La vision par ordinateur détermine la façon dont les agents d'intelligence artificielle prennent des décisions

Chaque secteur, de la fabrication à la vente au détail, est confronté à ses propres défis en matière de processus, et trouver des moyens innovants pour résoudre ces problèmes a toujours été essentiel pour diriger des entreprises prospères. Récemment, les agents d'IA sont devenus une solution populaire dans de nombreux domaines. Ces systèmes vont au-delà de l'analyse des données. Ils peuvent également prendre des mesures. 

Par exemple, les agents d'IA dans la fabrication peuvent détecter les défauts en temps réel et lancer automatiquement des mesures de contrôle de la qualité pour assurer le bon déroulement de la production. De même, dans la logistique et le commerce de détail, ils peuvent surveiller plusieurs sites à l'aide d'une surveillance intelligente et alerter instantanément les équipes en cas d'activité inhabituelle. 

À mesure que cette tendance se développe, les agents d'IA transforment activement les industries du monde entier. Le marché mondial des agents d'IA a atteint 5,1 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 47,1 milliards de dollars d'ici 2030.

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L'une des technologies clés à l'origine de ces avancées est la vision par ordinateur. En permettant aux machines de traiter et d'interpréter les données visuelles, Vision AI permet aux agents d'IA d'effectuer des tâches de vision par ordinateur telles que la détection d'objets en temps réel, la segmentation d'instances et le suivi d'objets avec une précision incroyable. Elle comble le fossé entre ce que les machines voient et la façon dont elles prennent des décisions, ce qui en fait un élément essentiel de nombreuses solutions alimentées par l'IA.

Dans cet article, nous allons explorer les agents d'intelligence artificielle et leur relation avec la vision par ordinateur. Nous aborderons également les différents types d'agents d'IA et la façon dont ils sont utilisés dans les applications basées sur la vision. C'est parti !

Qu'est-ce qu'un agent d'intelligence artificielle ?

Avant de plonger dans les agents d'IA basés sur la vision, prenons un moment pour comprendre les agents d'IA en général afin de voir à quel point ces systèmes peuvent être polyvalents.

Un agent d'IA est un système intelligent qui peut comprendre et répondre à des tâches ou à des questions sans avoir besoin de l'aide d'un humain. De nombreux agents d'IA utilisent l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP) pour gérer un large éventail de tâches, qu'il s'agisse de répondre à des questions élémentaires ou de gérer des processus complexes. 

Certains agents d'IA ont même la capacité d'apprendre et de s'améliorer au fil du temps, contrairement aux systèmes d'IA traditionnels qui dépendent de l'apport humain pour chaque mise à jour. C'est pourquoi les agents d'intelligence artificielle deviennent rapidement une partie essentielle de l'intelligence artificielle. Ils peuvent automatiser des tâches, prendre des décisions et interagir avec leur environnement sans avoir besoin d'une supervision constante. Ils sont particulièrement utiles pour gérer les tâches répétitives et chronophages.

Par exemple, tu peux trouver des agents d'IA dans des secteurs comme le service à la clientèle et l'hôtellerie. Les agents d'IA sont utilisés pour traiter les remboursements et proposer des recommandations de produits personnalisées dans le service client. Pendant ce temps, dans le secteur de l'hôtellerie, ils peuvent aider le personnel de l'hôtel à gérer les demandes des clients, à rationaliser le service en chambre et à suggérer aux clients des attractions à proximité. Ces exemples montrent comment les agents d'IA rendent les processus quotidiens plus rapides et plus efficaces.

Comprendre le fonctionnement des agents d'IA visionnaires

Ensuite, jetons un rapide coup d'œil sur le fonctionnement des agents d'intelligence artificielle. Bien que chaque agent d'IA soit unique et conçu pour des tâches spécifiques, ils partagent tous les mêmes trois étapes principales : la perception, la prise de décision et l'action.

Tout d'abord, à l'étape de la perception, les agents d'IA recueillent des informations provenant de différentes sources pour comprendre ce qui se passe. L'étape suivante est celle de la prise de décision. À partir des informations qu'ils recueillent, ils utilisent leurs algorithmes pour analyser la situation et décider du meilleur plan d'action. Enfin, il y a l'action. Une fois qu'ils ont pris une décision, ils l'exécutent - qu'il s'agisse de répondre à une question, d'accomplir une tâche ou de signaler un problème à un humain.

Cela peut sembler simple, mais selon le type d'agent d'IA, il se passe souvent beaucoup de choses en coulisses pour que ces étapes fonctionnent. De l'analyse de données complexes à l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique avancés, chaque agent d'IA est construit pour gérer des tâches spécifiques à sa manière. 

Par exemple, alors que de nombreux agents d'IA se concentrent sur le traitement du langage par le biais du NLP, d'autres - connus sous le nom d'agents d'IA de vision - intègrent la vision par ordinateur pour traiter les données visuelles. En utilisant des modèles avancés de vision par ordinateur tels que Ultralytics YOLO11les agents d'IA de vision peuvent effectuer des analyses d'images plus précises.

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Vision Les agents d'intelligence artificielle dans les voitures auto-conduites

Prenons l'exemple des voitures auto-conduites pour voir comment les agents d'IA de vision fonctionnent à travers les trois grandes étapes décrites ci-dessus :

• Perception : Les agents IA de vision des voituresautopilotées collectent des données visuelles à partir de caméras et de capteurs installés sur le véhicule. Ces données comprennent des images et des vidéos de l'environnement proche, comme les autres véhicules, les piétons, les feux de signalisation et les panneaux de signalisation.
• Prise de décision : L'agent d'IA traite ces données visuelles à l'aide de modèles tels que YOLO11. Il identifie les objets tels que les voitures et les piétons, détecte les obstacles ou les changements de voie soudains, et reconnaît les modèles tels que le flux de circulation et l'état des signaux. Cela aide la voiture à comprendre les conditions routières en temps réel.
• Action : En fonction de son analyse, l'agent d'IA prend des mesures, par exemple en braquant pour éviter un obstacle, en ajustant la vitesse ou en s'arrêtant à un feu rouge. Ces décisions sont prises rapidement pour assurer une conduite sûre et efficace.

Les voitures autopilotées de Waymo sont un excellent exemple de cette technologie. Elles utilisent des agents d'IA de vision pour comprendre leur environnement, prendre des décisions en temps réel et naviguer sur les routes de manière sûre et efficace sans intervention humaine.

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Types d'agents d'IA visionnaires 

Maintenant que nous avons vu comment fonctionnent les agents d'intelligence artificielle et comment ils utilisent la vision par ordinateur, examinons les différents types d'agents d'intelligence artificielle. Chaque type est conçu pour des tâches spécifiques, qu'il s'agisse d'actions simples ou de prises de décision et d'apprentissage plus complexes.

Agents réflexes simples

Les agents réflexes simples sont le type le plus élémentaire d'agent d'intelligence artificielle. Ils réagissent à des entrées spécifiques par des actions prédéfinies, en se basant uniquement sur la situation actuelle, sans tenir compte de l'historique ou des résultats futurs. Ces agents utilisent généralement de simples règles "si-alors" pour guider leur comportement.

En ce qui concerne l'analyse d'images, un simple agent réflexe peut être programmé pour détecter une couleur particulière (comme le rouge) et déclencher une action immédiate (comme mettre en évidence ou compter les objets rouges). Bien que cela puisse fonctionner pour des tâches simples, cela ne suffit pas dans des environnements plus complexes, car l'agent n'apprend pas ou ne s'adapte pas à partir de ses expériences précédentes.

Agents réflexes basés sur des modèles

Les agents réflexes basés sur un modèle sont plus avancés que les agents réflexes simples car ils utilisent un modèle interne de leur environnement pour mieux comprendre la situation. Ce modèle leur permet de gérer les informations manquantes ou incomplètes et de prendre des décisions plus éclairées. 

Prends l'exemple des systèmes de caméras de sécurité à IA. Les agents d'IA qui y sont intégrés peuvent utiliser la vision par ordinateur pour analyser ce qui se passe en temps réel. Ils peuvent comparer les mouvements et les actions à un modèle de comportement normal, ce qui les aide à repérer les activités inhabituelles, comme le vol à l'étalage, et à signaler avec plus de précision les menaces potentielles pour la sécurité.

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Agents basés sur l'utilité

Pense à un drone utilitaire utilisé pour la surveillance des cultures. Il ajuste sa trajectoire de vol pour couvrir plus de terrain tout en évitant les obstacles et choisit le meilleur itinéraire pour le travail. Cela signifie que le drone évalue plusieurs actions potentielles, comme la zone à privilégier ou la façon de naviguer efficacement, et choisit celle qui maximise son efficacité. 

De même, les agents basés sur l'utilité sont conçus pour choisir la meilleure action parmi plusieurs options afin d'obtenir le plus grand bénéfice ou résultat. Les agents Vision AI conçus à cet effet peuvent traiter et analyser différentes entrées visuelles, telles que des images ou des données de capteurs, et sélectionner le résultat le plus utile en fonction de critères prédéfinis. 

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Agents basés sur des objectifs

Les agents basés sur les objectifs sont similaires aux agents basés sur l'utilité car ils visent tous deux à atteindre des objectifs spécifiques. Cependant, les agents basés sur les objectifs se concentrent uniquement sur les actions qui les rapprochent de leur objectif défini. Ils évaluent chaque action en fonction de sa contribution à la réalisation de leur objectif, sans tenir compte d'autres facteurs tels que la valeur globale ou les compromis.

Par exemple, une voiture autopilotée fonctionne comme un agent basé sur les objectifs lorsque son objectif est d'atteindre une destination. Elle traite les données provenant des caméras et des capteurs de l'IA pour prendre des décisions telles que l'évitement des obstacles, le respect des feux de circulation et le choix des bons virages pour rester sur la bonne voie. Ces décisions sont entièrement guidées par la façon dont elles s'alignent sur l'objectif d'atteindre la destination de manière sûre et efficace. Contrairement aux agents basés sur l'utilité, les agents basés sur les objectifs se concentrent uniquement sur la réalisation de l'objectif sans tenir compte de critères supplémentaires tels que l'efficacité ou l'optimisation.

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Agents d'apprentissage

Si tu es familier avec la vision par ordinateur, tu as peut-être entendu parler du réglage fin - un processus par lequel les modèles s'améliorent en apprenant à partir de nouvelles données. Les agents d'apprentissage fonctionnent de la même manière, en s'adaptant et en s'améliorant au fil du temps, à mesure qu'ils acquièrent de l'expérience. Dans des applications telles que le contrôle qualité basé sur la vision, ces agents s'améliorent pour détecter les défauts à chaque inspection. Cette capacité à affiner leurs performances est particulièrement vitale dans des domaines comme l'aviation, où la sécurité et la précision sont essentielles.

Agents hiérarchiques

Les agents hiérarchiques simplifient les tâches complexes en les divisant en étapes plus petites et plus faciles à gérer. Un agent de niveau supérieur supervise le processus global et prend des décisions stratégiques, tandis que les agents de niveau inférieur s'occupent de tâches spécifiques. C'est plus efficace lorsqu'il s'agit d'opérations qui impliquent plusieurs étapes et une exécution détaillée.

Par exemple, dans un entrepôt automatisé, un robot de niveau supérieur peut planifier le processus de tri, en décidant quels articles doivent aller dans quelles zones. Parallèlement, les robots de niveau inférieur se concentrent sur l'identification des articles à l'aide de la vision par ordinateur, en analysant les caractéristiques telles que la taille, la forme ou les étiquettes, et en les organisant dans les bons bacs. Une répartition claire des responsabilités contribue au bon fonctionnement du système.

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Comment commencer à construire un agent d'IA visionnaire

Le cœur d'un agent d'intelligence artificielle doté de capacités visuelles est un modèle de vision par ordinateur. L'un des modèles de vision par ordinateur les plus récents et les plus fiables disponibles aujourd'hui est Ultralytics YOLO11 . YOLO11 est connu pour son efficacité et sa précision en temps réel, ce qui le rend parfait pour les tâches de vision par ordinateur.

Voici les différents processus impliqués dans la construction de ton propre agent d'IA avec les capacités de YOLO11's :

• Prépare un jeu de données: Collecte et prétraite les images étiquetées pertinentes pour la tâche que ton agent d'intelligence artificielle effectuera.

• Entraînement sur mesure le modèle : Entraîne YOLO11 spécifiquement sur ton ensemble de données pour améliorer sa précision et ses performances pour ton application unique.

• Intégrer à un cadre de prise de décision : Connecte le modèle entraîné à un système qui permet à l'agent d'IA de prendre des décisions basées sur des entrées visuelles.

• Teste et affine : Déploie l'agent d'IA, teste ses performances, recueille des commentaires et ajuste le modèle pour améliorer la précision et la fiabilité.

Principaux enseignements

Les agents d'IA intégrés à la vision par ordinateur - les agents d'IA de vision - changent les industries en automatisant les tâches, en rendant les processus plus rapides et en améliorant la prise de décision. Des villes intelligentes contrôlant la circulation aux systèmes de sécurité utilisant la reconnaissance faciale, ces agents apportent de nouvelles solutions à des problèmes courants. 

Ils peuvent également continuer à apprendre et à s'améliorer au fil du temps, ce qui les rend utiles dans des environnements changeants. Avec des outils comme YOLO11, la création et l'utilisation de ces agents d'IA sont plus faciles, ce qui conduit à des solutions plus intelligentes et plus efficaces.

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