Deep Learning : Transformer les industries par l'automatisation intelligente

Ces dernières années, la popularité et l'utilisation d'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, le Deep Learning est considéré comme le meilleur classificateur d'images et représente l'état de l'art en Vision par Ordinateur. Ces algorithmes sont les plus utilisés actuellement et le principal objet de recherche dans ce domaine.

Sur quoi le Deep Learning est-il basé 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 dans le cerveau humain. De la même manière qu'un neurone reçoit et transmet des impulsions électriques, un neurone artificiel reçoit une information qui est transformée et envoyée 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. Finalement, le réseau offrira 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 entraîné et du but pour lequel il est utilisé.

Il est nécessaire d'entraîner le réseau car il a besoin d'apprendre des données qui lui sont fournies. Au fur et à mesure qu'un réseau avec de l'information est entraîné, il modifie ses neurones jusqu'à ce qu'il soit capable de tirer les conclusions correctes, même avec des données qui n'ont pas été fournies précédemment. Par exemple, si nous introduisons des images dans un réseau en indiquant lesquelles 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 façon, le Deep Learning peut être appliqué dans divers domaines avec de multiples objectifs, de la lecture de textes manuscrits, à la découverte de l'âge d'une personne basée sur une image.

Dans quelles applications le Deep Learning est-il utilisé ?

Actuellement, le Deep Learning est utilisé dans un grand nombre d'applications utilisées au quotidien, comme Google Translate ; dans les assistants virtuels tels que Siri, Cortana et Google Assistant, qui utilisent des algorithmes de Deep Learning pour la reconnaissance vocale ; la classification des emails et même pour les systèmes de sécurité qui font usage de la reconnaissance faciale. Un autre des domaines où le Deep Learning est appliqué, est dans quelque chose d'aussi complexe que les voitures autonomes, qui se rapprochent chaque jour de la réalité.

Dans le cas des usines, par exemple, il peut être utilisé pour reconnaître de nouvelles pièces qui n'ont pas été précédemment introduites dans le système, puisque l'algorithme de Deep Learning a « étudié » d'autres photos précédentes dans lesquelles il a été indiqué ce qu'est une pièce et lorsqu'une nouvelle pièce a été introduite dans le système, elle a été reconnue comme telle 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 ce qu'ils sont. C'est une application très intéressante car, en raison de la variabilité des défauts, il est courant de ne pas pouvoir tous les catégoriser 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 plus de possibilités et de plus grandes avancées. Ces algorithmes, combinés avec 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 grand investissement en temps était nécessaire, pourraient être automatisées grâce au Deep Learning.

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

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