Construire des modèles pour la vision par ordinateur est similaire à l'exploration d'une nouvelle frontière technologique. L'aventure n'est pas seulement passionnante, elle est aussi pleine de défis et de surprises. Nous avons connu notre part de victoires et d'échecs, et nous aimerions partager notre parcours avec vous.
Nous avons essayé de construire un modèle de vision par ordinateur fiable. Nous avons commencé par une approche théorique, en nous appuyant sur d'innombrables articles universitaires, cours en ligne et manuels. La méthode semblait infaillible. Armés de connaissances et de techniques de pointe, nous avons commencé à entraîner notre modèle.
Et devinez quoi ? Tout ne s'est pas passé comme prévu. Notre algorithme a commencé à "halluciner". Traditionnellement, nous utilisons ce terme lorsque notre modèle commence à voir dans les images des objets qui n'y sont pas. Imaginez une IA qui voit un "chat" dans une image de désert. Quelle que soit la manière dont nous avons modifié le modèle ou joué avec les paramètres, les résultats sont restés insatisfaisants. Rétrospectivement, cela peut paraître comique, mais c'était une situation frustrante pour nous.
Le pivot
Lorsque l'approche théorique n'a pas fonctionné, nous avons appris qu'il était temps de pivoter. Nous devions combiner nos stratégies pour continuer à aller de l'avant. Nous avons donc adopté une approche empirique et commencé à expérimenter différentes architectures, juste pour voir ce qui fonctionnerait. Nous avons testé différentes techniques de prétraitement et opté pour diverses fonctions de perte, avec des résultats mitigés.
La formation d'un modèle capable de regarder une image et de l'interpréter correctement s'est avérée particulièrement difficile en raison du fossé toujours présent entre le monde réel et ce que notre modèle percevait. Cela revenait à communiquer entre deux univers différents. Combler ce fossé a été notre plus grand défi.
Enseignements tirés
Au fil de nos essais et de nos erreurs, nous nous sommes rendu compte qu'une approche hybride, fondée à la fois sur la théorie et sur la pratique, était la voie à suivre. Nous nous sommes efforcés de combiner nos connaissances issues de nos recherches avec des expériences pratiques. Cette combinaison nous a permis de tester différents modèles et d'analyser leurs forces et leurs faiblesses. Nous avons également compris l'importance d'ajuster notre modèle pour répondre aux besoins spécifiques du projet en question.
Nous avons également appris que dans le domaine de la vision par ordinateur, et peut-être dans de nombreux aspects de l'intelligence artificielle, il existe rarement des solutions universelles. Ce qui fonctionne pour un projet peut ne pas fonctionner pour un autre. Cela peut être dû à une multitude de facteurs, notamment le caractère unique des données de chaque projet ou les objectifs différents de chaque entreprise. La clé est donc l'adaptabilité et gagner pourrait signifier essayer différentes méthodes jusqu'à ce que vous tombiez sur la bonne combinaison.
Notre aventure dans la construction d'un modèle de vision par ordinateur fiable a été un tour de montagnes russes palpitant, plein de rebondissements. Malgré les revers rencontrés en cours de route, nous avons placé la persévérance au-dessus de tout, tirant les leçons de chaque faux pas et utilisant ces enseignements pour nous guider vers l'avenir.
Il est important de se rappeler que dans les territoires inexplorés de l'IA et de la vision par ordinateur, le seul échec certain est d'abandonner trop tôt. C'est justement ce parcours d'essais, d'échecs, d'apprentissages et de réessais qui nous mène finalement vers l'innovation et la réussite dans ce domaine passionnant.
Pour en savoir plus sur notre parcours, consultez l'article original. ici.
