Cet article explore les développements récents et les capacités de l’IA, en se concentrant plus particulièrement sur la vision artificielle. Il met en évidence la façon dont l’IA transforme des secteurs tels que la santé, l’agriculture, la fabrication et l’automobile.
Lorsqu’il s’agit de tendances technologiques transformationnelles, on ne saurait trop insister sur l’impact de l’intelligence artificielle (IA). Cette avancée révolutionnaire permet l’analyse des données, la reconnaissance des formes, l’automatisation robotique et une conscience perceptive qui reproduit l’efficacité analytique du niveau humain. Les applications « intelligentes » sont de plus en plus répandues, alimentées par des algorithmes d’apprentissage sophistiqués et des réseaux de traitement neuronal qui permettent des calculs complexes et une prise de décision rapide. Prévu pour devenir un marché de 2 billions de dollars US d’ici 2030, l’IA devrait révolutionner la production et l’adaptabilité dans tous les secteurs d’activité.
Alors que les cas d’utilisation de l’IA intelligente et axée sur l’information continuent d’émerger, leur potentiel de productivité est presque au même niveau que leurs demandes intensives en énergie, ce qui signifie que le besoin d’assemblages de connecteurs fiables, de capteurs sophistiqués et d’une augmentation significative du débit des centres de données n’a jamais été aussi impératif. Examinons de plus près les récents développements de l’IA sous l’angle de ses capacités perceptives, en particulier la vision artificielle.
Aperçu de l’IA : des vagues de connaissances sans précédent
Depuis que le projet de recherche d’été de Dartmouth sur l’intelligence artificielle s’est réuni en 1956, l’IA a été considérée comme révolutionnaire. Alors que le ChatGPT génératif d’OpenAI fait désormais partie du vocabulaire courant, la progression de l’IA a été divisée en « vagues » par l’Agence pour les projets de recherche avancée de la défense (DARPA). Les systèmes basés sur des règles ont été développés au cours de la première vague, tandis que la deuxième vague de formation d’ensembles de données, de perception et d’apprentissage statistique est celle où nous nous trouvons actuellement.
Cela signifie que l’IA permet actuellement aux systèmes électroniques et mécaniques de :
- Découvrir et reconnaître. L’apprentissage automatique, un sous-ensemble essentiel de l’IA, fait référence aux technologies et aux algorithmes d’apprentissage des données qui permettent aux systèmes basés sur l’IA d’identifier des modèles et de tirer des conclusions logiques, en s’appuyant cumulativement sur l’expérience pour accélérer la compréhension. Grâce à une combinaison d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique, les équipements automatisés peuvent désormais évaluer leur environnement, en reconnaissant les entrées pour prendre des décisions contextuelles rapides.
- Sentir et voir. Grâce à des capteurs avancés, l’IA permet aux ordinateurs et aux robots de détecter des informations environnementales qui permettent une évaluation intelligente. La vision artificielle, parfois appelée vision par ordinateur, est la capacité d’un système mécanisé à percevoir et à traiter des observations de manière à permettre une action plausible. Optimisée par une série de composants matériels et logiciels sophistiqués, la vision industrielle s’appuie sur l’IA pour sa capacité d’analyse, d’interprétation et d’adaptation. Considérez la vision industrielle comme la capacité de donner des « yeux » aux équipements modernes —
un concept futuriste qui devient progressivement une réalité.
Envisager des gains d’efficacité en matière d’IA
Les capacités d’IA, d’apprentissage automatique et de vision artificielle sont prêtes à aider les capteurs basés sur la perception et les applications intelligentes à transformer l’efficacité dans le paysage des entreprises et des consommateurs. Quelques exemples prometteurs de l’industrie sont résumés ci-dessous.
L’évolution rapide du secteur des soins de santé prouve que les progrès de l’IA améliorent les conditions de vie. En ce qui concerne la vision industrielle, il existe des outils capables de détecter avec précision les lésions cutanées d’apparence suspecte. D’autres dispositifs sont en cours d’évaluation pour aider à prédire la probabilité d’une maladie coronarienne en analysant des scanners visuels.
L’un des développements médicaux les plus prometteurs concerne peut-être les robots chirurgicaux pilotés par les données, qui permettent d’améliorer la visualisation et la précision des interventions, grâce à un guidage peropératoire assisté par l’IA. Les défis liés à la navigation dans le corps humain incluent les espaces restreints, les structures complexes et la pénétration d’humidité. Pour garantir la sécurité des patients et la fiabilité des performances, ces robots très maniables utilisent souvent une combinaison de connecteurs étanches, de microélectronique, de capteurs miniaturisés, d’équipements de caméra et de fibres optiques.
Collectivement, ces éléments aident les médecins humains qualifiés à fournir des soins peu invasifs en accédant à des zones anatomiques précisément définies et en les visualisant, afin de prendre des décisions perceptives en temps réel, avec l’aide de l’IA. Cela permet souvent de réduire considérablement la taille des incisions, augmentant ainsi la sécurité, réduisant la douleur et les cicatrices, accélérant le temps de rétablissement du patient et réduisant les dépenses. Grâce aux robots chirurgicaux, de nombreuses interventions qui nécessitaient autrefois des séjours prolongés à l’hôpital peuvent désormais être pratiquées dans des centres de soins ambulatoires.
Assurer l’approvisionnement alimentaire de la planète est une entreprise vitale, c’est pourquoi le secteur agricole expérimente les technologies intelligentes depuis un certain temps. Par conséquent, l’IA apporte déjà un grand nombre d’améliorations qui ont un impact sur les principales activités agricoles.
En ce qui concerne la gestion du bétail, la vision industrielle et les capteurs sont associés à des dispositifs et des drones intégrés à l’IA pour contrôler le bien-être des animaux, suivre les troupeaux, évaluer les taux d’alimentation et les schémas comportementaux. En voici un exemple : l’imagerie infrarouge est évaluée pour aider à « voir » les symptômes de santé et les conditions de vie, tandis que des modèles formés par l’IA apprennent à reconnaître les mouvements anormaux des animaux.
De nombreux capteurs utilisés dans les systèmes modernes de suivi des animaux sont portables et transmettent des données au Cloud par le biais d’une communication à faible bande passante. Par exemple, des robots novateurs de surveillance des pâturages utilisent des bracelets électroniques qui interagissent avec des capteurs montés sur l’animal afin d’évaluer les interactions sociales et les modes d’alimentation. De même, des colliers intelligents basés sur des biocapteurs sont utilisés dans des régions comme l’Écosse pour surveiller la fertilité des vaches.
En ce qui concerne la gestion des cultures, les serres intelligentes intègrent des capteurs avec des actionneurs, la technologie HVAC, des systèmes d’irrigation et d’éclairage pour aider à visualiser, automatiser et optimiser la croissance des plantes. En fait, le terme « agriculture de précision » a été inventé pour décrire l’utilisation collective de capteurs assistés par l’intelligence artificielle, de moniteurs GPS, de communications sans fil et de véhicules aériens sans pilote (UAVS) pour superviser l’efficacité de l’agriculture. Par exemple, les tracteurs intelligents d’aujourd’hui s’appuient sur des réseaux de capteurs, des moniteurs visuels pilotés par l’IA, des contrôleurs embarqués et d’autres technologies avancées pour automatiser certaines fonctions de conduite, prémesurer et placer les semences, appliquer des engrais, évaluer les rendements et transmettre des informations sur les niveaux de carburant de l’équipement.
L’industrie 4.0, la quatrième révolution industrielle, permet aux fabricants de capturer et d’analyser des informations de manière à réduire les goulets d’étranglement en matière de productivité et à améliorer la manutention des matériaux. L’Internet industriel des objets (IIoT), en constante expansion, donne naissance à des usines intelligentes interconnectées qui sont de plus en plus améliorées par des applications de ML et l’utilisation de la vision industrielle. En effet, Grandview Research suggère que les besoins croissants en matière d’automatisation et d’amélioration des processus d’inspection de la qualité continueront à stimuler l’adoption de la vision industrielle dans les milieux industriels, le marché devant croître à un taux de croissance annuel moyen de 7,7 % d’ici à 2030.
L’atelier de fabrication présente un éventail de scénarios d’utilisation potentiels de la vision industrielle. L’évaluation de la santé des équipements en est un exemple. Les fabricants utilisent déjà l’IA pour analyser les données provenant des capteurs et des machines dans l’atelier, ce qui permet de prévoir la probabilité d’une défaillance de l’équipement. Lorsque les machines effectuent des autocontrôles de routine, la vision industrielle peut exploiter des algorithmes d’apprentissage prédéfinis pour « voir » les problèmes opérationnels et accélérer les réparations proactives.
En ce qui concerne la fabrication des produits, les chaînes d’assemblage automatisées commencent à appliquer une logique machine à machine (M2M) localisée, régie par des modules d’apprentissage automatique sophistiqués qui analysent les informations pour s’auto-adapter en temps réel. La vision industrielle peut aider à évaluer rapidement les matériaux à chaque étape de l’assemblage, en éliminant les éléments défectueux à mesure qu’ils sont identifiés. Des avantages similaires s’étendent à la fabrication additive, souvent appelée impression 3D, où la vision industrielle peut aider à repérer les erreurs précoces et les problèmes de prototypage avant qu’ils n’entraînent des défauts coûteux dans un produit fini complexe.
La vision industrielle permet également de perfectionner les robots industriels. Alors que les premiers robots industriels ne pouvaient utiliser que des capteurs pour évaluer des facteurs tels que les vibrations et la température, la vision industrielle peut permettre un apprentissage perceptuel qui aide les robots à reconnaître de minuscules fissures ou d’autres imperfections.
Les véhicules d’aujourd’hui sont de plus en plus électrifiés et, dans un avenir assez proche, nombre d’entre eux seront également entièrement autopilotés. Cette révolution exige l’intégration transparente de nombreux capteurs, caméras, antennes, câbles et connecteurs transmettant de manière fiable des données pour une analyse rapide.
Alimentées par ces relais de communication complexes, les voitures autonomes utilisent l’IA pour interagir avec les autres véhicules tout en identifiant les panneaux de signalisation, les feux de circulation et les piétons en temps réel. La vision industrielle, de plus en plus répandue, est la clé d’un fonctionnement sûr et fiable des véhicules autonomes.
Dans la cabine, par exemple, la vision artificielle peut déterminer si le conducteur s’assoupit, ce qui permet au véhicule de déclencher une alarme sonore. À l’extérieur du véhicule, la vision artificielle peut compléter les capteurs et les caméras assistés par l’IA pour interpréter les éléments d’infrastructure qui indiquent les stations de recharge ou les places de stationnement disponibles. Cette même technologie peut également continuer à améliorer la communication de véhicule à véhicule (V2V), en aidant les voitures à « voir » les signes d’un changement de voie imminent ou à identifier les dangers cachés afin d’éviter les collisions.
Bien entendu, la plupart des chaînes d’assemblage automobile utilisent déjà la vision industrielle pour détecter les nouvelles pièces, contribuer à l’inspection de la qualité, aider les robots à placer les composants, etc. Peu d’industries exposent les systèmes électroniques à un éventail plus large de conditions exténuantes que le transport - ainsi, en termes d’améliorations des usines intelligentes basées sur l’IA, le secteur des transports montre l’exemple.
Conclusion : les industries évoluent avec l’IA
L’IA s’avère extraordinairement efficace pour accélérer la prise de conscience et transformer l’efficacité. À mesure que des capacités avancées telles que la vision artificielle sont utilisées dans un nombre croissant de scénarios d’utilisation, il est de plus en plus probable que la troisième vague de l’IA définie par le DARPA finira par se concrétiser, à savoir la capacité des machines à faire des déductions et à expliquer leurs décisions.
Cependant, pour optimiser la productivité induite par l’IA, les capacités de gestion de l’énergie et des données doivent continuer à se développer de manière exponentielle. Cela nécessite une augmentation de la vitesse et de la capacité des centres de données, des capteurs et de la microélectronique avancés, ainsi que des connecteurs ultra-fiables conçus pour résister à des environnements difficiles. Avec des décennies d’expertise en ingénierie et une expérience intégrée au niveau mondial dans toutes les industries majeures, Molex et Arrow Electronics fournissent des solutions de connectivité de pointe qui aident les entreprises technologiques et les ingénieurs concepteurs d’aujourd’hui à poursuivre l’innovation.
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