Comment l’IA et l’infrarouge collaborent dans l’industrie

L’intelligence artificielle est une technologie conçue pour répondre aux objectifs d’amélioration de performance, à la fois des entreprises et des hommes. A ce titre, elle est utilisée pour créer de nouvelles applications et de nouveaux usages qui serviront notamment dans les secteurs de l’industrie. Comme celui de l’imagerie thermique. En effet, la technologie de l’imagerie thermique, qui profite aujourd’hui à de plus en plus d’applications, a tout intérêt à être couplée à l’intelligence artificielle pour déployer des fonctionnalités encore plus poussées.  C’est d’ailleurs ce que nous avons constaté dernièrement avec la pandémie du COVID-19 qui a révélé des utilisations incontournables de l’infrarouge « augmentée » avec de l’IA.

L’IA est particulièrement utile intégrée à des produits conçus pour répondre à un problème aléatoire, c’est-à-dire non prévisible par des algorithmes classiques. Qu’il s’agisse de surveillance, de smart building ou de voitures autonomes, l’imagerie thermique utilisée dans ces applications fait face à des situations ou des évènements aléatoires, ne dépendant pas du périmètre initial du problème puisque souvent relatifs à des êtres humains. Dans ces cas particuliers de problèmes appelés « non-déterministes », l’IA est particulièrement efficace.

Nous allons donc vous montrer dans cet article, comment l’IA et l’infrarouge collaborent dans l’industrie en faisant le point sur les principales applications de ces domaines.

La mesure de températures 

Dans le contexte de crise sanitaire actuel, il est devenu incontournable de disposer d’outils techniques capables de détecter de potentiels cas suspects de contamination. Pour cela, des instruments de mesure de températures par infrarouge intégrant la technologie de l'IA ont été développés, permettant ainsi d’améliorer l'efficacité du contrôle de températures.

En effet, l’IA permet la détection et la mesure de température sur le visage et sur les zones les plus représentatives du corps, sans besoin de contact. Les contrôles sont donc non intrusifs et rapides, facilitant ainsi le dépistage de sujets potentiellement contaminés.

La détection de présence dans le cadre du développement de la voiture autonome

Le développement de dispositifs d’aide à la conduite autonome (ou ADAS pour Advanced driver-assistance systems) nécessite la mise en œuvre de technologies capables de garantir sécurité et contrôle des véhicules. Pour cela, l’industrie automobile a recours à l’intelligence artificielle pour diverses applications et s’appuie également sur l’imagerie thermique, notamment pour répondre aux problématiques de vision nocturne.

Ainsi, la création de bases de données d’images de jour et de nuit, de la route en milieu urbain et rural est nécessaire pour alimenter les connaissances du système intelligent de la voiture. Pour cela, il s’agit de filmer un environnement, à l’aide de deux capteurs, l’un visible et l’autre infrarouge afin de maîtriser ensuite cet environnement en circulation diurne et en circulation nocturne. Les flux d’images des deux capteurs sont capturés de manière synchrone et peuvent ensuite « nourrir » l’IA présente au sein des applications du véhicule.

Il est également nécessaire ensuite d’établir la qualification et la description de ces images pour nourrir la base de données et permettre ainsi aux algorithmes d’IA d’apprendre sur chaque situation.

Dans ce contexte, l’utilisation du deep learning est devenue indispensable pour modéliser automatiquement les données recueillies, en tirer des apprentissages et favoriser l’amélioration des performances de la technologie infrarouge, notamment dans la détection d’objets et de piétons.

Pour en savoir plus à ce sujet, nous vous proposons de consulter gratuitement le cas HELIAUS, projet européen destiné à développer des systèmes intelligents de perception thermique.

Le tri des déchets

Les machines de tri optique utilisent l’infrarouge pour détecter les plastiques, en particulier les résines. En y intégrant de l’intelligence artificielle et notamment le « deep learning », certains équipementiers parviennent à affiner le tri des déchets afin d’éliminer des flux de recyclage certains objets contenant des impureté légères qui seraient indétectables via l’imagerie thermique seule. L’idée est de disposer d’un système qui grâce à d’énormes bases de données d’images, est capable de reconnaître les produits.

La compréhension de scènes

L’imagerie thermique permet de visualiser des scènes de nuit et par n’importe quelles conditions climatiques. Cette capacité est particulièrement recherchée dans les domaines de la surveillance et de la défense notamment. Avec l’intelligence artificielle, les capteurs thermiques seront désormais capables non seulement de distinguer une présence mais d’aller plus loin en interprétant une scène. Par exemple : un capteur thermique peut distinguer une présence suspecte aux abords d’une frontière et grâce à l’IA embarqué dans ce capteur, il sera possible de lancer une alerte si cette présence cherche à escalader un grillage, à le couper… L’intervention de l’homme à ce niveau de la surveillance pourra être facilitée et renforcée par des algorithmes d’IA capables de comprendre la scène.

La compréhension de scènes exige donc des fonctionnalités de vision par ordinateur, produites par l’imagerie thermique, à laquelle l’IA ajoute une compétence cognitive : la capacité d’apprendre, de s’adapter, d’évaluer les solutions alternatives et de développer de nouvelles stratégies pour l’analyse et l’interprétation.

Le recensement d’animaux en voie de disparition

L’imagerie thermique permet de détecter la présence d’animaux la nuit, en milieu plus ou moins hostile. Lorsque l’on ajoute de l’IA à ces capteurs d’imagerie thermique, il devient alors possible, à l’aide de drones qui embarquent ces dispositifs, de survoler des zones étendues et denses, comme l’Amazonie ou des territoires d’Afrique, et de repérer et de compter les animaux recherchés. Cela est possible grâce à des bases de données d’images qui sont comparées par des algorithmes aux images recueillies par les capteurs infrarouges. L’IA permet ainsi de recenser les catégories d’animaux en temps réel, sans intervention de l’homme, même si l’aide des populations locales dans ce type de mission reste encore très utile et complémentaire.

Il est évident que la combinaison de plusieurs technologies existantes, permet l’émergence de nouvelles solutions toujours plus performantes et de nouveaux usages. Cependant, dans ce contexte de technologies de pointe, l’atteinte des performances attendues nécessitent néanmoins un accompagnement par des experts. En effet, qu’il s’agisse d’imagerie thermique ou d’intelligence artificielle, il est nécessaire de prendre conseils auprès de spécialistes qui sauront vous guider vers les meilleures intégrations car celles-ci ne sont pas toujours évidentes et ne peuvent se concevoir sans développements spécifiques.

Pour en savoir plus à ce sujet, nous vous proposons de consulter gratuitement le cas HELIAUS, projet européen destiné à développer des systèmes intelligents de perception thermique.