Glossaire

Détection d'anomalies dans les images

Qu’est-ce que Détection d'anomalies dans les images ?

La détection d'anomalies dans les images recherche, sur des photos ou des vidéos, des écarts par rapport à l'état normal : rayures, fissures ou décolorations sur des pièces en production, ou irrégularités sur des images médicales. Souvent, un modèle apprend d'abord à partir de nombreux exemples sans défaut, puis signale tout ce qui s'en écarte. C'est utile car les vrais défauts sont rares et difficiles à décrire entièrement à l'avance.

Ce que fait KI.ordo

KI.ordo n'analyse pas d'images ; la plateforme traite uniquement du texte, par exemple des rapports de contrôle ou des mesures sous forme de tableau.

Thèmes

Vision par ordinateur
Contrôle qualité
Production

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Termes associés

Détection d'anomalies

La détection d'anomalies repère des données, événements ou motifs qui s'écartent nettement de la normale : transactions inhabituellement élevées, sauts soudains dans des mesures de capteurs, doublons ou activité réseau suspecte. Elle est utilisée en finance, sécurité informatique, production et contrôle qualité. Les méthodes vont de simples seuils statistiques à des modèles d'apprentissage ; les signalements sont des indices qu'une personne doit évaluer.

Analyse de données
Contrôle qualité
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Modèle

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine de l'IA dans lequel des ordinateurs analysent des images et des vidéos. Les tâches typiques consistent à détecter et localiser des objets, lire du texte dans des images ou mesurer des pièces. Cette technologie sert par exemple au contrôle qualité en production, aux systèmes d'aide à la conduite, à la logistique ou à l'imagerie médicale.

analyse d'images
apprentissage profond
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Reconnaissance d'images

La reconnaissance d'images est un domaine de la vision par ordinateur dans lequel un logiciel identifie ce que montre une image : objets, personnes, texte, logos ou scènes. Elle repose généralement sur des réseaux de neurones entraînés sur de nombreuses images annotées. Les applications vont du contrôle qualité en production au tri de photos de produits, jusqu'à l'aide à l'imagerie médicale. Pour les images de personnes, la protection des données et les biais possibles exigent une attention particulière.

Vision par ordinateur
Analyse d'images
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Segmentation sémantique

La segmentation sémantique attribue une classe à chaque pixel d'une image, par exemple route, véhicule, personne ou ciel. On obtient une sorte de carte colorée du contenu de l'image. Contrairement à la segmentation d'instances, les objets de même type ne sont pas distingués : trois voitures sont regroupées sous « voiture ». Elle est utilisée par exemple pour la conduite autonome, en imagerie médicale pour délimiter des tissus ou pour l'analyse d'images aériennes et satellitaires.

vision par ordinateur
analyse d'images
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