Le visual computing désigne l'ensemble des méthodes informatiques et algorithmiques permettant d'acquérir, traiter, analyser, synthétiser et comprendre des données visuelles, telles que des images, des vidéos ou des scènes en trois dimensions. Cette discipline s'appuie sur des champs connexes comme la vision par ordinateur, l'infographie, la réalité virtuelle et augmentée, et l'analyse visuelle de données. Elle se distingue d'autres domaines informatiques par sa focalisation sur la compréhension et la génération de contenu visuel, souvent à la croisée de l'intelligence artificielle, de la géométrie algorithmique et de la perception humaine. Le fonctionnement du visual computing implique l'utilisation de modèles mathématiques, d'algorithmes d'apprentissage automatique et de techniques de rendu graphique pour transformer des signaux visuels bruts en représentations exploitables par des machines ou des humains.
Cas d'usages et exemples d'utilisation
Le visual computing est utilisé dans de nombreux secteurs : détection d'objets et reconnaissance faciale dans la vidéosurveillance, reconstruction 3D en architecture ou en médecine, synthèse d'images pour les effets spéciaux au cinéma, visualisation de données scientifiques, ou encore interfaces immersives en réalité virtuelle et augmentée. Les systèmes de conduite autonome, par exemple, s'appuient sur le visual computing pour l'interprétation de l'environnement en temps réel.
Principaux outils logiciels, librairies, frameworks, logiciels
Parmi les outils majeurs, on trouve OpenCV (bibliothèque open source de vision par ordinateur), TensorFlow et PyTorch (pour l'entraînement de modèles de deep learning appliqués à des images), Blender et Unity (pour la synthèse d'images et la réalité virtuelle), ainsi que VTK (Visualization Toolkit) pour la visualisation scientifique. Des frameworks spécialisés comme Open3D, PCL (Point Cloud Library) ou Unreal Engine sont aussi largement utilisés.
Derniers développements, évolutions et tendances
Les avancées récentes incluent l'intégration de modèles de deep learning génératifs (diffusion, GANs) pour la synthèse d'images et de vidéos, l'amélioration des architectures 3D convolutionnelles pour la compréhension spatiale, et l'utilisation de l'intelligence artificielle pour la compression et la super-résolution d'images. Les tendances majeures portent sur la fusion multimodale (combiner texte, image, son), l'IA explicable appliquée à la vision, et l'optimisation en temps réel pour les applications embarquées (edge computing).
