De nombreuses industries sont enthousiastes à l’idée d’appliquer l’intelligence artificielle (IA) à un éventail de plus en plus large de cas d’utilisation. Une possibilité émergente consiste à utiliser une telle technologie pour analyser les couleurs.

Garder les routes plus sûres

« L'IA équipe déjà de nombreuses fonctionnalités des automobiles modernes d'aujourd'hui. Les chercheurs ont développé des algorithmes capables de détecter les conducteurs fatigués ou en colère. 

Les caractéristiques associées de la voiture peuvent provoquer des vibrations au volant pour garder quelqu'un éveillé ou suggérer à quelqu'un quand il devrait faire une pause pour améliorer son humeur.

Quelques voitures combiner l'intelligence artificielle avec des capteurs intelligents pour améliorer les processus de maintenance. Les données collectées peuvent alerter les conducteurs ou les mécaniciens de problèmes potentiels avant que des signes visibles de problèmes n'apparaissent. 

De nombreux systèmes basés sur l'IA qui détectent les infractions au code de la route disposent de fonctionnalités d'analyse des couleurs. Pensez à scanner les plaques d’immatriculation. La boue pourrait obstruer partiellement les chiffres ou un accessoire tel qu'un attelage de remorque pourrait les bloquer, selon l'angle de la caméra. De plus, certains contrevenants conduisent intentionnellement avec des plaques d’immatriculation fausses ou volées.

L'ajout d'un élément de reconnaissance des couleurs à la numérisation traditionnelle des plaques d'immatriculation crée une image plus détaillée. Il pourrait capturer la teinte du véhicule et de la plaque, fournissant ainsi des informations supplémentaires que les autorités pourraient utiliser pour localiser le conducteur. De tels systèmes augmentent la sécurité routière en rendant plus difficile le non-respect des règles sans se faire remarquer.  

Reconnaître les spécificités de la peinture

L’IA est bien équipée pour recevoir de grandes quantités de données sur les variations de couleurs. Les algorithmes peuvent gérer des groupes massifs d’informations et y trouver des modèles. Ces caractéristiques ont amené certaines personnes à développer des outils d’IA qui analysent les couleurs pour l’industrie de la peinture.

Sherwin-Williams a créé un outil qui utilise la reconnaissance vocale de l'IA pour permettre aux gens de décrire leurs nuances idéales avec des phrases conversationnelles. Ils pourraient demander un rose qui leur rappelle un coucher de soleil enflammé ou une teinte rappelant une époque historique particulière. 

Yeux humains peut voir des millions de nuances, mais les décrire n'est pas facile. Cela est dû aux différences dans la façon dont les gens les perçoivent par rapport à leurs points de référence personnels. Alors qu’une personne pourrait qualifier une couleur de bleu moyen, une autre pourrait la considérer comme beaucoup plus foncée. 

Cependant, cet outil de reconnaissance vocale permet aux utilisateurs de donner des invites de plus en plus descriptives une fois qu'ils voient certaines des premières possibilités. Dans ce cas, l’IA doit analyser les phrases des gens et les traduire en un résultat coloré. 

Certains fabricants de peinture utilisent également des outils d’analyse des couleurs basés sur l’IA pour détecter les défauts dans les ateliers de peinture. Lorsque des objets peints ne répondent pas aux normes minimales, l’intelligence artificielle peut déterminer si cela est dû à un problème ponctuel ou persistant. Certaines installations de haute technologie utilisent l'IA et des robots, permettant aux utilisateurs de définir des paramètres dans le système et de programmer l'équipement pour peindre les surfaces de la même manière à chaque fois. De telles offres prennent en charge le contrôle qualité en garantissant la cohérence. 

Vérifier l'identité des personnes

Les fonctionnalités de reconnaissance faciale de l’IA sont présentes dans de nombreux smartphones et les détaillants les utilisent de plus en plus pour aider les clients à payer leurs produits. Cependant, de plus en plus de preuves suggèrent que l’IA est moins efficace pour reconnaître correctement les personnes à la peau plus foncée. 

Parfois, le biais des données de formation est à blâmer. Si l’IA n’est pas exposée à une grande variété de tons de peau lors de l’entraînement, elle aura plus de difficulté à en détecter avec précision certaines. Un autre problème est que ces systèmes utilisent souvent des lasers, qui fonctionnent mieux lorsque la lumière est réfléchie par des tons de peau spécifiques.

Les outils d’analyse des couleurs de l’IA qui examinent la couleur de la peau ne tiennent pas non plus compte des différences saisonnières. Si quelqu'un passe huit heures par jour à travailler dehors pendant tout l'été, il sera presque certainement plus bronzé à la fin de la saison. 

Heureusement, des travaux sont en cours pour améliorer les choses. Ellis Monk, professeur à l'Université Harvard développé une échelle cutanée à 10 tons pour une meilleure inclusivité. Auparavant, l’option la plus fréquemment utilisée n’avait que six couleurs représentées. Une partie du développement de la nouvelle échelle impliquait d'interroger des milliers d'adultes pour savoir s'ils estimaient que la version la plus récente était plus réaliste et reflétait la société. La plupart l’ont fait, surtout s’ils appartenaient à des groupes démographiques moins représentés. 

Diagnostiquer les maladies

Les médecins utilisent les attributs de couleur des patients pour diagnostiquer des problèmes allant des engelures à l'anémie. De nombreux médecins considèrent l’IA comme un outil précieux pour les aider à confirmer plus rapidement les affections des patients, réduisant ainsi les retards de traitement. Certaines applications d’intelligence artificielle sont incroyablement créatives. Bien que beaucoup en soient encore aux premiers stades de développement, ils pourraient ouvrir de nouvelles opportunités pour l’analyse des couleurs par l’IA. 

"Dans un cas, une équipe de l'Université des sciences de Tokyo a développé une option basée sur l'IA pour mesurer la fréquence cardiaque des personnes en examinant la couleur du visage." 

Cette approche s’est concentrée sur le pouls du volume sanguin, qui provoque de petits changements au fil du temps, visibles dans les séquences vidéo. Les chercheurs ont développé un système qui maintient la précision malgré les changements de lumière environnementale.

Ailleurs, des chercheurs de l'Université d'Australie du Sud ont utilisé l'IA pour créer un outil permettant de vérifier la couleur de la langue d'un patient comme étape de diagnostic. Lorsque le groupe a combiné l’imagerie de haute technologie et l’apprentissage automatique, il a développé une option très efficace. 

L'outil finalisé était très précis dans le diagnostic de plus de 10 maladies en regardant uniquement la langue d'un patient. Il a également envoyé des messages texte informatifs aux patients ou à leurs prestataires de soins de santé. 

Comprendre les limites

Les progrès dans l’analyse des couleurs par l’IA sont sans aucun doute passionnants. Cependant, même les systèmes les plus avancés présentent des imperfections et peuvent commettre des erreurs. Quiconque envisage d’utiliser des outils d’intelligence artificielle doit toujours le faire en faisant preuve de justice et d’expertise personnelles. Ils obtiendront les meilleurs résultats en utilisant l’IA comme outil supplémentaire plutôt que de lui permettre de prendre toutes les décisions.

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• La source: https://www.aiiottalk.com/effectiveness-of-ai-in-color-analysis/