{"id":9272,"date":"2023-03-24T15:23:50","date_gmt":"2023-03-24T14:23:50","guid":{"rendered":"https:\/\/www.opscidia.com\/?p=9272"},"modified":"2023-03-24T16:25:12","modified_gmt":"2023-03-24T15:25:12","slug":"lintelligence-artificielle-un-atout-cle-pour-la-recherche-et-linnovation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.opscidia.com\/fr\/2023\/03\/24\/lintelligence-artificielle-un-atout-cle-pour-la-recherche-et-linnovation\/","title":{"rendered":"Les r\u00e9seaux de neurones et le d\u00e9veloppement des applications de reconnaissance des images"},"content":{"rendered":"


\n\t\t\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

Blog<\/p>\n

Les r\u00e9seaux de neurones et le d\u00e9veloppement des applications de reconnaissance des images
\n<\/h2>\n

\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\tArtificial Intelligence
\n\t\t\t\t\t<\/a>
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\treconnaissance des images
\n\t\t\t\t\t<\/a><\/p>\n

7 min reading<\/strong><\/p>\n

D\u2019habitude chez Opscidia, on parle beaucoup de texte. Aujourd\u2019hui, on va changer un peu et on va parler d\u2019images. Pourquoi\u202f? L\u2019analyse automatique d\u2019image repose sur les m\u00eames technologies (les r\u00e9seaux de neurones) que l\u2019analyse automatique de texte.<\/b> Ce domaine a quelques ann\u00e9es d\u2019avance sur l\u2019analyse automatique de texte, donc nous l\u2019avons beaucoup regard\u00e9 pour nous en inspirer. On vous propose donc de vous partager un peu de ce que nous avons appris !\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n

La reconnaissance d’images est un domaine en constante \u00e9volution<\/b>, qui a connu de nombreuses avanc\u00e9es ces derni\u00e8res ann\u00e9es gr\u00e2ce au d\u00e9veloppement de l’intelligence artificielle et des r\u00e9seaux de neurones. En effet, les r\u00e9seaux de neurones sont des algorithmes de machine learning qui sont particuli\u00e8rement adapt\u00e9s \u00e0 la reconnaissance d’images, car ils peuvent apprendre \u00e0 reconna\u00eetre des patterns complexes \u00e0 partir de donn\u00e9es d’entra\u00eenement.<\/p>\n

\u00a0<\/p>\n

    \n
  1. Qu’est-ce qu\u2019un r\u00e9seau de neurones et comment reconna\u00eet-il des images ?<\/a><\/li>\n
  2. L\u2019\u00e9volution des r\u00e9seaux de neurones pour reconnaissance des images dans le temps.<\/a><\/li>\n
  3. Les avantages et les inconv\u00e9nients d\u2019utilisation de r\u00e9seau de neurones pour la reconnaissance d\u2019image<\/a><\/li>\n
  4. Les diff\u00e9rents d\u00e9fis \u00e0 surmonter dans les d\u00e9veloppements d\u2019applications pour la reconnaissance d\u2019image\u00a0\u00a0<\/a><\/li>\n
  5. Des exemples d\u2019utilisation de r\u00e9seau de neurones pour la reconnaissance d\u2019image<\/a> <\/li>\n<\/ol>\n

    \u00a0<\/p>\n

    Qu’est-ce qu\u2019un r\u00e9seau de neurones et comment reconna\u00eet-il des images ?<\/strong><\/p>\n

    Un r\u00e9seau de neurones est constitu\u00e9 de couches de neurones connect\u00e9s entre eux, qui sont entra\u00een\u00e9s \u00e0 traiter des donn\u00e9es d’entr\u00e9e et \u00e0 produire des r\u00e9sultats pr\u00e9cis.<\/b> Pour la reconnaissance d’images, les donn\u00e9es d’entr\u00e9e sont des images pixelis\u00e9es, et les r\u00e9sultats sont des labels pr\u00e9dits pour chaque image. Par exemple, un r\u00e9seau de neurones peut \u00eatre entra\u00een\u00e9 \u00e0 reconna\u00eetre des chiens dans des images, et lorsqu’il re\u00e7oit une nouvelle image en entr\u00e9e, il pr\u00e9dit si cette image contient un chien ou non.<\/p>\n

    \u00a0<\/p>\n

    Il existe diff\u00e9rents types de r\u00e9seaux de neurones qui peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour la reconnaissance d’images, mais le plus connu est le r\u00e9seau de neurones convolutionnel (CNN). Les CNNs sont particuli\u00e8rement adapt\u00e9s \u00e0 la reconnaissance d’images, car ils sont con\u00e7us pour traiter des donn\u00e9es qui ont une structure spatiale, comme les images. Les CNNs sont form\u00e9s de couches de neurones qui sont con\u00e7ues pour extraire des caract\u00e9ristiques de l’image, comme des lignes ou des formes, et pour les combiner pour pr\u00e9dire un label.<\/p>\n

    L\u2019\u00e9volution des r\u00e9seaux de neurones dans le temps.<\/strong><\/p>\n

    \t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Frise\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n

    Frise chronologique : l’\u00e9volution des r\u00e9seaux de neurones pour la reconnaissance des images.\u00a0<\/em><\/p>\n

    Les r\u00e9seaux de neurones artificiels ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s dans les ann\u00e9es 1950, mais leur utilisation dans la reconnaissance d’images n’a r\u00e9ellement commenc\u00e9 qu’\u00e0 la fin des ann\u00e9es 1980.<\/p>\n

    \u00a0<\/p>\n

    1958 :<\/strong> L’ing\u00e9nieur en \u00e9lectronique Frank Rosenblatt d\u00e9veloppe le premier \u201cperceptron\u201d, un mod\u00e8le de r\u00e9seau de neurones artificiels\u201d<\/p>\n

    \u00a0<\/p>\n

    1986 :<\/strong> Ernst Dickmanns et son \u00e9quipe \u00e0 l’Universit\u00e9 de la Bundeswehr Munich en Allemagne ont d\u00e9velopp\u00e9 la premi\u00e8re application de vision par ordinateur autonome. Ils ont d\u00e9velopp\u00e9 un syst\u00e8me de vision par ordinateur pour permettre \u00e0 une voiture de se d\u00e9placer de mani\u00e8re autonome. Le syst\u00e8me utilisait des cam\u00e9ras vid\u00e9o pour capturer des images de la route et des algorithmes de traitement d’images pour identifier les obstacles et calculer la trajectoire optimale pour la voiture.\u00a0<\/p>\n

    \u00a0<\/p>\n

    1991:<\/strong> La premi\u00e8re application de reconnaissance faciale s’appelle \u00ab\u00a0Eigenface\u00a0\u00bb et a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9e en 1991 par Sirovich et Kirby et utilis\u00e9 par Matthew Turk et Alex Pentland pour la classification de visages. Cependant, il s’agissait d’une application de reconnaissance faciale bas\u00e9e sur des techniques d’analyse de composantes principales plut\u00f4t que sur les r\u00e9seaux de neurones utilis\u00e9s aujourd’hui.<\/p>\n

    \u00a0<\/p>\n

    1998 :<\/strong> Yann LeCun et ses coll\u00e8gues de l’Universit\u00e9 de New York d\u00e9veloppent LeNet-5, un mod\u00e8le de r\u00e9seau de neurones convolutifs pour la reconnaissance de chiffres manuscrits.<\/p>\n

    Yann LeCun a d\u00e9velopp\u00e9 les r\u00e9seaux de neurones convolutifs (ConvNets) pour reconna\u00eetre des chiffres manuscrits sur des ch\u00e8ques pour le d\u00e9partement de recherche AT&T Bell Labs. Dans les ann\u00e9es 1990, la reconnaissance d’images avec des ConvNets a stagn\u00e9 en raison du manque de donn\u00e9es d’entra\u00eenement et de la puissance de calcul limit\u00e9e des ordinateurs de l’\u00e9poque.<\/p>\n

    \u00a0<\/p>\n

    1998 :<\/strong> Cr\u00e9ation de la base de donn\u00e9es MNIST pour la reconnaissance de chiffres manuscrits<\/p>\n

    \u00a0<\/p>\n

    2009 :<\/strong> Cr\u00e9ation de la base de donn\u00e9es ImageNet pour la reconnaissance d’objets.\u00a0<\/p>\n

    Ces bases de donn\u00e9es ont permis aux chercheurs de collecter et d’annoter des images en grand nombre, permettant ainsi d’entra\u00eener des r\u00e9seaux de neurones plus complexes.<\/p>\n

    \u00a0<\/p>\n

    2012 :<\/strong> L’\u00e9quipe de recherche de Geoffrey Hinton de l’Universit\u00e9 de Toronto utilise une architecture de r\u00e9seau de neurones appel\u00e9e \u201cR\u00e9seau de neurones \u00e0 convolution profonde\u201d (Deep Convolutional Neural Network – DCNN<\/a>) pour remporter la comp\u00e9tition ImageNet avec une pr\u00e9cision record de 84,7%.<\/p>\n

    Cette victoire a marqu\u00e9 le d\u00e9but d’une nouvelle \u00e8re pour la reconnaissance d’images, o\u00f9 les r\u00e9seaux de neurones ont commenc\u00e9 \u00e0 d\u00e9passer les performances des algorithmes classiques dans de nombreuses t\u00e2ches de vision par ordinateur.<\/p>\n

    \u00a0<\/p>\n

    2015 :<\/strong> Google pr\u00e9sente TensorFlow, un framework open-source pour la cr\u00e9ation de mod\u00e8les de r\u00e9seaux de neurones, qui permettra de faciliter l’entrainement et l’utilisation des mod\u00e8les de r\u00e9seaux de neurones.<\/p>\n

    \u00a0<\/p>\n

    2015 :<\/strong> La premi\u00e8re application de cr\u00e9ation d’images par IA connue sous le nom de \u00ab\u00a0DeepDream\u00a0\u00bb a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9e par Alexander Mordvintsev en 2015 chez Google. DeepDream utilise des r\u00e9seaux de neurones convolutifs pour g\u00e9n\u00e9rer des images originales \u00e0 partir d’une image source donn\u00e9e. <\/p>\n

    Les avantages d\u2019utilisation de r\u00e9seau de neurones pour la reconnaissance d\u2019image.<\/strong><\/p>\n

    Il y a plusieurs avantages \u00e0 utiliser des r\u00e9seaux de neurones pour la reconnaissance d’images. Tout d’abord, ils sont capables de traiter des images de haute r\u00e9solution et de reconna\u00eetre des patterns complexes<\/b> qui seraient difficiles \u00e0 d\u00e9tecter pour un humain. Ensuite, ils sont capables d’apprendre de mani\u00e8re autonome \u00e0 partir de donn\u00e9es d’entra\u00eenement,<\/b> ce qui signifie qu’ils peuvent s’adapter \u00e0 de nouvelles images sans avoir besoin de programmation explicite. Enfin, ils sont souvent plus rapides et plus pr\u00e9cis que les approches de reconnaissance d’images traditionnelles<\/b>, comme les classificateurs bas\u00e9s sur les caract\u00e9ristiques.<\/p>\n

    Les d\u00e9fis \u00e0 surmonter dans les d\u00e9veloppements d\u2019applications pour la reconnaissance d\u2019image.<\/strong><\/p>\n

    Il y a cependant quelques d\u00e9fis \u00e0 surmonter dans le d\u00e9veloppement d’applications de reconnaissance d’images bas\u00e9es sur des r\u00e9seaux de neurones. Tout d’abord, ils n\u00e9cessitent souvent une quantit\u00e9 importante de donn\u00e9es d’entra\u00eenement pour obtenir une performance satisfaisante. Si vous n’avez pas suffisamment de donn\u00e9es d’entra\u00eenement, votre mod\u00e8le pourrait ne pas \u00eatre assez robuste pour g\u00e9n\u00e9raliser de nouvelles images. Deuxi\u00e8mement, ils peuvent \u00eatre co\u00fbteux \u00e0 entra\u00eener, en particulier si vous utilisez un GPU (processeur graphique) pour acc\u00e9l\u00e9rer le processus. Enfin, ils peuvent \u00eatre difficiles \u00e0 comprendre et \u00e0 interpr\u00e9ter, ce qui peut \u00eatre un d\u00e9fi pour certaines applications qui n\u00e9cessitent une explication des pr\u00e9dictions.<\/p>\n

    \u00a0<\/p>\n

    Malgr\u00e9 ces d\u00e9fis, la reconnaissance d’images par r\u00e9seaux de neurones reste une technologie tr\u00e8s prometteuse, qui est utilis\u00e9e dans de nombreuses applications, notamment la sant\u00e9, la s\u00e9curit\u00e9, la publicit\u00e9 et les loisirs. Elle ouvre la voie \u00e0 de nouvelles possibilit\u00e9s de traitement de l’information visuelle et \u00e0 de meilleures exp\u00e9riences utilisateur dans de nombreux domaines.<\/p>\n

    Des exemples d\u2019utilisation de r\u00e9seau de neurones <\/strong>pour la reconnaissance d\u2019image<\/strong><\/p>\n