Apprentissage automatique dans l'industrie

Le « machine learning » fait partie de l'intelligence artificielle et consiste en ce que les machines apprennent à partir de données réelles sans être directement programmées pour celles-ci. Dans cet article, nous verrons comment utiliser l'avantage que ces algorithmes peuvent apporter à l'industrie.

Apprentissage automatique 

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui permet aux machines d'apprendre à travers des algorithmes. Ces algorithmes apprennent à partir de données réelles avec lesquelles un modèle est généré. Ce modèle permet de prédire quelle classe ou quel type est une nouvelle donnée.

Au sein de l'apprentissage automatique, nous trouvons deux types :l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.

En apprentissage supervisé les données doivent être correctement étiquetées avec la classe à laquelle elles appartiennent, il est nécessaire d'avoir un jeu de données avec des étiquettes.

En cas d'apprentissage non supervisé , les données sont entrées dans le modèle sans aucun type de référence quant à la classe à laquelle elles appartiennent, et c'est le même algorithme qui classe ces données en fonction de leurs caractéristiques.

Ce type d'algorithmes d'apprentissage automatique permet de détecter des modèles et de classer de nouvelles données à partir des modèles entraînés . Par exemple, ils peuvent être utilisés pour détecter des pannes ou prendre des décisions sans intervention humaine, ce qui ouvre de nombreuses possibilités d'automatisation de processus qui n'étaient pas possibles jusqu'à l'apparition de ce type d'algorithme.

Voici quelques-uns des éléments nécessaires étapes pour identifier et réaliser un projet basé sur le machine learning :

• Acquisition de données :images, données numériques, bases de données existantes, etc. De grandes quantités de données sont nécessaires.
• Création de l'ensemble de données à partir des données obtenues. Pour la création du jeu de données il est nécessaire de procéder à l'étiquetage de toutes les données (apprentissage supervisé). Habituellement, cette tâche est effectuée manuellement et est assez fastidieuse.
• Formation de modèle . Le modèle est entraîné avec une partie des données de l'ensemble de données.
• Évaluation du modèle . Pour obtenir le comportement du modèle, celui-ci est évalué avec de nouvelles données qui n'ont pas été utilisées lors de l'entraînement.

Apprentissage automatique contre apprentissage en profondeur

Il y a quelques années, une branche de l'apprentissage automatique est apparue, connue sous le nom d'apprentissage en profondeur ou apprentissage en profondeur. . Les algorithmes d'apprentissage automatique sont basés sur des équations de régression et des arbres de décision, entre autres. Cependant, les algorithmes d'apprentissage en profondeur utilisent ce qu'on appelle des réseaux de neurones qui tentent en quelque sorte de mimer le fonctionnement des neurones dans les organismes vivants. Ce sont un ensemble de neurones connectés les uns aux autres et qui effectuent des opérations mathématiques pour extraire des paramètres et des caractéristiques, pour finalement obtenir un résultat de classification.

Apprentissage approfondi en vision par ordinateur

La vision par ordinateur combinée au Deep learning permet de résoudre des problèmes plus complexes que la vision traditionnelle, en utilisant des algorithmes plus robustes basés sur les méthodes d'apprentissage fournies par le Deep learning. Avec l'avancement de cette technologie, des problèmes peuvent être résolus et des solutions conçues qui jusqu'à présent n'étaient pas réalisables.

Ces types d'applications sont conçues pour des environnements complexes et changeants dans lesquels les caractéristiques ne peuvent pas être extraites avec des algorithmes traditionnels. Ils sont utilisés dans la reconnaissance de caractères applications, inspection des défauts de surface, applications de sécurité entre autres.

L'apprentissage en profondeur vous permet principalement d'étendre des solutions limitées aux applications de vision traditionnelles.

Applications possibles de l'apprentissage automatique dans l'industrie

Les applications basées sur des algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être utilisées dans différents secteurs et pour résoudre des problèmes très différents.

• Systèmes de qualité  :les algorithmes d'apprentissage automatique créent des modèles qui permettent, par exemple, de détecter les défauts des pièces. Défauts de type surface en fabrication, peinture, etc. Ils permettent également des contrôles de qualité dans un processus d'assemblage, la présence ou l'absence de pièces, l'inspection des soudures, etc.

• Production  :en production, les systèmes de vision et la robotique sont associés à des algorithmes d'apprentissage automatique pour améliorer les processus et augmenter la productivité. Il est possible d'automatiser des tâches à variabilité qu'un robot traditionnel ne pourrait pas réaliser par lui-même :reconnaissance et localisation de types de pièces, de processus et de trajectoires variables, etc. Cela permet dans de nombreux cas de réduire les coûts et d'augmenter la compétitivité des entreprises.

• Maintenance des machines et maintenance prédictive :en analysant les données (de tout type) obtenues des différentes machines, il est possible de générer des modèles capables de prédire quand une panne se produira. Cela permet d'améliorer les processus et d'éviter les pannes avant que les machines ne tombent en panne. Évitez les temps d'arrêt de la production et réduisez les temps de maintenance préventive.

La capacité de ces algorithmes d'apprentissage automatique à traiter un grand nombre de données permet de surveiller les processus et de contrôler tous leurs paramètres, ce qui évite les erreurs et les échecs et augmente donc la qualité finale du produit.

Avantages de l'apprentissage automatique dans l'industrie

Comme vous l'avez vu, l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage automatique présente de nombreux avantages. Les systèmes basés sur ce type d'algorithme sont plus polyvalents et sont capables de travailler dans des environnements changeants et de s'y adapter . Vous pouvez effectuer des tâches et résoudre des problèmes liés à la vision par ordinateur, à la robotique et l'analyse de données, parmi tant d'autres, qui, jusqu'à l'apparition de ces algorithmes, était impensable. Tout cela fait des applications d'apprentissage automatique un excellent allié de l'industrie 4.0 lorsqu'il s'agit d'automatiser les processus.

Certains des avantages évidents que l'on peut tirer de l'utilisation de ces systèmes sont :

• Réduction du taux d'échec . Ils permettent la détection des défaillances et leur réduction, ce qui a un impact direct sur la qualité du processus et son amélioration. Les erreurs commises contribuent à améliorer le processus.
• Prédiction des actions . Ces systèmes permettent également d'éviter les erreurs et les pannes. Les modèles créés à partir de données sont capables de prédire quand une erreur se produira, ce qui permet de prendre des mesures préventives pour qu'elle ne se produise pas.
• Automatisation des processus . Avec ces algorithmes, les processus peuvent être automatisés cela ne serait pas possible sans des systèmes basés sur l'apprentissage :inspections variables , environnements changeants, etc.

Souhaitez-vous utiliser des applications basées sur l'apprentissage automatique dans l'un de vos projets ? Contactez-nous !

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