Qu’est-ce que le deep learning ?
Au cours des dernières années, le Deep Learning a présenté d’excellentes performances dans différents domaines. Par exemple, la reconnaissance d’images, le pattern matching et même la cybersécurité.
Le deep learning, « apprentissage profond » en français, est un sous-domaine de l’intelligence artificielle. Elle repose sur des réseaux de neurones (DotNetNuke ou DNN). Il répond à la question suivante : comment apprendre aux machines à penser ? A partir d’exemple, il apprend aux machines à reproduire des mécanismes naturels pour l’homme.
Le deep learning est la technologie qui sert de fondement à de nombreuses innovations telles que l’analyse vidéo. Il permet de localiser et reconnaître des éléments spécifiques dans des séquences vidéo. Par exemple des piétons, des bagages ou même un masque sur le visage d’une personne. Au lieu d’utiliser des algorithmes spécifiques à une tâche, il apprend à partir d’exemples représentatifs. Mais pour garantir leur efficacité, les algorithmes de deep learning doivent recevoir beaucoup de données.
Qu’est-ce que le DNN ?
Le réseau de neurones se compose essentiellement de 3 éléments. L’un s’appelle la couche d’entrée, qui est essentiellement les données que l’utilisateur souhaite analyser. La deuxième couche est en fait des couches cachées ; il se constitue d’un nœud ou de plusieurs nœuds ; la fonction principale de ce nœud est de compléter le calcul de l’algorithme de Deep Learning. La dernière couche est la couche de sortie, qui calcule le résultat. La figure 1 illustre le réseau neuronal de base et la figure 2 illustre le réseau neuronal de deep learning.
Une attaque dans la formulation ou une formulation devenue obsolète peuvent rendre cette technologie dangereuse. Dans le monde réel, imaginez un système de voiture sans conducteur qui utilise le deep learning pour identifier les feux de circulation. Si un changement dans les marques “stop” entraîne une classification incorrecte des DNN, le véhicule ne s’arrêtera pas. Heureusement, le deep learning est une technologie phare dans le domaine de la cybersécurité. Elle détecte les attaques de réseau, en supprimant les logiciels malveillants, en identifiant les vulnérabilités et en sécurisant le système.
Comment entraîner les algorithmes de deep learning ?
En utilisant un réseau antagoniste génératif (GAN – Generative Adversarial Network), il est possible de créer des données synthétiques à partir d’une base de données réelle. Les données synthétiques sont en tout point similaires à des données réelles, mais elles sont fictives. On peut par exemple générer des images faciales synthétiques de qualité sous différents angles ou des empreintes digitales qui n’appartiennent à personne. Peu de sociétés sont capables de le faire correctement. Le leader Idemia fait partie des entreprises qui se différencient des autres par ses innovations dans le domaine de la biométrie. Sa plateforme Augmented Vision extrait automatiquement les vidéos et les images et en catégorise le contenu pour faciliter les recherches et la prise de décision.
Comment ces solutions s’adaptent-elles aux besoins actuels ?
Avec des besoins et des exigences technologiques spécifiques, il est possible d’avoir besoin d’un réseau de neurones (DNN) déployé dans le cloud, dans une plateforme embarquée, dans un portique d’aéroport ou un serveur central. Le DNN d’Idemia tient compte de la mémoire et de la puissance de calcul disponibles. Il peut donc être déployé partout. Les systèmes sont polyvalents par essence. Lors de la création d’un réseau de neurones, ils explorent diverses profondeurs et tailles de réseau, y compris des architectures récentes telles que ResNet, DensNet ou des réseaux attentionnels.
IDEMIA participe depuis de nombreuses années aux tests d’évaluation du NIST. Et ce pour 3 types de données biométriques : l’iris, le visage et les empreintes digitales. Ils sont toujours classés parmi les meilleurs dans ces évaluations biométriques. La précision de leur algorithme de reconnaissance faciale 1:N a obtenu les meilleurs résultats parmi les 75 systèmes testés et les 281 participants du test de reconnaissance faciale 2021.
Quel a été l’impact de la Covid-19 ?
Dès que la pandémie a frappé, des algorithmes de deep learning ont été capables de détecter le port d’un masque. D’autres algorithmes biométriques sont capables de mesurer la densité de la foule. Ou encore la distance entre les personnes dans les espaces publics.
Quel est l’avenir de l’intelligence artificielle ?
Il y a une forte demande technologique de traitement des images et des vidéos. L’analyse vidéo en est maintenant au point où pour la sécurité routière, elle peut voir à l’intérieur des véhicules si les conducteurs portent ou non leur ceinture de sécurité, ou s’ils utilisent leur téléphone au volant. Elle peut également détecter les motocyclistes sans casque. Ces technologies avancées contribuent à dissuader les comportements imprudents et renforcer la sécurité des conducteurs, des passagers et des piétons.
Les algorithmes sont entrainés avec des images de jour comme de nuit. Sous différentes conditions météorologiques pour être efficace dans tous les environnements.
Domaines d’utilisation du deep learning
Les nouvelles solutions de deep learning tentent d’être équitables et impartiales, quels que soient l’âge, l’origine ethnique ou le sexe des personnes. A ces fins, les bases de données d’entrainement contiennent une variété d’images du même élément dans diverses conditions d’acquisition.
D’autres exemples d’utilisation des algorithmes :
Voiture autonome : de nombreuses entreprises de construction automobile ont construit des voitures autonomes à l’aide de systèmes de capteurs numériques.
Santé : le deep learning s’utilise également pour apporter des améliorations dans le domaine de la santé, en particulier dans les applications de diagnostic et de surveillance du cancer du sein. Mais aussi pour prédire une médecine personnalisée en tenant compte des données de la Biobank. Cela a complètement réorienté l’avenir de l’industrie de la santé.
Traduction automatique : le traducteur google est le principal exemple de la traduction d’une langue vers une autre langue. L’utilisateur a saisi le mot, les phrases, les paragraphes et les expressions d’une langue, et il se convertit facilement dans une autre langue. Bien que cette installation soit disponible depuis longtemps, le deep learning améliore les résultats avec le temps. Maintenant la traduction automatique traduit également les images. La conversion d’image en texte est un exemple de traduction automatique et constitue l’innovation du Deep Learning.
Génération automatique d’écriture manuscrite : le Deep Learning a également joué un rôle essentiel dans la génération automatique de l’écriture manuscrite. Le système capture automatiquement le mouvement du stylo et les lettres à apprendre. Le deep learning facilite également la génération de nouveaux styles d’écriture.
En outre, il existe de nombreuses applications du Deep Learning qui ne peuvent pas être couvertes dans un seul article. Par exemple : reconnaissance d’images, reconnaissance du visage, colorisation automatique, légende des images, publicité, prédiction des tremblements de terre, détection de cancer, prévision de prix, traitement du langage nature, jeux de hasard pour les casinos, cybersécurité…