L’Intelligence Artificielle (IA) est l’une des technologies les plus révolutionnaires de notre époque. Elle est en train de changer la façon dont nous vivons et travaillons, ainsi que la façon dont nous interagissons avec le monde qui nous entoure. Dans cet article, nous allons explorer les 20 mots-clés les plus courants, nous verrons les termes clés les plus importants et indispensables de l’IA, leur signification et comment ils sont utilisés. Le jargon des ingénieurs et experts en Intelligence artificielle (IA/AI) n’aura plus aucun secret pour vous.
Voici les 20 mots clés de l’intelligence artificielle avec leurs définitions et des exemples concrets d’utilisation.
1° Apprentissage actif (Active Learning)
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L’apprentissage actif, ou active learning, est une méthode d’apprentissage automatisé qui permet à un système informatique de s’améliorer avec le temps en sélectionnant et en étiquetant les données les plus pertinentes pour l’entraînement du modèle. Contrairement à l’apprentissage supervisé traditionnel, où l’ensemble des données d’entraînement est pré-étiqueté, l’apprentissage actif sélectionne activement les données les plus utiles à l’amélioration du modèle.
L’apprentissage actif est couramment utilisé dans les applications de reconnaissance vocale, de reconnaissance d’image et de traitement du langage naturel.
Par exemple, supposons que nous avons un grand ensemble de données d’images pour entraîner un modèle de classification d’images. Au lieu d’entraîner le modèle sur l’ensemble de données complet, l’apprentissage actif permettrait de sélectionner les images les plus informatives, c’est-à-dire celles qui sont les plus difficiles à classer, pour l’entraînement du modèle. Cela réduirait considérablement les besoins en données d’entraînement, tout en améliorant la précision du modèle.
2° Apprentissage automatique (Machine Learning)
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L’apprentissage automatique est une branche de l’IA qui permet aux ordinateurs d’apprendre sans être explicitement programmés. Cela signifie que les ordinateurs peuvent apprendre à partir de données et de modèles, plutôt que de suivre des instructions précises. L’apprentissage automatique est utilisé dans de nombreuses applications, telles que la reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale ou la traduction automatique.
Une entreprise de vente en ligne peut utiliser l’apprentissage automatique pour développer un système de recommandation pour aider les clients à trouver des produits correspondant à leurs intérêts. Pour cela, l’entreprise doit collecter des données sur les habitudes d’achat des clients et les utiliser pour entraîner un modèle de machine learning capable de prédire les préférences des clients. Une fois le modèle entraîné, il peut être utilisé pour recommander des produits et services en fonction des préférences des clients. Au fil du temps, le modèle de machine learning continuera à apprendre et à s’adapter aux habitudes d’achat et comportements des clients, permettant à l’entreprise d’améliorer constamment la précision de ses recommandations et d’offrir une expérience de shopping personnalisée à chaque client.
3° Apprentissage en ligne (Online Learning)
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L’apprentissage en ligne, ou « Online Learning », est un domaine de l’éducation qui utilise des technologies informatiques et Internet pour fournir des cours et des formations à distance. L’apprentissage en ligne permet aux apprenants de suivre des cours en ligne depuis n’importe quel endroit, à tout moment et à leur propre rythme à de leur propre niveau de départ. Les plates-formes d’apprentissage en ligne peuvent être utilisées pour enseigner une grande variété de sujets, allant des compétences professionnelles aux langues, en passant par la programmation et l’informatique.
Les avantages de l’apprentissage en ligne sont nombreux. Les apprenants peuvent accéder aux cours depuis n’importe quel endroit, à tout moment, en utilisant simplement leur ordinateur ou leur téléphone portable. Les cours en ligne peuvent également être adaptés aux besoins individuels des apprenants, leur permettant de travailler à leur propre rythme et de se concentrer sur les sujets qui les intéressent le plus. L’apprentissage en ligne peut également être moins cher que l’apprentissage traditionnel, car il ne nécessite pas de frais de déplacement ou d’hébergement.
4° Apprentissage en profondeur par transfert (Deep Transfer Learning)
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L’apprentissage en profondeur par transfert est une approche qui consiste à utiliser des connaissances acquises dans une tâche pour résoudre une autre tâche. Dans le cas de l’apprentissage en profondeur, les modèles de réseaux de neurones pré-entraînés sont utilisés pour extraire des fonctionnalités à partir des données et les réutiliser pour résoudre un autre problème.
En utilisant un modèle pré-entraîné, on peut économiser du temps et des ressources en ne nécessitant pas de réentraîner le modèle à partir de zéro. Le modèle pré-entraîné peut être modifié et ajusté pour résoudre des problèmes spécifiques.
Par exemple, si nous avons un modèle pré-entraîné pour reconnaître les voitures, nous pouvons réutiliser certaines des fonctionnalités apprises pour entraîner un modèle de reconnaissance de camions. Cela peut être particulièrement utile lorsque nous avons des données limitées pour entraîner un modèle de reconnaissance de camions à partir de zéro.
5° Apprentissage non supervisé
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L’apprentissage non supervisé est une technique d’apprentissage automatique où le modèle est entraîné sur des données non étiquetées. Le modèle apprend à trouver des motifs et des relations dans les données sans aucune supervision humaine. Cette technique est largement utilisée pour l’analyse des données, la segmentation de données, la recommandation de produits, l’identification de fraude et bien plus encore.
L’apprentissage non supervisé est généralement plus difficile à mettre en œuvre car il n’y a pas de vérité absolue ou de cibles prédéfinies pour lesquelles le modèle peut être évalué. Cependant, cette technique est très utile pour trouver des informations cachées dans les données qui pourraient ne pas être visibles à l’œil nu.
L’apprentissage non supervisé peut être utilisé pour regrouper les clients en fonction de leurs habitudes d’achat similaires en utilisant un algorithme de clustering tel que K-means. Les groupes résultants peuvent être utilisés pour comprendre les préférences des clients et pour personnaliser les offres et les promotions. Un autre exemple d’apprentissage non supervisé est la réduction de la dimensionnalité, qui permet de réduire le nombre de variables dans un ensemble de données tout en préservant les informations importantes, comme dans la reconnaissance faciale.
6° Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)
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L’apprentissage par renforcement est une technique d’apprentissage automatique qui consiste à apprendre à partir de l’interaction avec un environnement pour maximiser une récompense ou minimiser une pénalité. Les algorithmes d’apprentissage par renforcement sont souvent utilisés pour résoudre des problèmes complexes tels que la planification de trajectoire de robots et la prise de décisions en temps réel.
Voici un exemple concret d’apprentissage par renforcement dans lequel un agent logiciel apprend à jouer à un jeu vidéo en 2D. L’objectif de l’agent est de maximiser son score en interagissant avec les éléments du jeu tels que les obstacles, les ennemis et les bonus. Au départ, l’agent prend des actions au hasard, mais il reçoit des récompenses ou des pénalités en fonction de ses actions. En utilisant ces récompenses et pénalités, l’agent ajuste ses actions pour maximiser sa récompense totale. Au fil du temps, l’agent apprend quelles actions lui rapportent des récompenses et commence à les prendre plus souvent, ce qui lui permet de jouer efficacement et d’atteindre un score élevé.
7° Apprentissage profond (Deep Learning)
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L’apprentissage profond est une branche de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels profonds pour apprendre à partir de données. Ces réseaux sont capables d’apprendre des représentations hiérarchiques de données complexes, ce qui les rend particulièrement utiles pour la reconnaissance d’images et le traitement du langage naturel.
Les réseaux de neurones sont entraînés à reconnaître des visages dans des images en utilisant des données étiquetées. Une fois entraînés, ces réseaux peuvent être utilisés pour détecter des visages dans de nouvelles images en calculant la probabilité de présence de visages dans chaque région de l’image. Cette technologie est largement utilisée dans les caméras de surveillance, les smartphones et les applications de reconnaissance faciale. L’apprentissage profond a permis des avancées significatives dans de nombreux domaines en permettant l’extraction d’informations à partir de grandes quantités de données non structurées, telles que des images, en utilisant des réseaux de neurones profonds.
8° Apprentissage semi-supervisé
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L’apprentissage semi-supervisé est une technique d’apprentissage automatique qui utilise des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer les performances des modèles. Cette technique est couramment utilisée dans des domaines tels que la reconnaissance de la parole, la traduction automatique, la détection de spam et la détection de fraude. Cette technique peut être appliquée à un ensemble de données contenant des images partiellement étiquetées pour améliorer la précision de la classification. Le processus implique la formation initiale du modèle à partir de données étiquetées, puis l’utilisation de ce modèle pour prédire les étiquettes des données non étiquetées, qui sont ensuite utilisées pour étiqueter une partie des données non étiquetées. Le modèle est ensuite formé à nouveau avec les nouvelles étiquettes ajoutées jusqu’à ce que toutes les données soient étiquetées ou que le modèle atteigne une précision suffisante. L’apprentissage semi-supervisé peut être utilisé dans différents domaines pour améliorer l’efficacité et réduire les coûts de formation des modèles.
9° Intelligence Artificielle Générale (AGI - Artificial General Intelligence)
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L’intelligence artificielle générale, ou AGI pour « Artificial General Intelligence », fait référence à une forme d’intelligence artificielle capable de s’adapter à des tâches et des environnements différents, tout en utilisant une grande variété de capacités cognitives. L’AGI représente un domaine de recherche très avancé, où les scientifiques cherchent à créer des machines capables de résoudre des problèmes complexes de manière autonome, sans être limitées à des tâches spécifiques. L’objectif final de l’AGI est de créer une intelligence artificielle capable de rivaliser avec l’intelligence humaine.
L’Intelligence Artificielle Générale (IAG) est un concept théorique et il n’y a pas encore d’exemple concret d’AGI fonctionnelle. Cependant, des projets de recherche tels que OpenAI travaillent à développer des modèles d’IA avancés capables de résoudre une grande variété de tâches intellectuelles de manière autonome, nous rapprochant ainsi de l’objectif ultime de créer une IA générale.
Bien que l’AGI soit encore en développement, elle présente un potentiel énorme pour transformer de nombreux secteurs, notamment la santé, la finance, la sécurité et la logistique. Par exemple, une AGI développée pourrait aider les médecins à diagnostiquer les maladies, les banques à détecter les fraudes, les gouvernements à détecter les menaces à la sécurité et les entreprises à optimiser leurs processus logistiques. L’AGI peut également avoir des impacts sociaux et éthiques considérables, notamment en ce qui concerne la vie privée et l’emploi.
10° Optimisation de la recherche (Search Optimization)
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L’optimisation de la recherche, ou search optimization, est un processus visant à améliorer la visibilité d’un site web sur les moteurs de recherche. Les sites web qui apparaissent en haut des résultats de recherche ont généralement un trafic plus élevé, ce qui peut augmenter les revenus et la notoriété de l’entreprise.
L’optimisation de la recherche peut être effectuée en utilisant des techniques de référencement naturel (SEO) ou de référencement payant (SEA). Les techniques de SEO visent à améliorer la visibilité d’un site web en optimisant son contenu, sa structure et son architecture pour répondre aux critères des moteurs de recherche. Les techniques de SEA, en revanche, consistent à payer pour des annonces publicitaires qui apparaissent en haut des résultats de recherche.
Un exemple d’optimisation de la recherche est l’utilisation de mots-clés pertinents dans le contenu et les métadonnées d’un site web pour aider les moteurs de recherche à comprendre le sujet du site web. Une structure de site web bien organisée et une navigation claire peuvent également améliorer la visibilité d’un site web.
11° Réseaux bayésiens
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Les réseaux bayésiens sont une technique d’IA basée sur la théorie des probabilités. Ces réseaux sont utilisés pour représenter graphiquement les relations de dépendance entre les variables. Ils sont couramment utilisés pour la prédiction de risques, l’analyse des données, la reconnaissance de formes et bien plus encore.
Les réseaux bayésiens sont très utiles pour la prise de décision car ils peuvent être utilisés pour calculer la probabilité d’un événement en fonction de l’état d’autres événements connexes. Ils sont également utilisés pour la planification et la gestion des risques.
Un exemple concret d’utilisation de réseaux bayésiens est la détection de spam dans les e-mails. Dans ce scénario, nous pouvons utiliser un réseau bayésien pour prédire si un e-mail est un spam ou non en fonction de son contenu.
Pour cela, nous pourrions utiliser des données historiques de différents e-mails et des étiquettes de spam ou de non-spam associées à chaque e-mail. Nous pourrions ensuite construire un modèle de réseau bayésien en identifiant les différentes caractéristiques de chaque e-mail qui sont liées à son statut de spam ou non-spam.
Par exemple, certaines caractéristiques importantes pourraient être la présence de certains mots-clés tels que « viagra » ou « gagner de l’argent rapidement », le nombre de fautes d’orthographe le nom de domaine de l’émetteur ou l’utilisation excessive de majuscules. Le réseau bayésien modéliserait ensuite la probabilité qu’un e-mail soit un spam ou non en fonction de ces caractéristiques.
Une fois le modèle de réseau bayésien construit, il pourrait être utilisé pour prédire si de nouveaux e-mails sont des spams ou non. Nous pourrions donner au modèle les caractéristiques d’un nouvel e-mail et le modèle nous donnerait la probabilité que l’e-mail soit un spam ou non.
12° Réseaux de neurones (Neural Networks)
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Les réseaux de neurones sont une technique d’apprentissage automatique inspirée du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont utilisés pour la reconnaissance de motifs, la classification et la prédiction. Les réseaux de neurones sont particulièrement utiles dans le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur.
Un exemple concret de réseau de neurones serait celui d’un réseau de neurones convolutifs (CNN) pour la classification d’images.
Dans cet exemple, le réseau de neurones convolutifs est entraîné à classer des images en différentes catégories, telles que « chien » ou « chat ». Le réseau de neurones utilise une architecture en couches, où chaque couche est responsable d’une certaine partie de la tâche de classification.
Le réseau de neurones convolutifs est entraîné à partir d’un grand nombre d’images étiquetées, où les étiquettes sont les catégories de classification que l’on souhaite obtenir. Le réseau de neurones ajuste les poids de ses connexions entre les neurones en fonction des erreurs de classification pour minimiser l’erreur globale sur l’ensemble des images.
Ce type de réseau de neurones convolutifs est largement utilisé dans de nombreux domaines, tels que la reconnaissance d’objets dans les images, la détection de fraudes, la reconnaissance de la parole, et bien d’autres encore. Cet exemple illustre la façon dont les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour apprendre à partir de grandes quantités de données et effectuer des tâches de classification complexes.
13° Robotique cognitive (Robotics)
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La robotique cognitive est une branche de l’IA qui se concentre sur la conception, la construction et l’exploitation de robots. Les robots sont capables d’effectuer des tâches complexes et répétitives de manière autonome, ce qui les rend utiles dans de nombreux domaines, tels que l’industrie manufacturière, la médecine et l’exploration spatiale.
L’utilisation de robots dans la logistique des entrepôts pour effectuer des tâches de collecte et de tri des marchandises est un exemple concret de robotique cognitive.
Dans cet exemple, des robots équipés de capteurs, de caméras et d’autres technologies sont utilisés pour collecter et trier des articles dans un entrepôt. Les robots peuvent être programmés pour effectuer des tâches spécifiques, telles que la collecte de produits dans un certain rayon de l’entrepôt et les déplacer vers une zone de tri pour une expédition ultérieure.
Ces robots sont équipés d’algorithmes de navigation et de planification de trajectoires qui leur permettent de se déplacer efficacement dans l’entrepôt tout en évitant les obstacles et en respectant les règles de sécurité. Ils utilisent également des techniques d’apprentissage machine pour améliorer leur performance au fil du temps, en apprenant à partir de l’expérience et de l’interaction avec leur environnement.
La robotique cognitive est également utilisée dans d’autres domaines, tels que la santé, la sécurité et la production industrielle. Par exemple, des robots équipés de caméras et de capteurs peuvent être utilisés pour inspecter des installations industrielles et détecter les anomalies dans les équipements. Ils peuvent également être utilisés pour assister les chirurgiens pendant les interventions chirurgicales, en fournissant des images haute résolution et des informations en temps réel sur l’état du patient.
14° Traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing)
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Le traitement automatique du langage naturel (NLP) est une branche de l’IA qui se concentre sur la compréhension, la manipulation et la génération de langage naturel par les ordinateurs. Les applications courantes du traitement automatique du langage naturel incluent la traduction automatique, la reconnaissance vocale et la classification de texte.
L’utilisation de chatbots pour répondre aux questions des clients par le service clientèle est un exemple concret de NLP (Natural Language Processing).
Dans cet exemple, un chatbot utilise des techniques de traitement du langage naturel pour comprendre les questions des clients et y répondre de manière appropriée. Les chatbots peuvent être formés à partir de grands ensembles de données de questions et de réponses précédemment posées par les clients, ce qui leur permet de répondre aux questions de manière précise et cohérente.
Les chatbots peuvent être utilisés dans de nombreux domaines, notamment les services bancaires, les voyages et le commerce électronique. Par exemple, un chatbot de service clientèle pour une entreprise de commerce électronique peut aider les clients à trouver des produits en leur donnant des conseils ou à trouver une référence, à suivre les commandes et à répondre à des questions sur les politiques de retour.
15° Traitement de données (Data Processing)
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Le traitement de données, ou data processing, consiste en l’ensemble des méthodes, techniques et outils utilisés pour traiter et analyser des données. Ce processus est généralement utilisé pour collecter des informations, les stocker et les organiser de manière à les rendre accessibles et utiles pour les entreprises et les organisations.
Les données peuvent être structurées ou non structurées. Les données structurées sont organisées selon un format prédéfini, tel qu’un tableau ou une base de données. Les données non structurées, en revanche, peuvent être des fichiers audio, vidéo ou texte.
Le traitement de données comprend plusieurs étapes, telles que la collecte des données, le nettoyage des données, la transformation des données et l’analyse des données. Le nettoyage des données est particulièrement important car il permet de supprimer les données redondantes, corrompues ou inutiles. La transformation des données consiste à convertir les données d’un format à un autre, et l’analyse des données permet de découvrir des modèles et des tendances.
Un exemple courant de traitement de données est l’utilisation d’un logiciel de gestion de base de données pour stocker et organiser les informations relatives aux clients d’une entreprise. Le logiciel permet de collecter les informations de manière structurée et de les rendre facilement accessibles et utilisables pour les employés.
16° Vision par ordinateur (Computer Vision)
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La vision par ordinateur est une branche de l’IA qui se concentre sur la compréhension et la génération d’images par les ordinateurs. Les applications courantes de la vision par ordinateur incluent la reconnaissance faciale, la reconnaissance d’objets et la reconnaissance de caractères.
Un exemple concret de la Vision par ordinateur serait l’utilisation de la détection d’objets dans des vidéos de surveillance pour améliorer la sécurité dans les espaces publics.
Dans cet exemple, des caméras de surveillance équipées de technologies de Vision par ordinateur peuvent être utilisées pour détecter les objets dans la scène en temps réel. Les algorithmes de détection d’objets utilisent des réseaux de neurones pour identifier les objets dans la vidéo, tels que les voitures, les piétons, les bicyclettes, les panneaux de signalisation et les bâtiments.
Les systèmes de surveillance peuvent également être équipés de techniques de reconnaissance faciale pour identifier les personnes dans la scène, ainsi que de techniques de suivi d’objets pour suivre les mouvements des objets dans la vidéo. Ces systèmes peuvent être utilisés pour détecter les comportements suspects, tels que le vandalisme, le vol ou les intrusions, et alerter les autorités concernées pour une intervention rapide.
La Vision par ordinateur peut également être utilisée dans d’autres domaines, tels que la médecine, l’automobile et la surveillance de la qualité. Par exemple, des systèmes de Vision par ordinateur peuvent être utilisés pour diagnostiquer les maladies oculaires, détecter les défauts dans les pièces automobiles et surveiller la qualité des produits dans une usine de fabrication.
17° Modèles génératifs (Generative Models)
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Les modèles génératifs sont des modèles d’apprentissage automatique qui apprennent à générer des données qui ressemblent à celles qui ont été utilisées pour les entraîner. Les modèles génératifs sont utilisés pour des tâches telles que la synthèse de données, la génération de texte et d’images, la traduction automatique, la reconnaissance de la parole, etc.
Les modèles génératifs sont souvent utilisés pour créer de nouvelles données en utilisant les données existantes. Par exemple, si nous avons un grand ensemble de données d’images de chats, nous pouvons entraîner un modèle génératif pour générer de nouvelles images de chats qui ressemblent à celles de l’ensemble de données d’origine.
18° Réseaux de neurones convolutifs (Convolutional Neural Networks)
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Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont un type de réseau de neurones profonds qui ont été conçus pour la reconnaissance d’images. Les CNN ont révolutionné la reconnaissance d’images en permettant une classification de haute précision et une détection d’objets dans les images. Les CNN ont depuis été appliqués à de nombreux autres domaines tels que la reconnaissance de la parole, la reconnaissance de la vidéo, la classification de textes et même la synthèse de texte.
Le principe de base des CNN est de convoluer une image avec un certain nombre de filtres pour extraire des fonctionnalités. Ces fonctionnalités sont ensuite passées à travers une série de couches de réseau de neurones pour une classification précise.
Les CNN sont conçus pour imiter la façon dont le cerveau humain traite les informations visuelles. Ils sont capables d’apprendre des caractéristiques de niveau inférieur telles que des lignes et des courbes, puis de les combiner pour créer des caractéristiques de niveau supérieur telles que des formes et des objets. Les CNN sont constitués de couches de neurones qui sont organisées en trois types principaux : les couches de convolution, les couches de regroupement et les couches entièrement connectées.
Les CNN sont largement utilisés dans des domaines tels que la reconnaissance d’images, la reconnaissance de la parole et la traduction automatique. Par exemple, les CNN peuvent être utilisés pour détecter les anomalies dans des images médicales telles que les scans du cerveau, ou pour reconnaître les visages dans des images de vidéosurveillance.
19° Traitement des données en temps réel (Real-Time Data Processing)
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Le traitement des données en temps réel fait référence à la manipulation de données numériques dans un temps très court, presque instantanément, afin d’obtenir des résultats en temps réel. Le traitement des données en temps réel est particulièrement important dans les domaines où les données doivent être analysées et traitées en temps réel pour prendre des décisions rapides et précises.
Le traitement des données en temps réel est utilisé dans de nombreux domaines, notamment la finance, les télécommunications, l’Internet des objets (IoT), la logistique, les médias sociaux, les jeux en ligne, et bien d’autres. Le traitement de données en temps réel peut aider à suivre les tendances en temps réel, à détecter les anomalies et les erreurs en temps réel, à prévoir les événements futurs, à automatiser les processus et même à optimiser les performances.
Un exemple de traitement des données en temps réel est la surveillance de la production dans les usines. Les données de production peuvent être collectées en temps réel à partir de capteurs et analysées pour détecter les problèmes de production et améliorer les performances.
20° Traitement des images et vidéos (Image and Video Processing)
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Le traitement des images et vidéos fait référence à l’utilisation de techniques numériques pour modifier, améliorer et analyser les images et vidéos. C’est un domaine qui est devenu de plus en plus important avec l’expansion de la technologie des médias numériques. Le traitement des images et vidéos est utilisé dans de nombreux domaines, notamment la photographie, la vidéo surveillance, la médecine, la surveillance de la qualité, la reconnaissance faciale, la réalité augmentée, la réalité virtuelle, et bien d’autres. Le traitement d’images et de vidéos peut aider à améliorer la qualité des images, détecter les anomalies et les défauts, suivre les mouvements, extraire des informations utiles et même détecter des fraudes.
Un exemple concret et courant de traitement des images est l’élimination de l’effet des yeux rouges dans les photos.
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