Avec de nouvelles techniques comme Intelligence artificielle (IA) non seulement notre société, mais aussi l'industrie est confrontée à un changement fondamental. Alors que les entreprises, de l'équipe d'ingénierie à la haute direction, reconnaissent la nécessité d'implémenter l'IA dans leurs processus de conception et de développement, la mise en œuvre réelle des technologies d'IA a été lente.

La raison principale est que beaucoup ne savent pas exactement comment cette technique peut être utilisée de manière efficace et rentable. Toutefois, il ne s’agit que d’une des nombreuses questions que les entreprises devraient se poser si elles souhaitent utiliser l’IA

Au-delà d'Alexa et de la conduite autonome

Reconnaissance des visages sur Facebook, traduction automatique ou conduite autonome - L'intelligence artificielle est déjà utilisée dans de nombreux domaines et nous donne un aperçu d'un avenir où les machines pourront assumer des tâches de plus en plus importantes.

Mais que signifie intelligence artificielle pour un ingénieur dans une entreprise de taille moyenne ou pour un scientifique dans un institut de recherche? Les possibilités sont multiples: avec l'IA, par exemple, de nouvelles méthodes de contrôle des aliments peuvent être appliquées ou la nature géologique des roches analysées pour rendre les tunnels plus rapides, plus efficaces et moins coûteux. Dans presque tous les domaines de la recherche et de l'industrie, les technologies d'intelligence artificielle peuvent être utilisées pour rendre les processus plus efficaces ou pour trouver de nouvelles façons de maîtriser les tâches.

Comment l'intelligence artificielle devient efficace

Lorsqu'on parle d'intelligence artificielle aujourd'hui, cela signifie généralement qu'une machine peut imiter l'action humaine intelligente - une définition qui existe depuis l'introduction du terme IA dans les années 50. Mais pour une utilisation vraiment efficace, la machine ne devient intéressante que si elle peut égaler ou surpasser les performances humaines. C'est ainsi que nous, humains, avons la capacité de faire des tâches répétitives ou de faire les choses plus rapidement, de manière plus sûre ou plus précise à l'aide d'un ordinateur.

Pour cela, les machines doivent être formées à des tâches spécifiques. Traditionnellement, cela signifiait créer un programme qui traiterait les données puis fournirait le résultat souhaité. L’apprentissage automatique - une technique d’intelligence artificielle largement utilisée - inverse cette approche en garantissant que la machine récupère toutes les données importantes et fournit le résultat souhaité. L'ordinateur écrit ensuite le programme approprié pour cela. Dans certains cas, seules l'entrée et la machine créent un modèle correspondant.

Données, gains, modèle d'apprentissage automatique - il manque quelque chose

Mais dans la plupart des cas, les données, le résultat souhaité et la possibilité de créer un modèle d’apprentissage automatique ne constituent qu’une petite partie d’une application. Ce qui manque, par exemple, c'est tout le processus de collecte et de traitement des données à l'avance et sa mise en œuvre dans un système intégré.

Cela devient clair avec l'exemple d'un système d'assistance de voie: Un modèle d'apprentissage automatique reconnaît les voies sur les routes et peut garantir qu'un véhicule garde sa voie. Mais d’abord, les données de nombreux capteurs et caméras doivent être obtenues et synchronisées. De plus, le système a besoin d’informations sur la vitesse et sur le comportement du véhicule. Ces données doivent être analysées et prétraitées, par exemple pour corriger des images mal exposées ou des perturbations de l'image causées par de fortes chutes de neige.

L'algorithme de détection de voie doit être intégré aux simulations pour vérifier son bon fonctionnement. Il est ensuite installé sur un processeur embarqué pour fonctionner en temps réel dans le véhicule.

L'IA dans le cadre d'un processus de conception totalement mature

Toutes ces tâches sont des espaces de travail d'ingénieurs et de chercheurs, sans lesquels le modèle d'intelligence artificielle ne fonctionnerait pas. Cela signifie que l'intelligence artificielle n'est qu'une étape dans le travail de beaucoup, au bout de laquelle se trouve une machine intelligente. En fait, ce n'est qu'une partie du développement du modèle. En outre, il peut être utile de recourir au développement d’algorithmes traditionnels ou à la modélisation et à la simulation.

En examinant l’ensemble du flux de travail, il reste quelques étapes essentielles à suivre, telles que la possibilité d’acquérir des données à partir de capteurs, de documents ou de bases de données et de les analyser, les analyser et les traiter. Après la modélisation, le déploiement aura lieu sur des applications de bureau, dans des centres de données et des clouds, ou sur des systèmes intégrés.

En fin de compte, l'IA n'est qu'un autre outil que nous pouvons utiliser pour résoudre les problèmes d'une manière différente ou pour faire face à de nouveaux défis. Nous voulons montrer que l'IA est facilement accessible aux ingénieurs et aux chercheurs et qu'ils peuvent l'utiliser dans un flux de travail auquel ils sont habitués, même s'ils n'ont aucune expérience dans ce domaine.

Extrait du discours liminaire de l'exposition Matlab