Utiliser l’IA pour créer l’IA

Introduction
Peut-on créer une intelligence artificielle destinée à la vidéoprotection… en utilisant une autre intelligence artificielle ?
C’est la question que je me suis posée, en testant les capacités de ChatGPT dans un cas très concret : générer un script Python complet pour détecter et compter les camions dans un flux vidéo.
Voici un retour d’expérience honnête sur les possibilités (et les limites) de cette approche.
Contexte
J’ai une caméra de vidéoprotection à l’entrée de cette voie, j’ai des idées donc : caméra + automatisation = IA … reste à créer l’IA.
Je sais ce qu'est le machine learning et le deep learning appliqués à la vision par ordinateur mais mes connaissances en python sont encore trop limitées pour connaître et utiliser toutes les librairies à disposition.
J’ai donc décidé de tester l’utilisation de l’IA pour créer mon IA.
Par ailleurs depuis mai 2023 la vidéoprotection doit répondre aux exigences du RGPD et de la LIL (Loi Informatique et Libertés, titres 2 ou 3 selon les cas) et ce, même pour les systèmes installés sur la voie publique ou dans des zones ouvertes au public.
Créer une IA en vidéoprotection ?
La voie de circulation visée est interdite aux véhicules de plus de 5.5t mais malheureusement empruntée par des poids lourds sans dérogation.
J’ai donc souhaité créer une IA qui, à partir du flux de ma caméra de vidéoprotection :
- Compte le nombre de camions de plus de 5.5t en fonction de leur direction ;
- Enregistre une photo de ces camions ;
- Constituer un fichier CSV pour quelques statistiques.
- Je me suis tourné vers ChatGPT pour « m’aider » dans mon projet.
Alors, bonne idée ?

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Mise en oeuvre
C’est la première fois que j’utilisais ChatGPT dans un projet, l’occasion pour moi de voir ce que ça vaut.
Je commence donc par énoncer ma problématique détaillée et là, bonne surprise : l’IA me génère un script en quelques secondes
Je copie/colle ce dernier dans mon environnement et je le teste et malheureusement, le résultat n’est pas satisfaisant ; commence alors une « discussion » sans fin pour essayer d’arriver à quelque chose de viable.
Pourquoi ?
Eh bien parce que l’IA ne fait que ce que vous lui demandez de faire ; elle se base sur des modèles qui utilisent vos données d’entrée (votre problématique) pour proposer une réponse prédictive.
Souvenez-vous ce qu’est une IA :

Même s’il y a une impression d’un échange constructif l’IA est un programme informatique qui ne pense pas, ne conceptualise pas, n’analyse pas bref... ne réfléchit pas.
Notre vision de la solution attendue n’est pas la même que celle proposée.
Par exemple, quand nous voyons une tomate nous savons que c’est une tomate ; l’IA quant à elle supposera que cela peut être une tomate avec un certain degré de confiance en se basant sur un modèle pré entraîné à partir d'un data set constitué de milliers d'images de tomates.
C’est en ce point qu’il faut maîtriser quelque peu les principes.
Dans ma problématique, je sais à quoi ressemble un camion de plus de 5.5t mais comment l’IA peut le savoir ?
La première solution qu’elle a proposée était intéressante puisque basée sur un modèle de vision par ordinateur de reconnaissance d’objets comportant une classe « camion » oui, sauf que cette classe ne distingue pas ceux de plus de 5.5t… s’engage alors l’application du principe de base :
- Emettre des hypothèses ;
- Les tester ;
- Les valider avec un certain degré de confiance.
L’objectif étant de chercher l’hypothèse pour reconnaître notre type de camions et d’obtenir un degré de confiance le plus élevé possible pour éviter les faux positifs… si encore c’était aussi
.Je passe sur les détails techniques et les hypothèses émises, ce n’est pas ce qui est intéressant ici ; à chaque nouvelle hypothèse ou résolution de problèmes lors des tests, l’IA propose des modifications qui complexifient tellement que plus rien ne fonctionne et qu’elle arrive à en perdre le fil.
Non, l’IA ne fait pas tout… du moins elle ne fait rien sans nous
Au premier abord l’idée pouvait sembler bonne mais, au fil de l’avancée du projet on se rend compte des limites : il n’est pas concevable d’envisager la résolution de bout n bout d’une problématique « complexe » par la seule utilisation de l’IA… du moins aujourd’hui.
S’il est indéniable que la production du code informatique est quasi instantanée et une aide précieuse pour accélérer le développement, la conceptualisation de la problématique ne peut se faire qu’avec le cerveau humain pour arriver à valider ses hypothèses avec le degré de confiance espéré.
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