Le Deep Learning est aujourd’hui en plein essor. Les plus grandes entreprises mondiales n’ont pas hésité à investir dans ce domaine de recherche. Elles ont développé des solutions ou des outils basés sur cette technologie de pointe. Plusieurs domaines prennent actuellement le virage de l’Intelligence Artificielle notamment par l’apprentissage profond. On trouve ainsi de nombreuses applications du Deep Learning.
Les applications du Deep Leaning
Reconnaissance d’image
Diagnostic médical
L’utilisation de l’Intelligence Artificielle dans le domaine médical est progressivement en train de se démocratiser. La technologie est utilisée principalement pour reconnaître des maladies à travers des images de scanner. Aujourd’hui, certaines maladies sont presque indétectables par les médecins, ou demandent de nombreuses analyses avant de pouvoir lancer des soins appropriés. Avec la reconnaissance d’image, l’IA peut repérer des signes de maladies plus rapidement que les médecins, permettant de détecter beaucoup plus tôt des maladies rares ou des maladies graves. Par exemple, en cancérologie, les IA basées sur le Deep Learning peuvent dépister de façon automatique des cellules cancéreuses.
Sécurité
Le géant Facebook a développé une IA capable de détecter le contenu des images postées sur les réseaux sociaux qu’il détient. Ainsi, tout contenu contraire aux conditions d’utilisation peut être détecté rapidement et Facebook peut réagir en conséquence.
Reconnaissance vocale et chatbots
Depuis 2015, nous voyons arriver dans nos foyers les biens connus assistants vocaux. Ils font partie de notre quotidien et nous assistent dans des tâches jusqu’à présent simples telles que mettre de la musique ou fermer les volets. Il est de même possible d’échanger avec l’assistant vocal. Ces conversations se font par le biais de la technologie du Deep Learning.
Analyses prédictives
On va ici utiliser l’Intelligence Artificielle en analysant des milliers de données en les combinant à des statistiques. On va ainsi pouvoir tirer des prédictions des événements à venir les plus probables en fonction des paramètres indiqués.
Jeux
En 1996, l’Intelligence Artificielle battait déjà Garry Kasparov, six fois champion du monde, au jeu d’échec. L’IA a depuis longtemps investi dans le milieu des jeux, en passant par le jeu de GO jusqu’à aujourd’hui dans des jeux vidéo tel que Starcraft II, où les IA y battent les meilleurs joueurs.
Marketing
Les analyses prédictives sont de plus en plus utilisées en marketing, par le biais de la suggestion de contenu. On retrouve ce genre d’initiative sur certains sites internet e-commerce, où l’on peut voir « ce que les autres ont aussi aimé ». C’est aussi le modèle économique sur lesquels sont basés certains sites de vidéos, qui vous proposent du contenu selon les préférences de consommation.
Prédiction financière et trading automatisé
Chez Robank Hood, nous avons aussi pris le pas du Deep Learning, et nous l’avons appliqué au trading dans le but d’améliorer les performances financières et réduire les risques liés à l’activité des traders, tant au niveau du risque financier qu’au niveau du risque émotionnel et psychologique encouru par les traders.
Grâce au Deep Learning, nous sommes en mesure de trader les indices boursiers et de prendre en compte les facteurs géopolitiques, et d’évaluer les opportunités d’investissements sur les marchés. Découvrez comment mettre à profit le Deep Learning dans le trading.