La classification de vidéo en IA : comment les modèles apprennent à voir et comprendre le monde en mouvement
Dans un monde où les données visuelles occupent une place croissante, la classification de vidéo fait partie de notre quotidien. Nous avons tous l'habitude de filtrer des vidéos sur Instagram, sur Youtube pour ne sélectionner que celles qui nous intéressent. Pour autant, nous subissons aussi les classifications réalisées par des algorithmes, sans en avoir forcément conscience. Cela est permis grâce à des algorithmes complexes, qui permettent aux machines de “voir” et de “comprendre” des séquences vidéo. Aussi, la classification vidéo est une technologie à partir entière : elle ne se limite plus à la simple reconnaissance d’images statiques, mais analyse mouvement, contexte et comportement au fil du temps.
En outre, les classifications de vidéo repose sur l’annotation minutieuse de données visuelles et sur des modèles d’apprentissage en profondeur, qui visent à décomposer et interpréter des flux visuels complexes. À la croisée de la vision par ordinateur et du Machine Learning, les techniques de classification de vidéo ouvrent la voie à de multiples applications, allant de la sécurité et la surveillance à la médecine, en passant par les industries du divertissement et des transports.
💡 Découvrez dans cet article comment la classification de vidéo et l'annotation de données peuvent vous aider à préparer des datasets pour entraîner et optimiser vos modèles d'intelligence artificielle les plus complexes.
Qu'est-ce que la classification de vidéo et qu’est-ce qui fait son importance dans l’univers IA ?
La classification de vidéo est le processus par lequel des systèmes d’intelligence artificielle analysent et catégorisent des séquences vidéo en fonction de caractéristiques spécifiques, telles que les actions, les objets présents, ou les contextes de scènes. Comme le décrit l’état de l’art sur la classification automatique des séquences vidéo publié sur ResearchGate, cette discipline englobe des approches sophistiquées pour identifier des actions, objets et scènes avec une précision croissante.
Contrairement à la classification d’images, qui examine des images isolées, la classification vidéo nécessite de comprendre les changements dynamiques au fil du temps. Cela implique d’identifier des patterns dans le mouvement, d’analyser des séquences d’actions, et de prendre en compte la continuité temporelle entre les images, ce qui rend le processus plus complexe et demande des modèles de Deep Learning avancés, comme les réseaux de neurones récurrents et convolutifs.
La classification de vidéo est essentielle pour l’IA, car elle permet aux machines de comprendre le monde dans toute sa dimension dynamique. En associant les images dans leur contexte temporel, l’IA est capable de déceler des comportements, d’interpréter des gestes, et de détecter des anomalies, ce qui ouvre un large éventail d’applications.
Par exemple, dans la surveillance, elle permet de repérer des activités suspectes en temps réel ; dans le secteur de la santé, elle aide à analyser des vidéos médicales pour détecter des mouvements anormaux. De plus, avec l’essor des vidéos en ligne, la classification vidéo est devenue un outil indispensable pour organiser, recommander et rendre accessibles des contenus en fonction des intérêts des utilisateurs.
Comment les données sont-elles annotées pour la classification vidéo ?
L’annotation des données pour la classification vidéo est un processus complexe qui consiste à attribuer des labels spécifiques à des séquences vidéo pour aider les modèles d’IA à reconnaître et classer les actions, objets ou événements.
Ce processus s’effectue en plusieurs étapes clés :
- Définition des catégories de labels : Avant de commencer, il est essentiel de déterminer les catégories d’annotation pertinentes en fonction de l’objectif de la classification. Ces catégories peuvent inclure des actions (comme “courir”, “sauter”), des objets (comme “véhicule”, “personne”), ou des scènes (comme “parc”, “intérieur de bureau”).
- Découpage de la vidéo en segments : Pour annoter précisément les actions et les objets, les vidéos sont souvent divisées en segments de quelques secondes. Chaque segment représente une séquence spécifique dans le temps, ce qui permet d’analyser l’évolution des actions ou des objets. Ce découpage est particulièrement utile lorsque des actions ou des comportements changent au cours de la vidéo.
- Application des labels temporels : Contrairement aux images fixes, les vidéos nécessitent une annotation temporelle, c’est-à-dire des labels appliqués sur des plages de temps spécifiques. Par exemple, si une personne saute entre la 10e et la 15e seconde d’une vidéo, l’annotation doit indiquer ce moment précis pour permettre au modèle d’IA de reconnaître l’action.
- Annotation des objets et des interactions : Dans certains cas, l’annotation peut inclure le suivi des objets à travers les frames (ou images) successives pour identifier des actions et interactions précises. Ce type d’annotation implique souvent le tracé de “bounding boxes” (boîtes englobantes) autour des objets d’intérêt, ou de “points clés” pour analyser les mouvements détaillés, comme ceux des membres dans des actions sportives.
- Utilisation d’outils et de logiciels spécialisés : Plusieurs plateformes et outils d’annotation (comme V7, Labelbox ou d'autres outils Open Source) facilitent ce processus en permettant aux annotateurs d’ajouter des labels, de découper les vidéos, et de suivre les objets dans les séquences. Ces outils permettent également de gérer de grandes quantités de jeux de données, ce qui est indispensable pour entraîner des modèles d’IA efficaces. Les sections de l'interface utilisateur, comme la section Vertex AI de Google Cloud, aident à organiser et gérer les annotations de données en fournissant des pages importantes telles que celles des ensembles de données et des options d'entraînement de modèle.
- Vérification de la qualité et consistance : L’annotation vidéo est sensible aux erreurs, car elle nécessite une interprétation détaillée des actions et objets dans le temps. Pour assurer une qualité constante, une révision régulière des annotations est effectuée par des experts ou via des mécanismes d’assurance qualité automatisés.
💡 Grâce à ce processus rigoureux, les annotations fournissent des données structurées qui permettent aux modèles d’IA d’apprendre les caractéristiques distinctives des vidéos, améliorant ainsi la précision et la pertinence de la classification.
Comment analyser et structurer le contenu vidéo pour une classification optimale ?
L’analyse et la structuration du contenu vidéo pour une classification optimale reposent sur plusieurs étapes essentielles, qui permettent de transformer les flux vidéo bruts en données organisées, prêtes à être utilisées par des modèles d’IA. Voici les principales étapes de ce processus :
1. Extraction des frames clés
Plutôt que d'analyser chaque image d'une vidéo, ce qui serait coûteux en ressources, on extrait des "frames clés" qui représentent les moments les plus significatifs de la séquence. Ces frames sont sélectionnées en fonction des changements dans l'action ou le mouvement, ce qui réduit le volume de données à traiter tout en conservant l’essence de la vidéo. Cela demande un travail de Data Curation préalable !
2. Segmenter la vidéo en sous-séquences
La segmentation consiste à diviser la vidéo en sous-séquences correspondant à différentes actions ou moments importants. Par exemple, dans une vidéo de sport, on pourrait segmenter les parties de jeu, les pauses, et les ralentis. Cette étape aide à isoler les actions spécifiques et à mieux structurer les données pour la classification.
3. Annotation des actions, objets et contextes
Une fois les frames clés et les sous-séquences identifiées, chaque élément est annoté selon des catégories prédéfinies, telles que les actions (marcher, sauter), les objets (véhicule, personne), et le contexte (intérieur, extérieur). Ces annotations enrichissent le contenu vidéo en lui ajoutant des "métadonnées" qui servent de repères pour les modèles d'IA.
4. Utilisation de techniques de prétraitement
Le prétraitement du contenu vidéo inclut des étapes comme le redimensionnement des frames, l’optimisation des couleurs ou l'ajustement de la luminosité, qui améliorent la qualité visuelle. Ces ajustements aident le modèle d'IA à se concentrer sur les aspects importants de l'image sans être distrait par des variations inutiles.
5. Extraction de caractéristiques (features)
L'extraction de caractéristiques consiste à isoler des informations spécifiques, comme les contours, les textures, ou les points d'intérêt dans les frames, pour créer des vecteurs de caractéristiques. Ces vecteurs résument les informations essentielles de chaque frame et sont ensuite utilisés par les algorithmes pour identifier les patterns et les différences entre les actions.
6. Encodage temporel
Pour capturer le mouvement et la dynamique d’une vidéo, l’encodage temporel est indispensable. Il permet de représenter les relations temporelles entre les frames, comme la transition d’un mouvement à un autre. Cela se fait souvent par des architectures de réseaux de neurones récurrents (RNN) ou de Transformers, qui traitent l’information en séquence et renforcent la capacité du modèle à comprendre le flux d'actions dans le temps.
7. Regroupement en catégories d'intérêt
Une fois les caractéristiques extraites et encodées temporellement, les sous-séquences sont regroupées dans des catégories d'intérêt définies par le modèle d’apprentissage. Par exemple, les actions similaires, comme marcher et courir, peuvent être regroupées dans une catégorie plus large d’actions de déplacement.
En structurant le contenu vidéo de cette manière, on permet aux modèles d’IA de saisir les nuances et la continuité des séquences, améliorant ainsi leur capacité à classifier les vidéos avec précision. Cette approche transforme une série de frames en un ensemble structuré de données, facilitant l’entraînement de modèles capables de comprendre et d’interpréter les vidéos dans des contextes divers.
Quelles catégories d’actions, d’objets ou de scènes utiliser pour une classification vidéo précise et efficace ?
Pour une classification vidéo précise et efficace, il est essentiel de définir des catégories d'actions, d'objets, et de scènes qui correspondent aux objectifs spécifiques de l’application et qui sont suffisamment distinctes pour que les modèles d'IA puissent les différencier. Ces catégories sont souvent définies lors de l'étape de préparation des données / du dataset : il s'agit tout simplement des labels (ou des métadonneés) que vous souhaitez affecter à une vidéo !
Voici quelques exemples de catégories fréquemment utilisées :
1. Catégories d'actions
Les actions sont les mouvements ou comportements des individus ou des objets dans une vidéo. Elles constituent une catégorie essentielle dans la classification vidéo, en particulier pour les applications de surveillance, de sport, ou d'analyse comportementale. Exemples de catégories d’actions :
- Actions de déplacement : marcher, courir, sauter, nager
- Interactions sociales : saluer, serrer la main, parler, applaudir
- Activités sportives : lancer, frapper, dribbler, skier
- Gestes spécifiques : pointer, lever la main, faire un signe
- Expressions faciales ou états émotionnels : sourire, froncer les sourcils, être surpris
💡 Ces catégories permettent au modèle de reconnaître des comportements et de les associer à des contextes précis.
2. Catégories d'objets
Les objets sont les entités matérielles présentes dans la vidéo, souvent nécessaires pour identifier les interactions ou les contextes. Les catégories d'objets permettent aux modèles d'IA de comprendre les éléments avec lesquels les sujets interagissent. Exemples de catégories d’objets :
- Objets du quotidien : téléphone, livre, verre, chaise
- Véhicules : voiture, bicyclette, avion, bateau
- Animaux : chien, chat, oiseau, cheval
- Outils : marteau, tournevis, pinceau
- Produits de sport : balle, raquette, gants, casque
💡 Ces catégories d'objets aident les modèles à identifier les interactions ou les activités basées sur l'objet (par exemple, "jouer au tennis" en détectant une raquette et une balle).
3. Catégories de scènes
Les scènes fournissent le contexte environnemental de l'action ou des interactions observées. Détecter la scène dans laquelle se déroule l’action aide l’IA à ajuster son interprétation du contenu vidéo. Exemples de catégories de scènes :
- Environnements intérieurs : maison, bureau, magasin, gymnase
- Environnements extérieurs : parc, rue, plage, forêt
- Transport et mobilité : gare, aéroport, autoroute, métro
- Événements publics : concert, manifestation, compétition sportive
- Scènes naturelles : montagne, lac, désert, jardin
💡 Ces catégories de scènes sont essentielles pour différencier les contextes et affiner la compréhension du modèle (par exemple, "courir dans un parc" contre "courir sur un tapis roulant").
4. Catégories combinées (ou contextuelles)
Certaines applications nécessitent des catégories qui combinent plusieurs dimensions, comme des actions spécifiques dans des environnements donnés ou des interactions entre objets et personnes. Exemples de catégories combinées :
- Conduire dans la circulation : inclut les actions de conduite et les objets environnants comme les voitures
- Éducation en classe : actions comme écrire, écouter, lever la main, et scènes d'intérieur dans une salle de classe
- Sécurité industrielle : inclut des actions spécifiques (comme souder, utiliser une machine) dans des environnements industriels et avec des objets particuliers (comme des équipements de sécurité)
💡 Ces catégories permettent une analyse plus nuancée et sont utiles pour des applications spécialisées, comme la sécurité, l’éducation, ou la médecine.
En choisissant des catégories d'actions, d'objets et de scènes précises, on fournit au modèle de classification des repères clairs pour organiser et interpréter le contenu vidéo. Cette structure de catégorisation améliore la précision de la classification et rend les modèles plus adaptés aux cas d'usage spécifiques.
Comment choisir les bons mots-clés à utiliser pour structurer et optimiser les annotations en classification de vidéo ?
Le choix des bons mots-clés pour structurer et optimiser les annotations en classification de vidéo est essentiel pour garantir que les modèles d’IA puissent interpréter et classer les vidéos de manière précise et contextuellement pertinente. Voici les principaux critères et étapes pour sélectionner des mots-clés efficaces :
1. Comprendre les objectifs de classification
Avant de sélectionner les mots-clés, il est important de définir clairement les objectifs de la classification. Par exemple, une application de surveillance nécessitera des mots-clés liés aux actions suspectes, tandis qu'une application de sports se concentrera sur des mouvements spécifiques.
Les mots-clés doivent refléter les comportements, objets, ou scènes essentiels à détecter pour répondre aux besoins de l’application finale.
2. Choisir des mots-clés spécifiques et descriptifs
Les mots-clés doivent être suffisamment précis pour éviter les ambiguïtés. Par exemple, au lieu de "mouvement", un mot-clé comme "courir" ou "sauter" sera plus informatif.
Éviter les mots génériques qui pourraient mener à des erreurs de classification. Utiliser des termes précis pour chaque catégorie d’action ou d’objet améliore la cohérence des annotations et guide mieux le modèle.
3. Considérer les catégories d’actions, d’objets et de scènes
Utiliser des mots-clés adaptés aux différentes catégories nécessaires, comme les actions (ex. "marcher", "parler"), les objets (ex. "véhicule", "téléphone"), et les scènes (ex. "extérieur", "salle de sport").
Cela permet d’organiser les annotations selon les besoins de la classification vidéo et d’optimiser les résultats en fournissant des repères clairs pour l’apprentissage du modèle.
4. Employer des mots-clés temporels pour les actions en séquence
Les actions en vidéo impliquent souvent des séquences temporelles (début, déroulement, fin d'une action). Utiliser des mots-clés qui capturent cette dimension temporelle, comme "démarrage", "transition", ou "fin", est utile pour que le modèle comprenne la continuité des actions dans une séquence.
Par exemple, des mots-clés comme "commencer à courir", "arrêter de courir" peuvent aider à structurer l’annotation de manière plus nuancée.
5. Utiliser des mots-clés adaptés au contexte culturel et applicatif
Certains mots-clés peuvent avoir des significations variées selon le contexte culturel ou applicatif. Il est important de choisir des termes qui correspondent à l'interprétation attendue dans le contexte spécifique de l'application.
Par exemple, dans un contexte médical, des mots-clés comme "prise de pouls" ou "ausculter" sont précis et adaptés, tandis que des mots plus génériques seraient insuffisants.
6. Rechercher des mots-clés standardisés ou reconnus dans le domaine
Utiliser des termes standardisés lorsque possible, par exemple ceux couramment utilisés dans les bibliothèques de vision par ordinateur, pour faciliter la cohérence des annotations et la comparaison des résultats.
Les conventions établies dans des domaines spécialisés (comme les sports, la médecine ou la sécurité) permettent également aux modèles de généraliser plus facilement les connaissances.
7. Tester et affiner les mots-clés en fonction des résultats de classification
Une fois les annotations appliquées, il est utile de tester les performances du modèle et d'affiner les mots-clés en fonction des résultats. Des ajustements peuvent être faits pour supprimer les ambiguïtés ou pour introduire de nouveaux mots-clés plus représentatifs.
Cela implique de revoir régulièrement les annotations et d’adapter les mots-clés en fonction des erreurs de classification détectées.
En choisissant des mots-clés spécifiques, adaptés au contexte et testés, on améliore la structure des annotations, ce qui permet d'optimiser les performances des modèles d'IA pour la classification vidéo. Ces mots-clés jouent un rôle central dans l’apprentissage des modèles, car ils servent de repères clairs pour comprendre et organiser les séquences vidéo de manière efficace.
Entraîner un modèle de classification
Entraîner un modèle de classification est une étape requise pour améliorer la précision de la classification des vidéos. Ce processus repose sur deux principales méthodes : l’apprentissage automatique (AutoML) et l’apprentissage supervisé. L’AutoML permet de créer des modèles de classification sans nécessiter de connaissances approfondies en Machine Learning, en automatisant les étapes de sélection des algorithmes et d’optimisation des hyperparamètres. En revanche, l’apprentissage supervisé nécessite de fournir des exemples étiquetés pour entraîner le modèle, ce qui implique une intervention humaine plus importante.
Pour garantir un entraînement efficace, il est essentiel de disposer d’un ensemble de données de qualité. Ces données doivent comprendre des vidéos étiquetées avec des catégories pertinentes, telles que des actions spécifiques, des objets ou des scènes. La qualité des données est primordiale, car elle influence directement la performance du modèle. Un ensemble de données bien annoté permet au modèle d’apprendre les caractéristiques distinctives des vidéos et d’améliorer la précision de la classification.
Le choix des paramètres d’entraînement est également important. Il s’agit de sélectionner la méthode d’entraînement appropriée, de répartir les données de manière équilibrée entre l’entraînement et la validation, et d’ajuster les hyperparamètres pour optimiser les performances du modèle. Par exemple, la taille du lot, le taux d’apprentissage et le nombre d’époques sont des hyperparamètres qui peuvent être ajustés pour améliorer l’entraînement.
En résumé, entraîner un modèle de classification vidéo nécessite une combinaison de données de qualité, de méthodes d’entraînement adaptées et de réglages précis des hyperparamètres. Ce processus permet de développer des modèles capables de classer les vidéos avec une grande précision, ouvrant la voie à des applications variées et innovantes.
Applications de la classification
La classification des vidéos offre une multitude d’applications dans divers domaines, transformant la manière dont nous interagissons avec le contenu vidéo. Voici quelques-unes des applications les plus courantes et impactantes :
- Recommandation de contenu : Grâce à la classification des vidéos, les plateformes peuvent recommander des contenus pertinents aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et de leur historique de visionnage. Par exemple, un utilisateur qui regarde fréquemment des vidéos de cuisine se verra proposer des recettes similaires ou des émissions culinaires.
- Recherche de vidéos : La classification améliore considérablement la recherche de vidéos en permettant de filtrer les résultats selon des critères spécifiques, tels que la catégorie, le genre ou la qualité. Cela facilite la découverte de contenus pertinents et réduit le temps passé à chercher des vidéos.
- Modération de contenu : La classification des vidéos joue un rôle crucial dans la modération de contenu en détectant et en supprimant les vidéos inappropriées ou offensantes. Les algorithmes peuvent identifier des contenus violents, haineux ou explicites, assurant ainsi un environnement en ligne plus sûr pour les utilisateurs.
- Publicité ciblée : En comprenant les intérêts des utilisateurs grâce à la classification des vidéos, les annonceurs peuvent cibler leurs publicités de manière plus efficace. Par exemple, une personne qui regarde des vidéos de fitness pourrait recevoir des publicités pour des équipements de sport ou des abonnements à des salles de gym.
- Création de collections : La classification permet de créer des collections de vidéos basées sur des critères spécifiques, tels que la catégorie ou le genre. Cela est particulièrement utile pour les plateformes de streaming qui souhaitent organiser leur contenu de manière thématique, facilitant ainsi la navigation pour les spectateurs.
Conclusion
En résumé, la classification des vidéos est un outil puissant pour améliorer la qualité et la pertinence des contenus vidéo. Elle permet non seulement d’optimiser l’expérience utilisateur, mais aussi de répondre à des besoins spécifiques dans des domaines variés, allant de la recommandation de contenu à la modération et à la publicité ciblée. Grâce à ces applications, la classification des vidéos continue de transformer notre interaction avec le contenu numérique.
En tant que technologie d'intelligence artificielle, la classification de vidéo ouvre des perspectives majeures pour analyser, organiser et interpréter des séquences vidéo complexes. En utilisant des méthodes avancées d'annotation et en structurant les données de manière stratégique, il est possible de transformer des flux vidéo en informations exploitables pour divers types de projet.
Le choix rigoureux des mots-clés, des catégories et des étiquettes permet aux modèles d’IA de détecter avec précision les actions, objets et scènes, et d’interpréter les relations temporelles inhérentes aux vidéos. Cette capacité à "voir" et à comprendre le monde en mouvement confère aux modèles d'IA des applications pratiques dans des domaines variés, allant de la surveillance à la médecine.
