Cet article présente une nouvelle méthodologie de synthèse d'images pour la détection des ouvriers de chantier. Grâce à une plateforme d'IA générative appelée Midjourney, nous générons 12 000 images synthétiques avec 3 000 messages différents, qui sont ensuite étiquetés manuellement et utilisés comme base de données d'entraînement DNN. Lors de l'évaluation sur une base de données d'images de chantier réelle, nous obtenons une précision moyenne (AP) de 0,937 à un seuil IoU de 0,5 et une AP de 0,642 entre 0,5 et 0,95. Sur la base de données synthétiques, nous obtenons des performances élevées avec des AP de 0,994 et 0,919 respectivement. Cela démontre à la fois le potentiel et les limites de l'IA générative pour pallier le manque de données d'entraînement DNN.
