Comment l'IA parvient-elle à interpréter et à reconnaître une image ?
L'intelligence artificielle ne voit pas les images, elle les transforme en une immense grille de nombres.
Contrairement à l'humain qui reconnaît des formes, l'IA décompose chaque image en pixels. Chaque pixel reçoit une valeur numérique selon sa couleur, comme le code (255, 0, 0) pour le rouge. Grâce à des filtres mathématiques, l'algorithme repère des motifs dans ces suites de chiffres pour identifier des contours ou des textures. En comparant ces données à des millions d'exemples, elle calcule la probabilité qu'il s'agisse d'un chat ou d'un visage.
Nerd Mode
Le traitement d'images par l'IA repose principalement sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN), un concept popularisé par le chercheur français Yann LeCun à la fin des années 1980. En 1998, son système LeNet-5 a prouvé l'efficacité de cette méthode en lisant des chiffres manuscrits sur des chèques bancaires. Ces réseaux imitent le cortex visuel animal en appliquant des couches de filtres successifs sur une matrice de données.Lorsqu'une image de 1080p est analysée, l'ordinateur traite en réalité plus de 2 millions de pixels. Pour une image en couleur, chaque pixel est codé sur trois canaux (Rouge, Vert, Bleu), créant une structure de données en trois dimensions appelée tenseur. Les premières couches du réseau détectent des lignes simples, tandis que les couches profondes assemblent ces informations pour reconnaître des objets complexes.L'avancée majeure a eu lieu en 2012 avec AlexNet, qui a remporté la compétition ImageNet en réduisant de moitié le taux d'erreur habituel. Ce succès a démontré que la puissance de calcul des cartes graphiques (GPU) permettait de traiter ces milliards d'opérations mathématiques en un temps record. Aujourd'hui, cette technologie est au cœur des systèmes de diagnostic médical par imagerie et des voitures autonomes de Tesla ou Waymo.
Fait vérifié
FP-0005786 · Feb 20, 2026