Là où la vision par ordinateur classique brillait jusqu’à présent dans la reconnaissance visuelle de base, l’IA agentique ouvre un nouveau chapitre. Avec l’incorporation des modèles de langage visuel (VLM), on peut non seulement détecter ce qui se passe, mais aussi comprendre et raconter les scènes vidéo intelligemment. Cette nouveauté pose une question :
Comment utiliser l’IA agentique dans la pratique pour améliorer les applications existantes de la vision par ordinateur ?
L'émergence de la vision par ordinateur agentique : un nouveau paradigme
La vision par ordinateur a fait des progrès considérables ces dernières années grâce aux réseaux de neurones convolutifs (CNN). Mais ces méthodes restent bornées : elles détectent souvent des anomalies ou objets sans les contextualiser ou raisonner sur eux. C’est là que l’IA agentique, à l’époque de l’éclosion des grandes architectures langage-vision, change la donne. Elle combine l’analyse visuelle et la compréhension sémantique. Ça ouvre la voie à des applications plus intelligentes.
Concrètement, qu’est-ce que l’IA agentique change ?
3 cas concrets pour saisir l'IA agentique
1. Rendre le visuel recherchable avec les captions denses
UVeye, par exemple, une plateforme d’inspection automatique de véhicules, traite plus de 700 millions d’images HD par mois. Avec les VLM, UVeye convertit ces images en rapports structurés, identifiant des défauts imperceptibles à l’œil nu.
Le déploiement de l’IA agentique n’est pas une simple évolution ; c’est une victoire stratégique contre l’inefficacité. « En passant d’un taux de détection des défauts de 24 % à un 96 % quasi-parfait, nous éradiquons le risque et les coûts cachés des maintenances tardives. Nous ne faisons plus que « traiter » des données visuelles brutes : nous les convertissons en capital stratégique et exploitable qui propulse directement votre rentabilité. »
2. Une meilleure pertinence des alertes des systèmes existants
Les systèmes traditionnels, généralement basés sur des CNN, se limitent à émettre des alertes simples sans contexte. C’est trop lent dans des contextes critiques comme la gestion du trafic urbain.
Linker Vision, par exemple, utilise des systèmes agentiques pour croiser les flux de plus de 50 000 caméras intelligentes afin de contextualiser et de valider les alertes : accidents, inondations ou chutes d’arbres sont mieux compris et priorisés, accélérant la réponse municipale. L’IA agentique devient un copilote pour la décision en temps réel.
3. Analyse automatisée des scénarios complexes
Au-delà des signaux d’alerte, certains cas nécessitent une lecture dans le temps et dans la complexité. Levatas, pionnier de l’inspection d’infrastructures critiques par robotique autonome, utilise un agent IA alimenté par VLM et LLM embarqués qui traite automatiquement de longues vidéos d’inspection pour générer des rapports détaillés. Ce traitement rend plus rapide un processus autrefois manuel et lent, et apporte sécurité, fiabilité et réactivité à des clients comme American Electric Power.
Et dans le divertissement, l’outil Eklipse crée des résumés et moments forts de livestreams de jeux vidéo en quelques minutes, grâce à une indexation intelligente par l’IA agentique, dix fois plus vite qu’avec les méthodes classiques.
ipanemads et la vision agentique pour les entreprises
Dans ce contexte, l’agence IA ipanemads se présente comme une alliée essentielle pour les PME et ETI.
Nous permettons à nos clients d’automatiser la recherche visuelle et d’enrichir les analyses vidéo en intégrant la technologie à leurs systèmes. Les agents IA personnalisés sont capables d’anticiper les actions à prendre suite à un raisonnement intelligent. Cette ascension technologique leur évite les coûts importants de restructuration et maximise la valeur extraite des données visuelles.
Perspectives : vers une vision par ordinateur autonome et proactive
L’IA agentique va au-delà de la simple détection. Elle est capable d’apprendre et de s’adapter en temps réel aux données. Elle ajustera ses propres recommandations au fur et à mesure. L’IA passe du statut d’outil à celui de collaborateur stratégique.
Je crois que nous n’en sommes qu’au début du voyage ; bientôt, des agents IA prendront en charge la détection, l’analyse et même l’optimisation des processus métiers, en conversant naturellement avec leurs utilisateurs.
Cette évolution repose sur des architectures hybrides où les VLM interagissent avec les LLM et d’autres modalités, créant un écosystème puissant pour la surveillance, l’industrie, la sécurité, etc.
Conclusion : le futur de l'industrie est opérationnel
En alliant la puissance de la vision par ordinateur et l’intelligence contextuelle, L’IA agentique redéfinit le traitement des vidéos et des images. Pour votre entreprise, c’est une décision stratégique d’exploiter des outils véritablement intelligents et adaptatifs.
Nous rendons accessible ces IA de pointe. L’intégration de l’IA dans les rouages de votre entreprise va la transformer, pour le meilleur.
La performance n’est plus une promesse, elle est à portée de clic !
