# Segmentation d'Image

> Division d'une image en plusieurs segments au niveau du pixel pour simplifier son analyse.

- Page ZoneIA : https://zoneia.fr/glossaire/segmentation-dimage
- Type : Définition du glossaire IA
- Catégories : [Analyse de Données & Data](https://zoneia.fr/outils/categorie/analyse-donnees-data), [Code & Développement](https://zoneia.fr/outils/categorie/code-developpement-ia)
- Publié le : 2026-03-04
- Mis à jour le : 2026-05-22

La segmentation d’image consiste à attribuer une **étiquette à chaque pixel** afin de regrouper les zones qui appartiennent au même objet ou à la même région (route, ciel, tumeur, etc.). Contrairement à une simple détection d’objets (qui produit des boîtes), elle fournit une **carte dense** de l’image, plus précise pour mesurer des surfaces ou suivre des contours.

## Comment ça fonctionne
En vision par ordinateur moderne, on utilise souvent des **réseaux de neurones convolutionnels** de type encodeur–décodeur (ex. U-Net, DeepLab). Le modèle apprend à transformer l’image en une représentation compacte, puis à **reconstruire un masque** à la taille d’origine. L’entraînement se fait avec des images annotées pixel par pixel et une fonction de perte adaptée (cross-entropy, Dice loss), parfois complétée par des techniques d’augmentation de données.

## Types courants
- **Segmentation sémantique** : chaque pixel reçoit une classe (tous les “voitures” partagent la même étiquette).
- **Segmentation d’instance** : distingue chaque objet individuellement (voiture #1, #2…).
- **Segmentation panoptique** : combine les deux approches.

## Usages concrets
Conduite autonome (chaussée/piétons), imagerie médicale (délimitation de lésions), industrie (contrôle qualité), cartographie (bâtiments, végétation), montage photo (détourage).

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Source : ZoneIA, annuaire francophone des outils IA (https://zoneia.fr/glossaire/segmentation-dimage)