La meilleure utilisation de l’IA : Où l’intelligence artificielle est-elle la plus utile ?

L’intelligence artificielle se développe jour après jour et ouvre la voie à de nombreuses opportunités dans différents domaines. De nombreux projets d’intelligence artificielle émergent et représentent des domaines de recherche intéressants. Il s’agit, bien sûr, d’une très longue liste de sujets sur le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la santé, la robotique et la médecine, entre autres. Que vous soyez un développeur d’intelligence artificielle chevronné ou un novice intrigué, ces meilleures utilisations de l’intelligence artificielle vous permettent de voir l’idée vers laquelle la technologie prendra forme dans un avenir proche.

La meilleure utilisation de l’IA

Détecteur de spam

Le détecteur de spam est une utilisation très pratique de l’intelligence artificielle. Il permet de faire la différence entre les spams et les vrais courriels. Des algorithmes d’apprentissage automatique tels que Naive Bayes ou Support Vector Machines (SVM) entrent en jeu lors de la construction du modèle et de l’entraînement de l’ensemble de données des courriels marqués comme spam ou non marqués comme spam. Il s’agit d’extraire des caractéristiques des courriels, notamment certains mots-clés, la fréquence des mots et parfois même le formatage des courriels, puis d’entraîner un modèle qui associe ces caractéristiques au contenu malveillant.

Analyse des sentiments pour les évaluations de produits

L’analyse des sentiments dans les évaluations de produits consiste à examiner les commentaires des clients sur les produits et à les classer comme positifs, négatifs ou neutres. Dans le cadre de cette utilisation, vous apprendrez le traitement des données textuelles et leur interprétation. Vous aurez également un aperçu du comportement des consommateurs et comprendrez comment fonctionne l’intelligence artificielle dans le monde réel en utilisant le traitement du langage naturel avec des algorithmes d’apprentissage automatique.

Reconnaissance des caractères manuscrits

L’une des principales utilisations de la vision par ordinateur est le projet de reconnaissance de chiffres manuscrits, dans le cadre duquel un modèle d’apprentissage automatique doit être entraîné dans le but de reconnaître et de classer des chiffres manuscrits sur des photos. Normalement, on interprète des données visuelles à l’aide de réseaux neuronaux, en particulier de réseaux neuronaux convolutifs. L’ensemble de données MNIST (base de données modifiée de l’Institut national des normes et de la technologie), une vaste collection d’images numériques annotées faites à la main, sert de support à cette mission.

Il s’agit toutefois de travaux préliminaires en matière de traitement d’images et de tâches de classification. Le potentiel de l’intelligence artificielle en matière de numérisation et d’automatisation de la saisie des données pourrait être gigantesque, en particulier dans les domaines où le besoin de numérisation est criant pour les formulaires et les chèques manuscrits.

Prédiction du cours des actions

Les projets de prévision du cours des actions utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire la valeur des actions en fonction de leurs performances passées. Ils peuvent commencer par un modèle de régression linéaire, qui aide à comprendre la relation entre de nombreux facteurs et les cours boursiers, facilitant ainsi le traitement de modèles plus complexes tels que LSTM (Long Short-Term Memory), pour une meilleure précision.

Il s’intéresse aux différentes façons dont l’intelligence artificielle est utilisée sur les marchés financiers, en mettant l’accent sur le prétraitement des données, la sélection des caractéristiques et l’analyse des séries chronologiques – des étapes clés pour la prédiction des indicateurs économiques et la réalisation d’un investissement en connaissance de cause.

Modèle de traduction linguistique

Ce modèle vise à développer un système d’intelligence artificielle capable d’aider à traduire un texte écrit dans une langue vers une autre. Le processus implique des modèles de séquence à séquence, des mécanismes d’attention et le traitement du langage naturel par le biais de la traduction automatique.

En d’autres termes, la vérité de ce travail est que l’intelligence artificielle occupe une place de premier plan en ce qui concerne le franchissement de la barrière linguistique, de sorte que la communication et le contenu passent clairement d’une langue à l’autre. Elle devient nécessaire dans la perspective d’un flux d’informations transfrontalier et d’une collaboration internationale.

Système de recommandation de films

Dans le domaine de la recommandation de films, l’intelligence artificielle permet de recommander des films en fonction des goûts et de l’historique des visionnages. Par exemple, il est possible de bénéficier d’une méthode de filtrage collaboratif qui peut prédire les intérêts potentiels des utilisateurs sur la base des données d’interaction entre les utilisateurs et les éléments. Il s’agit là d’une formidable opportunité d’apprentissage pour les systèmes de recommandation, qui sont des outils essentiels dans la plupart des applications en ligne actuelles pour accroître l’engagement des utilisateurs grâce à des suggestions très percutantes.

Reconnaissance des panneaux de signalisation

La reconnaissance des panneaux de signalisation implique littéralement l’introduction d’initiatives avec des modèles d’intelligence artificielle pour détecter et classer efficacement les panneaux de signalisation sur des images réelles. Il s’agit de l’une des utilisations qui traitent de l’imprévisibilité des données du monde réel et qui impliquent des approches sophistiquées de vision par ordinateur et d’apprentissage automatique. La reconnaissance des panneaux de signalisation est donc l’un des modules clés des systèmes d’aide à la conduite sans conducteur et des systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS). Elle est à l’origine d’un certain nombre de fonctions d’intelligence artificielle destinées à la sécurité routière et à la navigation.

Résumé automatique de texte

Le résumé automatique de texte utilisant le traitement du langage naturel génère un bref résumé à partir de textes longs tout en conservant les informations et le sens les plus importants. Le potentiel de ce projet réside dans le traitement rapide d’un grand volume d’informations, telles que des articles d’actualité, des documents de recherche et des rapports, par le biais de la synthèse. Le système présente des résumés cohérents et informatifs, c’est-à-dire qu’il utilise des algorithmes qui identifient les informations les plus importantes dans le texte, ce qui permet à l’utilisateur d’économiser du temps et des efforts.

Système de surveillance de la santé

Les systèmes de surveillance de la santé basés sur l’intelligence artificielle collectent des données à partir d’appareils portables ou d’applications mobiles, suivent les informations, les analysent et fournissent des informations sur la santé, en alertant éventuellement l’utilisateur sur les risques sanitaires. Il est donc possible de suivre les signes vitaux, les activités physiques et d’autres paramètres de santé d’un patient afin d’établir des modèles et des déviations qui peuvent indiquer des risques pour la santé à l’aide d’approches d’apprentissage automatique. Ce système permettra aux gens de surveiller leur santé et fournira des données très précieuses aux prestataires de soins de santé afin de prodiguer des soins aux patients.

Système de conduite autonome

Le système de conduite autonome est un concept d’intelligence artificielle qui permet aux voitures de se déplacer sans intervention humaine. Les systèmes sont capables d’évaluer les données sensorielles en combinant des capteurs, des caméras et des algorithmes avancés d’intelligence artificielle pour la détection des parcours de navigation optimaux, des barrières et des panneaux de signalisation. Le problème intermédiaire réside dans l’intégration de modèles d’apprentissage automatique avec le traitement des données en temps réel et la prise de décision, tout en veillant à la sécurité et au respect du code de la route. Il ouvre la perspective d’éradiquer l’erreur humaine des déplacements routiers et remet en question, à un niveau fondamental, la façon dont nous concevons le transport et la mobilité.

En conclusion

À chaque étape, l’horizon est mûr pour une utilisation rafraîchissante et influente couvrant un immense spectre de domaines – détection des spams, analyse des sentiments, conduite autonome et systèmes de surveillance de la santé. Cet ensemble d’utilisations peut non seulement mettre en évidence la polyvalence et la puissance de l’intelligence artificielle, mais aussi devenir le début du voyage vers l’apprentissage. Qu’il s’agisse d’améliorer l’expérience de l’utilisateur avec des systèmes de recommandation ou de franchir les barrières linguistiques avec des modèles de traduction, l’intelligence artificielle, c’est l’ingéniosité à l’œuvre.

Vous comprendrez mieux l’intelligence artificielle grâce à cette utilisation et, en fait, vous serez à la pointe du progrès technologique – des technologies qui ne manqueront pas de redessiner les industries et d’améliorer les conditions de vie. Le potentiel de l’intelligence artificielle est si grand que les utilisations qui en sont faites ne laissent entrevoir que ce qu’elle nous réserve pour les années à venir.