Le transfer learning pour les données rares

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L’industrie, contrairement aux géants des réseaux sociaux qui tirent les technologies d’intelligence artificielle aujourd’hui, dispose en général de moins de données. Plus chères et plus risquées à obtenir – lancer une fusée ou essayer une configuration machine est onéreux- ces données sont toutefois de bonne qualité. Dans cet article, nous allons vous présenter un exemple de transfer learning qui est une façon faire du smalldata quand le bigdata est inaccessible.

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Pourquoi nous utilisons le terme Intelligence artificielle plutôt que machine learning?

Merci à Rob Palmer de nous avoir permis d’utiliser cette magnifique illustration de l’intelligence animale

R&D Médiation utilise le terme « Intelligence artificielle » pour désigner ses réseaux de neurones entrainés. Nous recevons parfois des remarques de puristes nous disant que c’est mal et que l’on devrait dire « machine learning ». Voici une petite explication étymologique afin de clarifier cela car, en effet, la science c’est bien, mais il ne faut pas oublier la littérature.

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La combustion par intelligence artificielle

La modélisation de la combustion, et plus généralement des réactions à l’équilibre, a de multiples applications: moteur à explosion, moteurs de fusée, sécurité incendie, protection de l’environnement. Dans cet article, nous avons voulu faire un prototype de réseau de neurones qui calcule les températures de flammes (températures de réaction) et deux caractéristiques utiles pour le[…]

L’IA est-elle une boîte noire ?

Parmi les critiques que l’on entend le plus à propos de l’intelligence artificielle revient souvent l’accusation d’être une boîte noire qui donnerait des résultats sans pouvoir expliquer comment elle arrive à une conclusion ou à un diagnostic. Des diagnostics arbitraires? Non justifiés? Ce procès est-il juste, ou ne serait-il pas seulement un effet collatéral du[…]

Planification des expérimentations à l’heure de l’IA

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Lorsque l’on doit conduire des expérimentations, et pas seulement en science, on cherche à relier des causes à des effets, à savoir si tel ou tel paramètre influence un résultat. Actuellement occultée par les technologies de deep learning, l’ancienne approche par plan d’expériences demeure particulièrement pertinente lorsque les expériences coûtent cher ou sont dangereuses à conduire. R&D Médiation vous propose un outil gratuit de planification d’expériences.

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Inventer des molécules dans l’espace latent

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La découverte de nouvelles molécules est une activité importante notamment dans le domaine des médicaments. Autrefois, l’alliance de calculs complexes de mécanique quantique et de l’expérience du chimiste permettaient d’imaginer des structures que l’on pourrait synthétiser. Avec l’essor des technologies d’intelligence artificielle, et notamment des autoencodeurs variationnels, une approche nouvelle est en développement depuis deux ou trois ans. Dans cet article, nous présentons cette approche sur une molécule explosive: le TNT.

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