Deep Learning : experts en réseaux de neurones, ANN, CNN, RNN et GNN
Nos Deep Learning experts optimisent et spécialisent des réseaux de neurones pour obtenir des performances en production époustouflantes.
L’apprentissage profond, ou Deep Learning, est une branche de l’intelligence artificielle et du Machine Learning qui a révolutionné de nombreux secteurs grâce à ses performances exceptionnelles. Ses cas d’application sont très variés : computer vision, transcription audio, optimisation industrielle, traitement du langage…
Chez PredexIA, nos experts Deep Learning sont au service de votre entreprise pour vous aider à atteindre vos objectifs. Découvrons ensemble plus en détails ce qu’est le Deep Learning, quelles sont ses applications, et pourquoi PredexIA est le partenaire idéal pour vous aider à en exploiter tout le potentiel.
Qu’est-ce que le Deep Learning et les réseaux de neurones IA ?
Le Deep Learning est une sous-partie du Machine Learning et de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones IA complexes en tant que modèle prédictif. Ces réseaux, conçus en s’inspirant du cerveau humain, sont en effet capables d’apprendre des corrélations extrêmement complexes, issues de gigantesques bases de données.
De très nombreuses variantes de ces réseaux existent, chacune disposant d’une architecture spécialisée pour répondre à un problème précis. Quelques exemples connus :
- Les CNN (Convulotional Neural Network, réseaux de neurones convolutifs) permettent de traiter des données perceptuelles non structurées comme les images ou les sons
- Les RNN (Recurrent Neural Network, réseaux de neurones récurrents) excellent pour modéliser les séries temporelles et les données séquentielles – comme par exemple les fameux Long Short-Term Memory (LSTM IA)
Spécialisés en Deep Learning, nos consultants vous accompagnent quel que soit votre projet.
Computer Vision (CNN)
Réseaux de neurones
Réseaux de neurones
récurrents (RNN)
Graph Neural Network
(GNN)
Modèles séquentiels (LSTM)
Entreprise : Deep Learning appliqué dans le monde réel
Notre entreprise Deep Learning développe des modèles aux usages réels ! Le Deep Learning peut en effet être utilisé dans des domaines métier extrêmement variés :
- Dans le domaine médical, le Deep Learning aide les spécialistes à diagnostiquer des maladies, à détecter des risques de cancer…
- Dans le domaine industriel, le Deep Learning permet de détecter automatiquement des défauts dans les chaînes de production, d’optimiser les processus…
Dans le domaine marketing, créer un réseau de neurones IA permet de personnaliser les recommandations des produits, de s’adapter en temps réel aux comportements des clients…
Pourquoi choisir PredexIA pour vos besoins en Deep Learning consulting ?
Depuis 2018, PredexIA affine son expertise des réseaux de neurones et du Deep Learning consulting, en le mettant en œuvre efficacement chez ses clients. Nous utilisons les dernières avancées dans le domaine et les derniers modèles disponibles pour déployer des solutions sur-mesure pour nos clients. Nous sommes notamment capables :
- De concevoir, entraîner et optimiser des architectures spécialisées pour nos clients qui disposent de suffisamment de données (à partir de quelques centaines de milliers pour programmer un réseau de neurone à partir de zéro) ;
- De partir d’un modèle pré-entraîné et de le spécialiser dans le contexte de nos clients qui disposent de quantité plus limitée de données (à partir de quelques centaines)
Dans notre agence de Deep Learning, une grande partie de l’expertise de nos consultants a été apprise sur le terrain, au cours des missions, par l’expérimentation ; ce savoir-faire acquis au cours des années nous permet de vous garantir des projets efficaces, menés rigoureusement, et aux performances inégalées.
La vision par ordinateur (Computer Vision : expert de l’image), est une composante très répandue du Deep Learning. L’analyse des images et des vidéos par des réseaux de neurones convolutif (CNN : Convolutional Neural Network) est un domaine extrêmement mature, qui s’est imposée au fil des années comme étant l’état de l’art, sans véritable concurrence.
Les CNN et les Computer Vision services permettent entre autres de :
- Classifier une image, c’est-à-dire la ranger dans une catégorie prédéfinie en fonction de son contenu
- Détecter les objets présents dans une image, et les catégoriser
- Segmenter les objets pour déterminer leurs contours précis
Ces techniques sont aussi applicables aux vidéos, qui sont en réalité des séquences d’images, en y adjoignant un réseau neuronal récurrent.
Notre cabinet de conseils en Deep Learning utilise les techniques de Transfer Learning pour utiliser des modèles pré-entrainés et les rendre spécifiques aux cas d’usage de nos clients, sans que cela ne nécessite plus que quelques centaines d’images. Faire appel à l’un de nos Computer Vision consultant permet d’obtenir des performances exceptionnelles, parfois supérieures à celles obtenues par des humains !
Les GNN (Graph Neural Networks) sont des réseaux de neurones idéaux pour modéliser des données qui sont structurées sous forme de graphes. Leur démocratisation est assez récente et leur très fort potentiel est encore largement inexploité. Pourtant les cas d’usage sont nombreux, pour en citer quelques-uns :
- Dans le marketing : moteurs de recommandations et analyse des réseaux sociaux
- Dans la logistique : pour optimiser les réseaux de transport
- Dans la modélisation 3D comme les calculs CFD (Computational Fluid Dynamics) : pour optimiser les calculs en initialisant le système à état proche de l’optimum
Notre équipe d’experts en réseau de neurones en graphe (GNN) vous accompagne pour analyser la faisabilité de vos projets, vous aider à les concevoir et bien sûr pour les réaliser et les mettre en production dans votre environnement.
Faites confiance à l’expertise de nos développeurs en Deep Learning !
