La vision par ordinateur transforme la manière dont les machines interagissent avec le monde visuel. Elle est utilisée dans des domaines variés : sécurité (vidéosurveillance intelligente), santé (analyse d’imagerie médicale), industrie (contrôle qualité), automobile (véhicules autonomes), ou encore retail (analyse comportementale en point de vente). Les algorithmes s’appuient souvent sur des réseaux de neurones convolutifs (CNN) capables d’extraire automatiquement les caractéristiques discriminantes d’une image. Le traitement passe par plusieurs étapes : détection, segmentation, classification, reconnaissance, puis interprétation. L’efficacité dépend de la qualité des images, du volume d’entraînement, et de la robustesse du modèle aux variations (lumière, angle, occlusion, etc.). Les enjeux incluent la confidentialité, les biais de reconnaissance, et les performances en conditions réelles. La vision par ordinateur s’impose comme une technologie clé pour automatiser les tâches visuelles, tout en nécessitant une gouvernance rigoureuse.