.
                  applications de la
                                              systèmes de plus en plus « intelligents ».
                  vision intelligente ont     que quelques exemples de l’utilisation de   L’analyse d’images a connu un saut
                                              Car, à la simple capture d’images, les
                                                                                qualitatif important à partir de 2012.
                  une portée sociétale        caméras associent aujourd’hui des   Trois ans auparavant, les chercheurs des
                  plus intéressante           capacités d’analyse et d’interprétation   universités de Princeton et de Stanford
                                              des scènes qu’elles observent. Directeur
                                                                                avaient adressé un défi à la communauté
                  que la surveillance         de recherches FNRS au sein de     scientifique. « Il fallait répartir le million
                  d’individus.                l’ICTEAM (Institute of Information and   d’images de la base de données ImageNet
                                              Communication Technologies, Electronics   en un millier de classes différentes », se
                                              and Applied Mathematics) de l’UCLouvain,
                                                                                souvient Christophe De Vleeschouwer.
        DOSSIER                               homme d’images : « Nous analysons tous   oiseaux ensemble, toutes les voitures
                                              Christophe De Vleeschouwer est un
                                                                                « Donc, par exemple, classer tous les
                                              les types de contenus visuels », précise-t-il.
                                                                                ensemble, etc. Différents systèmes sont vite
                                              « Les images obtenues par des caméras lors
                                                                                parvenus à réaliser cela avec environ 75%
                                              d’événements sportifs par exemple, mais
                                                                                de succès. Mais les méthodes proposées
                                              aussi par des microscopes en biologie, ou
                                                                                ont ensuite plafonné. Jusqu’en 2012, quand
                                              des scanners en médecine. » Une manière
                                              de préciser d’emblée que l’utilisation des
                                                                                couches neuronales a fait bondir le score
                                                                                à 84%. Ce résultat spectaculaire a suscité
                                              caméras en mode « Big Brother », ce n’est   un système basé sur l’apprentissage de
                                              pas vraiment sa tasse de thé.     un intérêt inédit et massif à l’égard des
         - FNRS.NEWS 118 - FÉVRIER 2020    De Vleeschouwer,    deep learning    de caractéristiques locales, construites
                                                                                réseaux convolutifs, ceux-ci organisant les
                                              Machine learning et
                                                                                neurones de chaque couche spatialement :
                                                                                ils permettent d’analyser l’image sur base
                                                                                hiérarchiquement au fil des couches. »
                       Christophe
                                              Les systèmes informatiques apprennent
                                                                                Aujourd’hui, le deep learning (quand
                                              depuis longtemps à réaliser des tâches
                                                                                la notion de profondeur fait écho au
                     Directeur de recherches
                                              à partir d’exemples : c’est le « machine
                                                                                grand nombre de couches du réseau)
                     FNRS, ICTEAM, UCLouvain
                                              learning ». En vision, il connait de beaux
                                                                                permet d’atteindre un taux de réussite
                                              jours depuis plusieurs décennies,
                                                                                et il a progressivement envahi tous les
                                              industriel. Permettre à une caméra
                                                                                segments de la vision informatique :
                                              d’identifier un défaut de soudure
                                                                                la détection d’un objet (ou d’un visage
      26                                      notamment dans le secteur du contrôle   de 99,9% dans le challenge ImageNet
                                              n’est par exemple pas très difficile : la
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