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Glossaire IA

Vision par ordinateur

La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'interpréter et de comprendre images et vidéos, en reconnaissant objets, textes et scènes presque comme le feraient des humains.

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Dans ce guide

  1. 1Ce que signifie Vision par ordinateur
  2. 2Pourquoi Vision par ordinateur compte

Ce que signifie Vision par ordinateur

Pour un ordinateur, une image n'est qu'une grille de points colorés. La vision par ordinateur regroupe les techniques d'IA qui donnent un sens à ces points - en identifiant qu'une photo contient une voiture, un visage ou une ligne de texte manuscrit.

Un exemple familier : l'appli photo de votre téléphone qui regroupe les images par personne, ou une appli bancaire qui lit un chèque que vous photographiez. Dans les deux cas, la vision par ordinateur extrait une information utile à partir d'images brutes.

Pourquoi Vision par ordinateur compte

La vision par ordinateur alimente de nombreuses automatisations pratiques, et les outils IA modernes la rendent utilisable sans travail technique poussé. Savoir ce qu'elle permet aide à repérer les tâches qui valent la peine d'être automatisées.

Elle permet des automatisations qui lisent reçus, pièces d'identité et documents
Les outils IA multimodaux apportent la vision par ordinateur aux créateurs no-code
Elle prend en charge des tâches comme le contrôle qualité et le tri d'images
Elle élargit les types de workflows IA que vous pouvez construire

Questions fréquentes

Généralement non. Les outils IA multimodaux modernes gèrent la compréhension des images à votre place, si bien que vous pouvez construire des automatisations basées sur l'image avec des outils no-code, sans étudier la vision par ordinateur en profondeur.

Plus de termes IA

Grand modèle de langage (LLM)Un modèle IA entraîné sur d'énormes quantités de texte pour comprendre et générer le langage humain.Apprentissage automatiqueUne branche de l'IA où les ordinateurs apprennent des motifs à partir de données au lieu de suivre des règles fixes et explicites.Apprentissage profondUn type d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones en couches pour apprendre des motifs complexes à partir de grandes quantités de données.

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