29.03.2021 by Jigyasa Sakhuja, Michaela Lang

Des données intelligentes à l'intelligence artificielle

Quelle est la différence entre l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle ? Découvrez leurs composantes essentielles et explorez comment l'apprentissage automatique est appliqué sur NETZSCH Analyzing & Testing et sensXPERT®.

Après notre introduction au monde du Big Data et de la science des données en général, nous aimerions nous plonger plus profondément dans l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Comme ces termes sont très familiers de nos jours, mais que tout le monde n'en connaît pas les fondements, nous les explorons plus en détail afin d'en expliquer les composantes essentielles.

Intelligence artificielle et apprentissage automatique

En résumé, l'intelligence artificielle offre la possibilité de reproduire la matière grise humaine dans des machines. Elle génère des connaissances basées sur l'expérience en extrayant les informations nécessaires à partir d'ensembles massifs de données existantes. L'intelligence artificielle est une sous-section de l'informatique qui se concentre sur le transfert de la pensée et des décisions humaines au niveau de la machine. Cette idée n'est pas nouvelle et est même apparue il y a plusieurs décennies. Comme nous disposons aujourd'hui des conditions préalables dans le domaine des performances matérielles, il nous est possible de mettre en œuvre cette théorie dans la réalité.

Le domaine de l'apprentissage automatique est une sous-partie de l'intelligence artificielle. Les méthodes d'apprentissage automatique reconnaissent automatiquement les dépendances et les modèles dans un ensemble de données sans être explicitement programmées. Après une phase de formation au cours de laquelle ces corrélations sont apprises, les connaissances acquises sont généralisées et peuvent être appliquées à de nouveaux ensembles de données pour générer des prédictions. Pour la phase d'apprentissage, divers algorithmes mathématiques peuvent être mis en œuvre.

Les approches suivantes sont les plus connues :

Apprentissage supervisé : Pour cette méthode, un ensemble de données large avec une variable cible souhaitée est présenté à l'algorithme d'apprentissage automatique. À l'aide des données d'exemple, l'algorithme identifie la corrélation qui mène à la variable cible. Grâce à cette approche supervisée, l'algorithme peut appliquer la logique entraînée à de nouvelles données similaires et faire des prédictions basées sur l'ensemble de données inconnu. Des exemples d'applications d'apprentissage supervisé sont la détection de spam par courrier électronique ou les méthodes de reconnaissance d'images.

Apprentissage non supervisé : Dans ce type d'apprentissage, aucune variable cible n'est connue. Un énorme ensemble de données est fourni à l'algorithme sans plus d'informations sur la variable cible. L'objectif est d'identifier une structure au sein de l'ensemble de données de manière indépendante. Cette méthode est fréquemment utilisée pour extraire des grappes au sein d'un ensemble de données et identifier diverses classes possédant certaines propriétés. Parmi les exemples d'applications non supervisées, on peut citer les systèmes de recommandation, utilisés dans de nombreux secteurs d'activité pour faire des suggestions aux utilisateurs en fonction de leurs intérêts respectifs. C'est ce à quoi vous pouvez même être confronté lors de vos achats en ligne dans la vie de tous les jours.

Apprentissage par renforcement : Dans ce type de technique d'apprentissage, les algorithmes d'apprentissage automatique apprennent à un agent à apprendre de manière interactive en utilisant un retour d'informations sur les essais et les erreurs. Le retour d'information provient de ses propres actions et expériences. Ainsi, l'agent apprend quelle action est la meilleure dans une certaine situation en recevant des récompenses en retour. Il renforce ses connaissances en obtenant des expériences positives et apprend les mauvaises décisions en étant puni - dans un sens symbolique. L'apprentissage par renforcement peut être utilisé dans de nombreuses applications, notamment pour la robotique, l'automatisation industrielle ou les systèmes d'aide à la conduite.

L'apprentissage automatique dans l'industrie et la production

Jusqu'à présent, nous nous sommes concentrés sur les méthodes d'apprentissage automatique, mais il est tout aussi important de savoir comment ces méthodes apportent des avantages à l'industrie et à la production pour automatiser et contrôler les processus.

Dans le domaine du contrôle des processus, l'apprentissage automatique peut même contribuer à donner un aperçu en temps réel du comportement d'un matériau en cours de traitement pour la fabrication d'un certain produit. Combinés aux connaissances fondamentales de la science des matériaux, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être appliqués pour optimiser le processus de fabrication lui-même. Un capteur intégré au moule d'injection mesure les propriétés pertinentes du matériau qui décrivent son comportement pendant la production. L'apprentissage automatique peut être utilisé pour prédire ce comportement avant même qu'il ne se produise dans le processus de production. Si les facteurs d'influence tels que la température, l'humidité, etc., changent au cours de la production, l'algorithme d'apprentissage automatique peut s'adapter aux nouvelles conditions, même au fil du temps, sans interaction manuelle. Cela permet d'avoir une vision flexible d'un processus en cours ainsi qu'une assurance qualité en temps réel et peut contribuer à minimiser les produits défectueux.

Comment nous appliquons l'apprentissage automatique sur NETZSCH

Chez NETZSCH Analyzing & Testing, nous sommes en train d'intégrer les connaissances en matière d'apprentissage automatique dans le domaine du contrôle des processus dans le cadre de la sensXPERT® de la solution. En analysant les propriétés et le comportement des matériaux, il est possible de prédire le durcissement optimal d'un matériau. Grâce à l'utilisation d'analyses avancées, diverses industries peuvent bénéficier de cette solution en augmentant l'efficacité de la production. Avec sensXPERT®, les fabricants peuvent optimiser leurs processus et réduire les taux de rebut en associant la science des matériaux et les algorithmes d'apprentissage automatique.

Alors que notre série sur les Big Data s'achève avec cet article, nous souhaitons résumer ce que nous savons enfin sur ce sujet. Nous avons discuté du Big Data en général, de ses utilisations, de son impact sur les industries et nous avons expliqué les avantages que l'on peut tirer de ses applications. Nous avons introduit le terme Data Science et décrit diverses analyses de données et enfin, avec cet article, nous avons appris les bases du Machine Learning et de l'Intelligence Artificielle. Si vous êtes toujours curieux de savoir comment nous appliquons les méthodes de Machine Learning et si vous êtes particulièrement intéressé à obtenir plus d'informations sur la solution sensXPERT®, vous pouvez trouver plus de détails sur le site websensXPERT .

Sources d'information