Qu'est-ce que l'IA et l'apprentissage profond ?

MV.MINDNET – Plateforme d'apprentissage profond de MABRI.VISION

Que signifie l'intelligence artificielle ?

Le terme « intelligence artificielle » (IA) ne possède pas de définition précise. Une définition définitive est impossible, car le concept même d'intelligence est ambigu.
Apparu dès les années 1950, le terme « intelligence artificielle » est historiquement construit et soumis à de nombreuses influences. Il reflète une vision d'ensemble. L'IA touche à plusieurs disciplines techniques et scientifiques et est souvent utilisée (y compris par nous) comme un argument marketing percutant.
Lorsqu'on parle d'IA dans le domaine des technologies de mesure ou du traitement d'images, on fait généralement référence à l'apprentissage automatique (ML) ou à l'apprentissage profond (DL). Ces termes s'enchaînent logiquement :
Intelligence artificielle (IA) → Apprentissage automatique (ML) → Apprentissage profond (DL).

développement historique

Bien que l'intelligence artificielle soit souvent présentée comme une tendance, elle est loin d'être un phénomène nouveau. Dès les années 1950, des scientifiques partageaient la conviction que le processus de pensée ne se limitait pas au cerveau humain. Après une période de stagnation des recherches sur le sujet, notamment dans les années 1980, des entreprises technologiques comme Google ont insufflé un nouvel élan à ce domaine dans les années 2000. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle fait partie intégrante de notre vie quotidienne.

Que signifie l'apprentissage automatique (ML) ?

En traitement d'images, il existe fondamentalement deux manières différentes d'aborder un problème :

Programmation basée sur des règles

Élaboration et programmation manuelles des règles après le calcul ou la définition des résultats

apprentissage automatique

Entraînement d'un modèle avec des données
Apprentissage indépendant des modèles à partir des données
Classification ou estimation des variables de résultat

Le choix de la meilleure approche dépend de l'application et doit être soigneusement évalué, voire déterminé de manière systématique. Les approches basées sur des règles sont particulièrement adaptées, notamment en métrologie et en traitement d'images, pour la prise de décisions fondées sur des caractéristiques et des règles de mesure claires. Si les règles sont inconnues ou ne peuvent être extraites des images qu'au prix d'efforts considérables, une méthode d'apprentissage automatique peut s'avérer plus appropriée. Les méthodes d'apprentissage automatique sont couramment utilisées en traitement d'images pour les tâches de segmentation complexes, la reconnaissance optique de caractères (OCR/OCV), la détection de formes et d'anomalies, la reconnaissance d'objets et d'images, ainsi que la classification d'images. Dans les applications modernes, les deux approches sont généralement combinées efficacement.

Méthodes d'apprentissage pour l'apprentissage automatique (ML)

En termes généraux et simplifiés, il existe 3 méthodes d'apprentissage différentes pour l'apprentissage automatique.

Apprentissage profond vs apprentissage automatique

Les applications d'IA modernes reposent presque exclusivement sur des réseaux de neurones artificiels profonds (RNA). La particularité de ces réseaux réside dans leur capacité à effectuer des tâches complexes, éliminant ainsi tout besoin d'extraction manuelle de caractéristiques. Un RNA est donc capable de réaliser des tâches complexes de manière autonome.

L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique
Les méthodes d'apprentissage profond sont basées sur des réseaux neuronaux artificiels comportant plusieurs couches intermédiaires

Réseaux de neurones artificiels (RNA)

Les méthodes d'apprentissage profond reposent sur des réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux s'inspirent des réseaux neuronaux biologiques, qui font partie du système nerveux.
Les réseaux de neurones artificiels sont structurés en couches. Chaque couche est composée de plusieurs neurones artificiels. Entre une couche d'entrée et une couche de sortie se trouvent plusieurs couches cachées. C'est en raison de ces couches cachées que la structure est qualifiée de « profonde ».

Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)

En traitement d'images, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont les plus couramment utilisés. Inspirés du cortex visuel, ces réseaux sont constitués de multiples cartes de caractéristiques. Ces cartes correspondent aux couches d'un réseau de neurones artificiel et sont générées par convolution. Les opérateurs de convolution produisent différentes caractéristiques, telles que les contours. En traitement d'images, un CNN doit être capable de généraliser les caractéristiques et de les représenter à des niveaux d'abstraction de plus en plus élevés.

Source : LeCun, Yann, et al. « Apprentissage basé sur le gradient appliqué à la reconnaissance de documents. » Actes de l'IEEE 86.11 (1998) : 2278-2324

Source : Lee, Honglak, et al. « Apprentissage non supervisé de représentations hiérarchiques avec des réseaux de croyances profonds convolutionnels. » Communications of the ACM 54.10 (2011) : 95-103.

MV.MINDNET, la plateforme d'apprentissage profond de MABRI.VISION, combine technologie de pointe et solutions pratiques.

Pourquoi MABRI.VISION

Des solutions innovantes, notre passion !

L'innovation est le fondement de la croissance continue dans l'industrie moderne. Elle est au cœur de notre quotidien et repose sur l'expertise de notre équipe. Nous privilégions toujours les avantages et les exigences de nos clients. Nous sommes passionnés par la mise en œuvre de processus d'inspection allant des solutions de vision par ordinateur basées sur l'IA à la mesure en ligne à 100 % des composants de produits sophistiqués. Pour nos technologies de mesure, nous utilisons les dernières générations de technologies de pointe. Grâce à cette philosophie, nous visons à rendre les processus de production plus efficaces et dynamiques.

Contact.

Vous souhaitez obtenir plus d'informations sur une gamme de produits en particulier ou vous avez une question précise concernant un produit ? Veuillez utiliser notre formulaire de contact ou nous appeler.