Alors que les systèmes traditionnels de vision par ordinateur excellaient jusqu’ici dans la reconnaissance visuelle simple, l’émergence de l’IA agentique ouvre une nouvelle ère. Grâce à l’intégration des modèles de langage visuel (VLM), il devient possible non seulement d’identifier ce qui se passe, mais aussi de comprendre et d’expliquer les scènes en vidéo de manière intelligente. Cette innovation soulève une question cruciale :
Comment exploiter concrètement l’IA agentique pour enrichir les applications actuelles de la vision par ordinateur ?
L’essor de la vision par ordinateur agentique : un nouveau paradigme
Ces dernières années, la vision par ordinateur a connu une progression significative grâce aux réseaux de neurones convolutifs (CNN). Pourtant, ces approches restent limitées : elles détectent généralement des anomalies ou objets spécifiques sans contextualiser ou raisonner sur ces éléments. C’est là que l’IA agentique, durant l’émergence des grandes architectures combinant modèles de langage et vision par ordinateur, fait la différence. Elle fusionne l’analyse visuelle avec la compréhension sémantique, ouvrant de nouveaux horizons pour des applications plus intelligentes.
Mais concrètement, qu’apporte l’IA agentique dans la pratique ?
Trois cas emblématiques pour comprendre l’impact de l’IA agentique
1. Rendre le contenu visuel interrogeable grâce aux captions denses
Prenons l’exemple d’UVeye, une plateforme d’inspection automatique de véhicules qui traite chaque mois plus de 700 millions d’images haute définition. Grâce à l’intégration des VLM, UVeye transforme ces images en rapports structurés, détectant des défauts invisibles à l’œil humain.
Le passage à l’IA agentique a permis d’augmenter la détection des défauts de 24 % à 96 %, réduisant considérablement les coûts liés aux maintenances retardées. Cette démarche illustre parfaitement comment les données visuelles brutes deviennent de précieuses métadonnées riches et exploitables.
2. Une plus grande pertinence dans les alertes des systèmes existants
Les systèmes classiques, souvent basés sur des CNN, se contentent de déclencher des alertes simples sans explication contextuelle. C’est insuffisant dans des environnements critiques comme la gestion du trafic urbain.
Linker Vision, par exemple, déploie des systèmes agentiques capables de croiser les flux de plus de 50 000 caméras intelligentes pour contextualiser et vérifier les alertes : accidents, inondations ou chutes d’arbres sont ainsi mieux compris et priorisés, améliorant la rapidité de la réponse municipale. L’IA agentique devient un véritable copilote pour la prise de décisions en temps réel.
3. Analyse automatisée des scénarios complexes
Au-delà des alertes, certains cas exigent une compréhension approfondie sur la durée et la complexité. Levatas, acteur pionnier dans l’inspection d’infrastructures critiques par robotique autonome, exploite un agent IA piloté par VLM et LLM intégrés qui analyse automatiquement de longues vidéos d’inspection pour rédiger des rapports circonstanciés. Ce traitement accélère un processus auparavant manuel et lent, offrant ainsi sécurité, fiabilité et réactivité accrues à des clients comme American Electric Power.
Par ailleurs, dans le domaine du divertissement, l’outil Eklipse génère des résumés et temps forts de livestreams de jeux vidéo en quelques minutes, grâce à une indexation intelligente issue de l’IA agentique, multipliant par dix la rapidité par rapport aux méthodes traditionnelles.
Ipanemads et la vision agentique pour les entreprises françaises
Face à cette transformation, l’agence IA ipanemads s’affirme comme un partenaire clé pour les PME et ETI.
En intégrant ces technologies à leurs systèmes existants, ipanemads aide ses clients à automatiser la recherche visuelle, à enrichir les analyses vidéo avec du raisonnement intelligent, et à prédire les actions à mener grâce à des agents IA adaptés. Cette montée en puissance technologique évite des dépenses lourdes liées à la réécriture totale des infrastructures tout en maximisant la valeur extraite des données visuelles.
Perspectives : vers une vision par ordinateur proactive et intégrée
Demain, l’IA agentique nous promet une vision par ordinateur encore plus autonome, capable de modifier en temps réel ses recommandations.
Je pense que nous sommes qu’au début du voyage ; bientôt, des agents IA piloteront la détection, l’analyse et même l’optimisation des processus métiers, tout en dialoguant naturellement avec leurs utilisateurs.
Cette avancée s’appuie sur des architectures hybrides où les VLM s’articulent avec les LLM et autres modalités, façonnant un écosystème performant pour la surveillance, l’industrie, la sécurité, et bien plus.
Conclusion
L’IA agentique, par sa capacité à allier vision par ordinateur et intelligence contextuelle, révolutionne durablement le traitement des vidéos et images. Pour les entreprises, c’est une opportunité stratégique majeure d’utiliser des outils intelligents et évolutifs. En s’appuyant sur des leaders comme Ipanemads et les technologies NVIDIA, cette innovation devient accessible, robuste et prête à impulser une nouvelle dynamique industrielle. Le futur est à portée de clic.
