Présentation de la détection d’objet
Avant de suivre ce cours, nous vous recommandons de lire le module Prise en main d’AI Builder et la documentation En quoi consiste AI Builder ?
Présentation de la détection d’objet AI Builder
La détection d’objet AI Builder est un modèle IA dont vous pouvez effectuer l’apprentissage pour détecter des objets dans les images. En général, les modèles IA exigent la fourniture d’échantillons de données pour effectuer l’apprentissage avant de réaliser des prédictions. L’apprentissage des modèles prédéfinis est effectué au préalable à l’aide d’un ensemble d’exemples fournis par Microsoft et immédiatement prêts à l’emploi dans des prédictions.
Pour les prédictions, la détection d’objet AI Builder reconnaît les objets que vous avez soumis pendant la phase d’apprentissage grâce à la technologie Détection d’objet Azure Custom Vision. La détection d’objet permet de détecter jusqu’à 500 objets différents dans un même modèle et prendre en charge les images ou photos JPG, PNG, BMP au moyen du contrôle Power Apps.
Actions que vous pouvez réaliser avec la détection d’objet
La détection d’objet AI Builder offre aux créateurs des fonctionnalités de reconnaissance d’objets. Du fait de son intégration complète avec le reste de la plateforme d’entreprise, elle permet d’accélérer les flux de travail manuels et d’automatiser un large éventail de scénarios qui sont actuellement uniquement réalisés avec une intervention humaine.
Scénario 1 : comptage d’objets
Les collaborateurs chargés de l’audit sur le terrain prennent des photos des produits sur étagères. La détection d’objet fournit un nombre de chaque produit sur l’image. Ces informations peuvent être utilisées pour mettre à jour le logiciel de gestion des stocks.
Exemple :
Une entreprise de produits de grande consommation envoie des auditeurs prendre des photos de leurs produits sur des étagères à des fins de vérification de conformité. L’auditeur prend une photo qui sera ensuite traitée par AI Builder pour extraire le décompte de chaque produit. Ces décomptes peuvent être transmis à l’entreprise en temps réel pour évaluer la conformité du supermarché.
Scénario 2 : reconnaissance du logo d’une marque
Une entreprise souhaite surveiller l’utilisation de son logo et de sa marque sur les réseaux sociaux.
Exemple :
Une entreprise traite les images signalées par un hashtag spécifique. De plus, elle peut détecter la présence de son logo et voir comment il est utilisé. Ce processus est exécuté automatiquement par un flux.
Scénario 3 : reconnaissance d’objet dans un scénario d’apprentissage
Un agent de terrain prend un produit en photo. Ce produit est reconnu et toutes les informations supplémentaires et saisies manuellement sont automatiquement récupérées.
Exemple :
Une entreprise envoie des techniciens réparer des chaudières industrielles. Les techniciens ne sont pas obligés de transporter les manuels et les guides de référence de toutes les chaudières sur lesquelles ils pourraient travailler. Ils prennent une chaudière en photo et accèdent au manuel du produit qui a été rédigé par un expert de l’entreprise.
Maintenant que vous connaissez les notions de base de la détection d’objet AI Builder, créez votre premier modèle de détection d’objet.