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DINOv3 par Meta : l’auto-supervision au service d’une analyse visuelle de précision

La vision par ordinateur est l’un des domaines les plus dynamiques de l’intelligence artificielle. Longtemps dépendante de bases de données manuellement annotées, cette discipline connaît depuis quelques années un virage méthodologique majeur : l’apprentissage auto-supervisé, qui permet aux modèles d’apprendre à structurer l’information visuelle sans intervention humaine directe.

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