La visualisation des données est un outil essentiel permettant aux humains de mieux comprendre et analyser les données. La représentation graphique est la méthode la plus simple et la plus courante parmi toutes les techniques de représentation des données.

Dans des secteurs tels que la médecine, le marketing, la finance et autres, où une multitude de données numériques est générée en temps réel, la représentation graphique constitue un outil d’analyse inestimable. Visualiser les tendances des données aide à résumer et visualiser les tendances disponibles. Cependant, lors du traçage de catégories de données en utilisant des couleurs uniques, capturer et mettre en valeur l’intersection de ces lignes sont des tâches complexes, puisque les valeurs de couleur changent. Par exemple, lorsque le bleu et le jaune se croisent, la couleur à l’intersection change, ce qui entraîne une rupture de traçabilité et donne l’impression qu’il s’agit de deux représentations différentes même s’il s’agit d’un seul ensemble de données. Surmonter ce défi nécessite des techniques automatisées permettant de reconnaître les lignes qui se croisent comme une seule représentation. Ce type de défi peut être relevé en faisant évoluer des techniques d’IA permettant de différencier et de mettre en valeur ces éléments automatiquement. Cette solution fournit une réponse automatisée au problème, qui aide non seulement le système à identifier les valeurs de données dont un testeur a besoin, mais aussi à les séparer du reste du graphique, réduisant ainsi le temps des méthodes manuelles.

Ce livre blanc propose une solution utilisant la vision par ordinateur (VO) et des techniques d’apprentissage profond (AP). Les deux techniques relèvent du domaine de l’IA : l’AP apprend à un ordinateur à penser et à fonctionner comme un humain, tandis que la VO traite les images et les vidéos numériques afin de comprendre les informations que le système peut utiliser pour obtenir un résultat. Les deux facilitent l’automatisation des tâches.