La reconnaissance des formes est une technique utilisée pour identifier des formes et des tendances dans les données. Il s’agit d’un vaste domaine qui trouve des applications dans l’apprentissage automatique, la vision par ordinateur et les statistiques. Dans l’apprentissage automatique, la reconnaissance des formes est utilisée pour former des modèles permettant d’identifier des formes et de faire des prédictions. Dans le domaine de la vision par ordinateur, elle est utilisée pour identifier des objets et des visages dans des images et des vidéos. Dans le domaine des statistiques, elle est utilisée pour identifier des modèles dans de grands ensembles de données historiques. La reconnaissance des formes est un outil puissant qui peut être utilisé pour améliorer la prise de décision dans un grand nombre de secteurs.
Qu’est-ce que la reconnaissance des formes ?
La reconnaissance des formes est une mesure d’analyse des données visant à identifier des tendances ou des formes dans l’ensemble de données spécifié. Elle relève du vaste domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique et comprend de multiples méthodes d’analyse de grands ensembles de données afin d’identifier des régularités. Cet algorithme est populaire dans une multitude de secteurs en raison de sa capacité à identifier des tendances et à minimiser la complexité des grandes structures de données.
Du point de vue de l’apprentissage automatique, la reconnaissance des formes est utilisée pour découvrir des formes et des régularités dans les données, ce qui permet aux algorithmes de s’entraîner en conséquence. Cela conduit à une classification des données qui est entièrement basée sur les modèles évalués auparavant. Les entreprises utilisent ces modèles pour améliorer leur niveau d’activité et rationaliser leur flux de travail global en utilisant les données obtenues par le système pour effectuer des tâches ciblées. Pour en savoir plus, consultez le site Machine Learning.
Dans le domaine de la vision par ordinateur, la reconnaissance des formes est un processus qui permet d’extraire des informations significatives d’une série d’images ou de vidéos. Cela se fait, une fois de plus, en identifiant des modèles qui correspondent aux objets d’intérêt. Lorsqu’elles sont intégrées à la vision par ordinateur, les données dérivées des systèmes de reconnaissance des formes peuvent être utilisées pour des tâches telles que la détection et la reconnaissance d’objets. De nombreuses industries ont non seulement adopté ces systèmes intégrés dans leurs opérations quotidiennes, mais les utilisent également comme solutions technologiques à des problèmes tels que l’erreur humaine.
La reconnaissance des formes est un processus réalisé par les neurones humains également. Il s’agit d’un processus automatique mis en œuvre dans l’esprit humain pour identifier les objets quotidiens en traitant les informations sensorielles.
Aujourd’hui, la reconnaissance des formes joue un rôle essentiel dans de nombreuses industries qui adoptent l’intelligence artificielle dans leurs opérations. C’est grâce à sa capacité à « donner un sens » à l’information que de nombreux algorithmes peuvent aujourd’hui être entraînés à effectuer des tâches de manière efficace et en moins de temps.
Applications et exemples de la reconnaissance des formes
Comme nous l’avons mentionné, la reconnaissance des formes est un processus largement utilisé – comprenant de multiples techniques qui peuvent être utilisées dans n’importe quel domaine. Dans un large spectre, ses applications peuvent être divisées en trois sections : L’apprentissage automatique, la vision par ordinateur et la perspective statistique. Chacune d’entre elles comprend un éventail d’applications telles que :
1. L’apprentissage automatique
Alors que la reconnaissance des formes est une action qui identifie des régularités dans les données, l’apprentissage automatique est le processus qui consiste à enseigner aux modèles comment comprendre ces régularités. De nombreux modèles d’apprentissage automatique sont intégrés dans les systèmes de reconnaissance des formes pour faire des prédictions, identifier des anomalies ou générer de nouvelles données sur la base des informations obtenues par le système lui-même. Les applications de ces modèles sont les suivantes :
a. Modèles prédictifs : Des modèles de reconnaissance des formes peuvent être développés pour analyser de grandes quantités de données et fournir des prévisions pour l’avenir sur la base des régularités identifiées. Ces modèles sont formés à l’étude des données historiques et à l’identification des tendances ou des modèles communs depuis des années. Cette tendance identifiée sert de base au modèle pour présenter les résultats futurs. Ce modèle est particulièrement utilisé pour les prévisions financières, les prévisions météorologiques et l’analyse des marchés boursiers.
b. Détection des anomalies : À l’instar des modèles prédictifs, l’algorithme de reconnaissance des formes peut également être utilisé pour détecter toute anomalie dans les activités menées. C’est devenu une activité cruciale, notamment dans le secteur financier, pour détecter toute intrusion dans les systèmes. Souvent, ces modèles sont entraînés à repérer les valeurs aberrantes ou certaines dérives dans les données fournies. Ces modèles sont courants dans les prévisions météorologiques et financières et sont souvent intégrés dans des modèles prédictifs.
c. Génération de modèles : L’IA générative est une branche de l’IA qui utilise la reconnaissance des formes pour générer un ensemble de stimuli sur la base de données historiques. En utilisant de grandes quantités de données comme données d’entraînement, l’algorithme de reconnaissance des formes identifie des modèles spécifiques et stocke les informations nécessaires pour générer ensuite des images, des vidéos ou des textes sur la base d’une invite fournie par l’utilisateur. Un exemple populaire de ce modèle est DALL-E. Cette IA ouverte est un système formé par des modèles de reconnaissance des formes et qui génère des images en fonction des instructions fournies par l’utilisateur.
2. Vision par ordinateur
Comme l’apprentissage automatique, la vision par ordinateur utilise les régularités identifiées par le système de reconnaissance des formes pour réaliser une variété d’applications. Se référant généralement à des types de données tels que les images ou les vidéos, la vision par ordinateur prend les caractéristiques identifiées par les systèmes de reconnaissance des formes et les utilise pour effectuer des actions telles que la reconnaissance ou l’imagerie. Ces applications comprennent :
a. Reconnaissance d’objets : Les systèmes alimentés par l’IA utilisent la reconnaissance des formes pour identifier des objets spécifiques et les classer en conséquence. Ce modèle de reconnaissance des formes est entraîné de la même manière avec des données et est ensuite utilisé pour reconnaître la différence entre les objets. Cette application est couramment utilisée dans l’industrie automobile, que ce soit pour les véhicules autonomes (pour la détection des collisions) ou pour les inspections de remise des véhicules que l’IA alimente.
b. Reconnaissance du visage et des empreintes digitales : Une autre application courante est le logiciel de reconnaissance faciale ou d’empreintes digitales. Ces modèles utilisent la reconnaissance des formes pour identifier la personne en question sur la base des données stockées concernant ses caractéristiques faciales ou ses empreintes digitales. C’est devenu un protocole de sécurité courant utilisé dans de nombreux systèmes de sécurité et par les forces de l’ordre pour l’identification des criminels et même l’authentification des téléphones portables.
c. Imagerie médicale : La reconnaissance des formes est également couramment utilisée dans le secteur des soins de santé. Ses techniques sont appliquées à l’imagerie médicale et deviennent utiles pour identifier les tumeurs et analyser les scanners médicaux tels que les rayons X, l’IRM et les tomodensitogrammes. Les systèmes d’aide à la décision clinique (CDSS) et les systèmes de détection assistée par ordinateur (CAD) sont un exemple de cette application. Les CDSS sont utiles pour diagnostiquer les patients sur la base de leurs symptômes visuels et les CAD utilisent l’algorithme pour aider les médecins à prédire les images médicales.
3. Perspective statistique
La reconnaissance des formes dans les statistiques est couramment utilisée pour identifier des formes et des tendances dans de grandes quantités de données historiques. Ces modèles aident donc de nombreuses entreprises à formuler des prévisions pour les décisions financières futures. L’utilisation de cette technique implique l’intégration de plusieurs modèles tels que les modèles de régression, les modèles de reconnaissance de l’écriture et de la parole et le traitement du langage naturel. Les applications de ces modèles sont les suivantes :
a. Prévisions financières: Les prévisions financières sont un processus lourd qui consiste à examiner une série de données historiques. Le modèle de reconnaissance des formes est donc intégré à des techniques telles que l’analyse des séries temporelles et le traitement du langage naturel, ce qui permet à l’algorithme de trier de grandes quantités de données et d’identifier des formes. Alors que l’analyse des séries chronologiques est une technique utile aux entreprises pour comprendre les tendances cachées sur une période donnée, le traitement du langage naturel est particulièrement utile pour des tâches internes telles que la traduction automatique et facilite la communication entre le langage humain et le langage technologique.
Ces modèles servent ensuite de base aux entreprises pour fonder leurs décisions financières et faciliter la prise de décision en connaissance de cause.
b. Segmentation du marché : Les modèles de reconnaissance des formes sont également couramment utilisés pour identifier des formes dans les données de consommation collectées par les grandes entreprises. Ces modèles utilisent des algorithmes complexes de regroupement pour identifier les similitudes au sein de chaque donnée de consommation et donc les segmenter en fonction du marché. Cela permet non seulement aux grandes entreprises d’élaborer des stratégies de marketing ciblées, mais aussi de mieux comprendre les besoins de leurs clients, ce qui les incite à façonner leurs produits en conséquence.
Conclusion
Dans l’ensemble, l’utilisation de la reconnaissance des formes permet à de nombreuses entreprises d’adopter une gamme d’applications – de l’utilisation de modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning), de vision par ordinateur (Computer Vision) et d’analyse statistique. La capacité à dégager des modèles à partir de grands ensembles de données a permis de catégoriser les tendances et d’améliorer l’efficacité des opérations dans des domaines tels que les soins de santé, la finance et la sécurité. En conclusion, la reconnaissance des formes est un outil puissant qui est couramment utilisé dans une variété d’industries en raison de sa capacité à améliorer la classification des données.
