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Comprendre le principe du machine learning, du deep learning et des réseaux de neurones
L'utilisation des techniques de machine learning, deep Learning et réseaux de neurones dans le domaine de la computer vision et de l'analyse vidéo a révolutionné de nombreux secteurs, de la sécurité à la médecine en passant par l'automatisation industrielle. Ces avancées technologiques ont permis aux machines de "voir" et de "comprendre" leur environnement de manière similaire, voire supérieure, à la capacité humaine. Le deep Learning est une branche du machine Learning, qui est lui-même un sous-ensemble de l’intelligence artificielle.
Le machine Learning consiste à entraîner des algorithmes à partir de données afin qu'ils puissent effectuer des tâches spécifiques, comme la reconnaissance d'objets, de formes, ou encore d'actions dans des séquences vidéo. C’est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur le développement de techniques permettant aux ordinateurs d'apprendre et de s'améliorer à partir de l'expérience, c'est-à-dire à partir des données qui lui sont fournies.
Le processus peut être résumé selon les étapes suivantes :
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Collecte de données pertinentes pour la tâche en question.
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Nettoyage, transformation et préparation des données pour l'analyse.
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Utilisation des données pour entraîner un modèle mathématique, qui est un algorithme capable de trouver des motifs et des relations dans les données.
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Ajustement des paramètres du modèle pour minimiser l'erreur entre ses prédictions et les valeurs réelles des données d'entraînement.
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Évaluation du modèle avec des données de validation pour s'assurer qu'il généralise bien au-delà des données d'entraînement.
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Utilisation du modèle validé en production pour effectuer des prédictions sur de nouvelles données.
(Netflix, Canal+ Séries ou encore Apple TV+ utilisent le machine Learning et l'apprentissage automatique pour recommander des films et des séries à ses utilisateurs.)
Le deep learning, quant à lui, est une sous-discipline du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels profonds pour résoudre des problèmes complexes de perception et d'analyse des données visuelles. Le terme "profond" dans le deep learning fait référence au fait que ces réseaux de neurones ont généralement de nombreuses couches (d'où le nom "réseaux de neurones profonds"), ce qui leur permet d'apprendre des caractéristiques hiérarchiques à partir des données, de manière similaire au fonctionnement du cerveau humain.
Le deep learning consiste d'abord à nourrir un ordinateur avec un grand nombre d'exemples d'une tâche particulière, comme la reconnaissance de visages dans des photos. Ensuite, l’algorithme ajuste progressivement ses propres réglages pour devenir de plus en plus habile à accomplir cette tâche. Une fois l'entraînement terminé, l'ordinateur peut automatiquement repérer les visages dans les nouvelles photos en se basant sur ce qu'il a appris.
Le deep learning a considérablement amélioré la précision de la détection de visages par rapport aux méthodes traditionnelles. Il est capable de traiter une grande variété de conditions d'éclairage, d'angles de vue et d'expressions faciales, ce qui en fait une technologie essentielle pour des applications telles que la sécurité, la reconnaissance faciale pour le déverrouillage de dispositifs et la classification des photos sur les médias sociaux.
(Exemple de détection de visages dans une photo : Usinenouvelle.com)
Les réseaux de neurones, inspirés du fonctionnement du cerveau humain, sont particulièrement efficaces pour extraire des informations à partir d'images et de vidéos. Les réseaux de neurones sont un composant fondamental du deep learning et du machine Learning. Ce sont des structures mathématiques qui sont conçues pour imiter (de manière très simplifiée) le fonctionnement des neurones dans le cerveau humain. Un réseau de neurones est composé de couches de neurones interconnectés, chacun ayant du poids et des fonctions d'activation. Les réseaux de neurones sont utilisés pour capturer des motifs complexes dans les données et effectuer des tâches telles que la classification, la régression, la génération de texte, etc.
(Schéma simplifiée de réseaux de neurones qui illustrent l’interconnexion entre les différentes couches successives. Becoz.org)
Les réseaux de neurones jouent un rôle essentiel dans la reconnaissance vocale utilisée par des assistants vocaux.
(Google Home)
En conclusion, l'intégration du machine learning, du deep learning et des réseaux de neurones dans la vision par ordinateur et l'analyse vidéo a révolutionné de nombreux secteurs, offrant des capacités de perception et d'analyse comparables, voire supérieures, à celles de l'homme. Des applications telles que la sécurité, la médecine et l'automatisation industrielle en bénéficient grandement. C'est dans ce contexte que VERA intervient. VERA est un module dédié à l'exécution de modèles d'IA, tels que des réseaux de neurones, pour l'analyse vidéo. En utilisant les capacités de VERA, on peut automatiser la détection d'objets, surveiller en temps réel des environnements complexes et analyser des flux vidéo pour prendre des décisions éclairées.
Cependant, ces avancées suscitent également des préoccupations, notamment en ce qui concerne la vie privée, la surveillance de masse et les biais algorithmiques.
L'ouverture vers l'avenir réside dans la recherche continue et la mise en place de réglementations appropriées pour garantir un usage éthique et responsable de ces technologies. La vision par ordinateur et l'IA dans la vidéo ont un potentiel immense pour améliorer notre vie quotidienne, mais il est essentiel de trouver un équilibre entre l'innovation technologique et la protection des droits individuels pour éviter les écueils et les controverses associées à ces avancées.
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