La technologie évolue sans cesse et est liée à tout ce que nous faisons dans notre vie personnelle et professionnelle. Des smartphones aux interfaces informatiques de pointe, la technologie constitue le fondement de notre société et un phare pour une croissance continue. La vision par ordinateur est à l’avant-garde de ce monde et s’apprête à changer notre façon de travailler.
L’adoption d’outils de vision par ordinateur dans le cadre de l’automatisation des tests logiciels constitue une nouvelle étape de la révolution technologique. Elle joue un rôle essentiel dans de nombreuses activités quotidiennes et vise désormais à affiner nos tâches quotidiennes tout en réduisant les erreurs, en améliorant la qualité et en augmentant les résultats.
Qu’est-ce que la vision par ordinateur ?
Dans les termes les plus simples, la vision par ordinateur consiste à apprendre à un ordinateur à voir et à interpréter correctement des images comme un être humain. Il s’agit d’une technologie complexe et de pointe qui repose sur l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique.
La vision par ordinateur est une autre étape vers la réalisation de tâches humaines par des ordinateurs afin d’améliorer l’efficacité et de réduire les erreurs. Cette approche pluridisciplinaire permet aux ordinateurs de convertir les images en données lisibles et d’interpréter les liens entre ces informations.
Pour aller plus loin, le processus donne aux ordinateurs la capacité de lire une scène et de formuler une réaction appropriée. Par exemple, la vision par ordinateur peut aider les voitures à conduite autonome à reconnaître les obstacles afin d’éviter les collisions ou à prendre en charge les outils d’automatisation des processus robotiques (RPA) pour créer un flux de travail plus efficace.
Comment fonctionne la vision par ordinateur ?
Un ordinateur ne verra jamais comme nous, car les ordinateurs n’ont pas d’yeux pour recevoir et traduire les données au cerveau. La technologie de la vision par ordinateur repose donc sur une symphonie complexe de données et d’algorithmes qui reflètent la manière dont les yeux humains reçoivent les images et les transmettent au cerveau.
Il est important de noter que nous ne comprenons toujours pas complètement le fonctionnement du cerveau humain. La plupart des gens ont une compréhension rudimentaire du fait que les yeux reçoivent des informations, les traduisent et transmettent les messages à notre cerveau. Cependant, les neuroscientifiques peuvent vous dire que la vision humaine est bien plus complexe et que nous avons encore une compréhension limitée du fonctionnement de notre cerveau.
Ces limites de la compréhension se transposent à un ingénieur en vision par ordinateur qui tente d’apprendre à un ordinateur comment voir. Les données et les algorithmes utilisés pour apprendre à un ordinateur à “voir” et à interpréter des images restent limités par notre compréhension de l’interaction entre les yeux et le cerveau humains.
La technologie de vision par ordinateur repose actuellement sur la reconnaissance des formes et sur une technologie avancée. L’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) permettent aux ordinateurs de décomposer les images, d’interpréter les données et d’identifier les éléments.
Les ingénieurs en vision artificielle utilisent l’apprentissage automatique pour apprendre aux ordinateurs à classer les images en leur fournissant des milliers d’images d’un même sujet. Chaque image porte des étiquettes et des balises identifiant ce dont il s’agit, comme une voiture ou un chien.
CNN améliore les processus d’apprentissage automatique pour aider l’ordinateur à créer une représentation pixellisée du sujet. En utilisant les pixels et les étiquettes associées, l’ordinateur prédit ce qu’est le sujet et vérifie continuellement sa précision jusqu’à ce qu’il fasse des identifications cohérentes et correctes.
La vision par ordinateur s’étend même aux chaînes d’images et de vidéos avec un réseau neuronal récurrent (RNN). L’utilisation des RNN permet aux ordinateurs d’identifier et de relier plusieurs images.
L’histoire de la vision par ordinateur
La technologie de vision par ordinateur remonte à 1959, lorsque Russell Kirsch a scanné une image de son fils dans un ordinateur. La ressemblance du fils de Kirsch est devenue la première image numérique dans toute sa gloire granuleuse, et elle a lancé une toute nouvelle branche de l’informatique et du développement de l’IA.
Quelques années plus tard, Larry Roberts a rédigé sa thèse de doctorat sur la possibilité d’utiliser des images bidimensionnelles pour extraire des informations tridimensionnelles sur des sujets solides. Ses travaux ont ouvert la voie à des décennies de progrès et ont contribué à sa renommée en tant que père de l’internet.
Grâce à ces premiers pionniers, les ingénieurs en informatique du monde entier ont cherché de nouveaux moyens de convertir les images du monde réel en données qu’un ordinateur pourrait reconnaître, trier, traiter et réagir.
1980 a vu l’introduction du néocognitron, la première version de Kunihiko Fukushimadu CNN d’aujourd’hui. Au début des années 1990, la vidéosurveillance est apparue dans les distributeurs automatiques de billets et moins d’une décennie plus tard, les chercheurs du MIT ont dévoilé les premiers cadres de détection des visages en temps réel.
Les chercheurs, les ingénieurs et les développeurs ont accéléré le rythme dans un effort continu pour obtenir les meilleures solutions possibles en matière de vision par ordinateur. Google, Facebook, Apple, Amazon et même des gouvernements internationaux sont entrés dans le domaine pour développer des technologies de vision par ordinateur, de la reconnaissance faciale aux voitures à conduite autonome.
Applications des technologies de vision par ordinateur
Il n’est pas toujours facile de voir les vastes applications et avantages de la technologie avant de prendre un peu de recul. Larry Roberts savait peut-être que ses idées allaient bouleverser la planète et changer la vie des gens, mais il n’avait probablement pas prévu toutes les utilisations potentielles de la vision par ordinateur.
Reconnaissance faciale
La reconnaissance faciale est peut-être l’utilisation la plus populaire et la plus controversée de la technologie de vision par ordinateur. Les applications sont presque infinies et vont de l’usage personnel aux mesures de sécurité publique.
- Facebook l’utilise pour aider les utilisateurs à marquer les personnes dans les images partagées.
- Les forces de l’ordre peuvent exploiter les flux vidéo pour identifier les criminels.
- Les banques peuvent surveiller les guichets automatiques en temps réel et identifier les activités suspectes afin d’accroître la sûreté et la sécurité.
- Les personnes peuvent ouvrir leur téléphone d’un simple coup d’œil dans la caméra.
Si ces applications améliorent l’efficacité et ont du sens pour la plupart des gens, la technologie de reconnaissance faciale reste controversée dans certains secteurs, principalement en ce qui concerne les mesures de surveillance gouvernementales. Si la reconnaissance faciale peut accroître la sûreté et la sécurité, il est nécessaire de fixer des limites et de légiférer pour protéger la vie privée.
La circulation, la conduite et l’industrie automobile
La vision par ordinateur a changé notre façon de conduire et de gérer le trafic. Elle a ouvert la voie aux technologies adaptatives pour améliorer l’expérience de conduite et aider les villes à réduire la congestion en s’attaquant aux rues problématiques.
1. Modes de circulation et soutien aux forces de l’ordre
La télévision en circuit fermé (CCTV) s’appuie sur la vision par ordinateur pour suivre et classer les véhicules à diverses fins. Non seulement les villes peuvent surveiller le trafic, mais elles peuvent également effectuer une analyse des flux de circulation à grande échelle pour déterminer les points chauds et les moyens de réduire les embouteillages. Il est possible de déterminer le temps nécessaire pour parcourir un tronçon d’autoroute et d’identifier les accidents.
En outre, la technologie de vision par ordinateur aide les forces de l’ordre à rendre les rues plus sûres et à tenter de réduire les accidents. Les caméras peuvent identifier les voitures en excès de vitesse et alerter les agents sur d’autres infractions au code de la route. Il est également possible de surveiller le comportement des conducteurs, comme la distraction au volant et le port ou non de la ceinture de sécurité.
2. Contrôle du stationnement
Si vous êtes déjà entré dans un parking et que vous avez tourné en rond pour découvrir que le parking était plein, vous pouvez apprécier les avantages de la vision par ordinateur pour le contrôle du stationnement. Des caméras peuvent identifier les emplacements libres et renvoyer l’information à un ordinateur lorsque le parking est plein. Des panneaux à l’entrée peuvent avertir les conducteurs que les terrains sont pleins et éviter des maux de tête à tout le monde.
En outre, les parcs de stationnement payants peuvent contrôler les plaques d’immatriculation et les emplacements individuels pour déterminer combien de temps une voiture reste garée. Les propriétaires de lots peuvent réduire les pertes et surveiller leurs investissements.
3. Véhicules à conduite autonome
Il n’est pas facile de trouver une voiture sans une certaine forme de technologie de vision par ordinateur. La plupart des nouveaux véhicules sont dotés de multiples applications qui rendent la conduite moins aléatoire, comme le stationnement automatique et le régulateur de vitesse.
Bien qu’il s’agisse de technologies relativement nouvelles, les voitures à conduite autonome sont en projet depuis des décennies. Les voitures autonomes ne sont plus reléguées aux films de science-fiction. Bien que la plupart des voitures ne soient pas entièrement autonomes, certaines ne nécessitent pas la présence d’un conducteur humain, sauf si la situation dépasse les capacités de la voiture, comme dans un embouteillage.
Les véhicules à conduite autonome s’appuient sur une série de technologies de vision par ordinateur pour fonctionner sans conducteur humain aux commandes. Les véhicules de plus haut niveau possèdent suffisamment de caméras et de données pour manœuvrer les rues en toute sécurité grâce à des fonctions avancées de détection des piétons, de détection des panneaux de signalisation, d’évitement des collisions et de surveillance de l’état des routes.
Industrie des soins de santé
Le secteur des soins de santé reste à la pointe de la plupart des avancées technologiques, car nous cherchons des moyens de vivre plus longtemps et de nous sentir en meilleure santé. Il n’est pas surprenant que le secteur des soins de santé ait adopté la vision par ordinateur pour la détection du cancer, la classification des cellules pour identifier les maladies et, plus récemment, les diagnostics COVID.
Les techniciens peuvent également utiliser la vision par ordinateur pour analyser les mouvements afin d’identifier d’éventuelles affections neurologiques et musculo-squelettiques. Il est utile pour la rééducation, la thérapie et l’aide à l’exercice pour ceux qui se remettent de blessures en évaluant le mouvement et en démontrant les exercices. Les sources de traitement peuvent renvoyer un patient chez lui ou dans un centre de soins assistés avec des vidéos guidant les mouvements appropriés pour éviter de nouvelles blessures et accélérer le rétablissement en toute sécurité.
En outre, l’une des principales applications émergentes de la vision par ordinateur en médecine est la formation professionnelle. Les résidents, les médecins et les chirurgiens peuvent se former aux compétences médicales par le biais de plateformes virtuelles leur permettant de simuler des opérations et des procédures en toute sécurité avant d’entreprendre des cas réels.
Soutien aux détaillants
L’automatisation des logiciels de vision par ordinateur aide les magasins de détail en suivant les clients pour compter le trafic dans les magasins. Le suivi des tendances permet aux magasins de recruter du personnel en conséquence, mais il aide également les équipes de prévention des pertes à surveiller les rôdeurs et à cibler les problèmes de vol.
Applications agricoles
Les agriculteurs ayant des exploitations massives peuvent rationaliser leurs activités grâce à des logiciels de vision par ordinateur qui surveillent les animaux et les cultures. Il est plus facile d’identifier rapidement les infestations d’insectes et les foyers de maladies, de suivre les rendements et d’optimiser votre équipe. Les agriculteurs confrontés à un manque de personnel peuvent automatiser diverses activités, notamment la récolte, le désherbage et l’ensemencement.
Automatisation de la fabrication
La fabrication pourrait être l’une des meilleures options pour tirer parti de l’automatisation et de la vision par ordinateur. Il s’agit de l’étape suivante de l’hyperautomatisation, les équipes de production intégrant des logiciels de vision par ordinateur pour améliorer tout, de la production au contrôle de la qualité.
- Améliorez l’analyse de la productivité avec la reconnaissance faciale pour évaluer l’utilisation individuelle du temps et des ressources afin de créer des processus plus efficaces.
- Exploitez les logiciels de vision par ordinateur pour inspecter visuellement les équipements et identifier les problèmes plus tôt, ce qui peut réduire les temps d’arrêt et les coûts de réparation. Il peut également identifier les points faibles des équipements de protection individuelle (EPI).
- Les équipes chargées de l’assurance qualité peuvent utiliser l’automatisation des logiciels de vision par ordinateur pour évaluer et comparer les produits afin d’éliminer les composants défectueux ou d’identifier les articles devant être réparés avant leur envoi.
En outre, les entreprises peuvent élaborer des modules de formation et des évaluations des compétences en utilisant des équipements virtuels et des logiciels de vision par ordinateur. Les employés peuvent acquérir de nouvelles compétences et renforcer leurs capacités existantes pour améliorer leurs performances et leur efficacité sans sacrifier aucun produit.
La vision par ordinateur dans l’automatisation des tests logiciels – un récit du passé, du présent et du futur
La plupart des secteurs bénéficient de la technologie de vision par ordinateur, mais la prochaine étape consiste à adopter les outils de vision par ordinateur pour l’automatisation des tests logiciels. L’utilisation d’un logiciel de vision par ordinateur pour l’automatisation des tests n’est pas un concept nouveau, mais il a beaucoup évolué depuis les premières tentatives.
Évolution de la vision par ordinateur dans les tests de logiciels – L’histoire
Les logiciels de test existaient déjà dans les années 1970, mais leur mise en place sur site nécessitait un effort considérable. Sans l’internet, les entreprises de développement de logiciels devaient coder et envoyer des tests individuels à chaque client.
Les premières itérations de logiciels de tests automatisés nécessitaient des mises à jour fréquentes et les systèmes trop simplifiés ne pouvaient pas gérer les tâches complexes. En outre, il y a eu plusieurs problèmes d’incompatibilité et d’erreur humaine.
Pendant plusieurs décennies, les tests automatisés ont été moins efficaces et plus longs que les tests manuels. Il a fallu des gains et des avancées technologiques considérables pour aboutir à des produits viables et débloquer les avantages des logiciels de tests automatisés, y compris la vision par ordinateur.
Comment la vision par ordinateur est utilisée dans l’automatisation des tests de logiciels – Le présent
L’évolution des logiciels d’essais automatisés s’est considérablement modifiée grâce aux progrès de la technologie de la vision par ordinateur. La classification des images, la détection et le suivi des objets, ainsi que la recherche d’images basée sur le contenu ont révolutionné le processus d’automatisation des tests logiciels.
Aujourd’hui, les entreprises et les gouvernements utilisent des outils de test de vision par ordinateur pour le développement et l’automatisation des logiciels afin d’accroître l’efficacité et la productivité. Il s’agit d’une étape essentielle de l’hyperautomatisation et de la rationalisation des processus afin d’améliorer les résultats et de maximiser la production sans compromettre la qualité.
Les utilisations émergentes de la vision par ordinateur dans l’automatisation des tests logiciels – L’avenir
Les projections du secteur soulignent la croissance de l’apprentissage automatique et l’expansion des CNN pour automatiser davantage de charges de travail et optimiser les processus existants. Il est probable que nous verrons davantage de services basés sur le cloud et une utilisation accrue des drones et des appareils mobiles pour permettre aux gens de travailler de n’importe où dans le monde.
Les avantages de la vision par ordinateur dans l’automatisation des tests logiciels
Les avantages des outils de vision par ordinateur dans les tests de logiciels ne peuvent pas être surestimés, mais il est impossible d’élucider tous les avantages possibles. Pourtant, certains des principaux avantages peuvent entraîner une croissance et des changements de productivité incroyables.
Réduit les angles morts
L’un des principaux avantages des outils de vision par ordinateur dans les tests de logiciels est la possibilité de réduire les angles morts des processus existants. L’amélioration des outils de test d’automatisation existants grâce à des logiciels de vision par ordinateur permet d’orienter les machines dans un espace et de combler les lacunes. L’automatisation des logiciels de vision par ordinateur soutient les systèmes en remplissant les blancs autour des données pour ancrer les informations reçues et formuler une image plus complète.
Test rapide
La rapidité des tests est un autre avantage de la prise en compte des tests de vision par ordinateur dans les applications d’ingénierie logicielle. Grâce à la vision par ordinateur, votre équipe n’a pas à perdre un temps précieux à élaborer des données pour des paramètres ou des produits non standard. L’ordinateur peut s’adapter aux changements en fonction de l’affichage et des images qu’il reçoit.
Amélioration constante de
Comme la plupart des avancées technologiques, les outils de test de vision par ordinateur pour le développement de logiciels restent en évolution, car les programmeurs affinent et étendent leurs capacités. L’utilisation de logiciels de vision par ordinateur pour l’automatisation des tests restera à l’avant-garde de la plupart des industries pour les années à venir, car la marge de progression est indéfinie.
Tests automatisés des interfaces graphiques
Il n’est pas facile de trouver des humains pour accomplir de manière fiable des tâches banales dans n’importe quel secteur d’activité. Trouver des moyens d’automatiser ces processus fastidieux permet donc de sauver tout le monde. Les meilleurs outils de vision par ordinateur pour l’automatisation des tests logiciels peuvent gérer ces tâches, ce qui permet aux entreprises de gagner du temps et de l’argent, tout en réduisant la pression sur les employés.
Les défis de la vision par ordinateur dans l’automatisation des tests de logiciels
L’utilisation de logiciels de vision par ordinateur pour l’automatisation des tests n’est pas parfaite, et il y a quelques inconvénients notables à prendre en compte.
Dépendance à la qualité de l’image
Ce n’est un secret pour personne qu’une image de mauvaise qualité peut donner des résultats négatifs, mais qu’en est-il des conditions d’éclairage variables ou d’une orientation incohérente ? Alors que nos yeux s’adaptent facilement aux changements subtils d’éclairage, ce n’est pas le cas des logiciels de vision par ordinateur. Même les meilleurs outils de vision par ordinateur pour l’automatisation des tests logiciels ne peuvent pas reproduire parfaitement l’œil humain.
Apprentissage biaisé
Certains secteurs ont un accès limité aux données de qualité nécessaires pour atteindre leurs objectifs. Par exemple, les domaines de la santé peuvent manquer de vidéos et d’images de haute qualité pour créer des espaces virtuels réalistes pour la pratique. Il n’est pas toujours facile de combler les vides ou de créer des ensembles de données suffisants.
Coûts de calcul
Entre le matériel nécessaire et le recours à des ingénieurs qualifiés en vision par ordinateur, le coût de la mise en place d’un logiciel de vision par ordinateur pour tester l’automatisation est important. Sous-estimer les coûts conduit à des données inexactes et à des rendements médiocres.
Limites des outils actuels d’automatisation des logiciels
Les outils existants d’automatisation des logiciels ont des limites innées qui ont un impact sur les résultats globaux. Si les tests manuels présentent des avantages notables, il n’est pas possible d’en négliger les inconvénients.
- Les outils d’automatisation existants ne peuvent examiner que ce qu’ils connaissent, ce qui signifie que si vous n’avez pas fourni les données, ils ne peuvent pas vérifier en dehors des paramètres définis.
- Une fois qu’il fonctionne, vous pouvez gagner beaucoup de temps, mais il faut un certain temps pour faire fonctionner le système.
- Ce n’est pas bon marché. L’utilisation d’outils d’automatisation des logiciels a un prix et représente un investissement important, mais il est rentable à long terme.
- Attendez-vous à une maintenance continue du code pour garantir des résultats précis.
En fin de compte, les outils d’automatisation des logiciels ressemblent beaucoup à l’automatisation des processus robotiques (RPA), car ils éliminent la touche humaine. Les équipes perdent des employés précieux et qualifiés lorsqu’elles passent aux outils automatisés. De plus, les ordinateurs ne peuvent pas penser ou réagir comme des personnes, ce qui peut être un avantage et un inconvénient.
Comment commencer à tester des logiciels avec la vision par ordinateur, un outil à faible code
Le lancement d’un projet peut sembler insurmontable, surtout s’il implique une technologie complexe. Heureusement, l’un des avantages des outils de vision par ordinateur dans le cadre des tests de logiciels est que des ingénieurs qualifiés effectuent la majeure partie du travail, de sorte que vous n’avez pas besoin d’apprendre un code ou des compétences techniques étendus pour les utiliser.
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FAQs
Vous avez encore des questions sur l’utilisation de la vision par ordinateur et l’automatisation des tests logiciels ? Ces questions et réponses courantes pourraient vous éclairer.
Qu’est-ce qu’un test de vision par ordinateur ?
Les tests de vision par ordinateur mettent les systèmes au défi de déterminer leur précision dans l’identification, la catégorisation et même la réaction aux images des sujets. Il établit une base pour l’utilisation d’outils de test de vision par ordinateur pour le développement de logiciels et d’autres tâches d’automatisation.
Les tests de vision par ordinateur nécessitent-ils un codage ?
Oui et non. Grâce à l’apprentissage automatique, les ingénieurs logiciels ne doivent pas tout coder manuellement, car ils peuvent utiliser des fonctionnalités et des algorithmes existants. Cependant, il y a toujours un élément de codage à chaque niveau.
Quelles sont les compétences requises pour l’automatisation des tests de logiciels de vision par ordinateur ?
Même les meilleurs outils de vision par ordinateur pour l’automatisation des tests logiciels nécessitent au départ un programmeur ou un ingénieur compétent. Vous avez besoin d’une personne ayant des connaissances approfondies en codage et une compréhension des méthodes DevOps pour établir le système et tout mettre en ligne. En règle générale, vous utiliserez des compétences mathématiques de haut niveau, des statistiques, des capacités de traitement d’images et de reconnaissance de formes.
Outils de vision par ordinateur pour l’automatisation des tests logiciels
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