LA RECONNAISSANCE FACIALE

Préambule :

Il y a eu de nombreuses innovations dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) ces dernières années. Parmi ces avancées nous retrouvons :

Apprentissage en profondeur (Deep Learning) : Cette technique d’apprentissage automatique est devenue très populaire ces dernières années, en particulier avec l’utilisation de réseaux de neurones artificiels. Elle permet aux systèmes d’IA d’apprendre de manière autonome et de détecter des motifs dans les données avec une grande précision.

Traitement du langage naturel (Natural Language Processing) : Les systèmes d’IA peuvent désormais comprendre et interpréter les langues naturelles. Ils sont utilisés pour les chatbots, la traduction automatique, l’analyse de sentiments, la génération de texte et bien plus encore.

Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) : Cette méthode d’apprentissage implique que le système apprend par essais et erreurs. Les systèmes d’IA utilisant cette technique ont été utilisés pour des applications telles que les jeux vidéo et les véhicules autonomes.

Interprétabilité de l’IA (AI Explainability) : La transparence de l’IA est une préoccupation croissante pour de nombreuses personnes, en particulier dans les secteurs tels que la finance, la santé et la justice. Les techniques de « boîte noire » ont été développées pour permettre aux humains de comprendre les décisions prises par les systèmes d’IA.

GANs (Generative Adversarial Networks) : Cette méthode d’apprentissage automatique est utilisée pour la génération d’images et de vidéos, en utilisant un réseau de neurones qui génère de fausses données et un autre réseau qui les vérifie.

IA conversationnelle : Les chatbots et les assistants virtuels sont de plus en plus courants dans les applications de service client et les centres d’appels. Les systèmes d’IA utilisent des techniques de traitement du langage naturel pour interagir avec les clients et leur fournir des réponses.

Apprentissage par transfert (Transfer Learning) : Cette technique permet aux systèmes d’IA d’utiliser des connaissances apprises dans un domaine pour résoudre des problèmes dans un autre domaine. Elle est de plus en plus utilisée pour la reconnaissance d’images, la détection de fraudes et la classification de textes.

Ces innovations dans le domaine de l’IA ont ouvert la voie à de nombreuses applications pratiques, telles que la reconnaissance faciale (Projet traité dans cette article),  la voiture autonome (Prochain projet à engager), la médecine personnalisée, la reconnaissance vocale, la sécurité des transactions financières, et bien plus encore.