Le Deep Learning et ses nombreuses applications

Ces dernières années, la popularité et l'utilisation des algorithmes basés sur le Deep Learning ont augmenté en raison de la multitude de domaines dans lesquels il est possible de les appliquer et des bons résultats offerts par cette solution.

À quoi sert le Deep Learning ?

L'objectif principal des algorithmes de Deep Learning est de réaliser des tâches qu'un humain effectuerait presque automatiquement mais qui deviennent complexes pour une machine. Un exemple serait de pouvoir détecter et identifier tous les éléments d'une image . Aujourd'hui, Deep Learning est considéré comme le meilleur classificateur d'images et représente l'état de l'art en matière de vision par ordinateur. Ces algorithmes sont les plus utilisés actuellement et le principal objet de recherche dans ce domaine.

Sur quoi repose le Deep Learning et comment fonctionne-t-il ?

Le Deep Learning est une branche de l'Intelligence Artificielle basée sur l'utilisation de réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux de neurones s'inspirent du fonctionnement des neurones du cerveau humain. De la même manière qu'un neurone reçoit et transmet des impulsions électriques, un neurone artificiel reçoit des informations qui sont transformées et envoyées à d'autres neurones adjacents. De cette façon, l'information est transformée au fur et à mesure qu'elle est transmise par tous les neurones jusqu'à ce qu'elle atteigne la fin du réseau. Enfin, le réseau proposera une sortie avec les résultats qu'il a obtenus en fonction des données qu'il a reçues en entrée, de la façon dont il a été formé et de la finalité pour laquelle il est utilisé.

Il est nécessaire de former le réseau car il a besoin d'apprendre à partir des données qui vous sont fournies. Au fur et à mesure qu'un réseau d'informations est formé, il modifie ses neurones jusqu'à ce qu'il soit capable de tirer les bonnes conclusions, même avec des données qui n'ont pas été fournies auparavant. Par exemple, si nous introduisons des images dans un réseau indiquant lesquelles d'entre elles sont des chiens et lesquelles ne le sont pas, le réseau finira par apprendre à trouver des chiens dans toute nouvelle image fournie. De cette manière, le Deep Learning peut être appliqué dans divers domaines avec de multiples objectifs, de la lecture de textes manuscrits à la détermination de l'âge d'une personne à partir d'une image.

Dans quelles applications le Deep Learning est-il utilisé ?

Actuellement, le Deep Learning est utilisé dans un grand nombre d'applications utilisées quotidiennement, comme le traducteur Google; dans les assistants virtuels tels que Siri, Cortana et Google Assistant, qui utilisent des algorithmes de Deep Learning pour la reconnaissance vocale ; classification des e-mails et même pour les systèmes de sécurité qui utilisent la reconnaissance faciale. Un autre des domaines où le Deep Learning est appliqué, c'est dans quelque chose d'aussi complexe que les voitures autonomes, qui sont chaque jour plus proches de devenir une réalité.

Dans le cas des usines, par exemple, il peut être utilisé pour reconnaître de nouvelles pièces qui n'ont pas été introduits auparavant dans le système, puisque l'algorithme Deep Learning a "étudié" d'autres photos précédentes dans lesquelles il a été indiqué de quoi il s'agit et lorsqu'une nouvelle pièce a été introduite dans le système, elle a été reconnue comme tel sans avoir à l'indiquer.

Une autre application très importante dans les usines est la reconnaissance intelligente des défauts . Une fois que le système a été entraîné avec différents défauts (forme, taille, géométrie…), il est possible que le système puisse reconnaître de nouveaux défauts car il a appris de quoi il s'agit. C'est une application très intéressante en raison de la variabilité des défauts qu'il est courant de ne pas pouvoir catégoriser tous au début.

Comme nous le voyons, le champ d'action du Deep Learning est très large, et c'est dans l'industrie 4.0, en particulier dans la vision par ordinateur, que se produisent davantage de possibilités et de plus grandes avancées. Ces algorithmes, combinés à la vision par ordinateur, nous permettent d'effectuer des tâches telles que mesurer des distances, prédire des pannes, détecter des objets ou lire des textes. Des fonctions qui, jusqu'à présent, nécessitaient une intervention humaine et pour lesquelles un gros investissement en temps était nécessaire, ont pu être automatisées grâce au Deep Learning.

Ce ne sont là que quelques-unes des nombreuses applications que nous offre le Deep Learning aujourd'hui, et qui seront bien d'autres à l'avenir car c'est un domaine qui est en pleine expansion et s'applique de plus en plus à plus de domaines et est capable de résoudre des problèmes plus complexes.

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