Types d'applications de l'apprentissage automatique dans l'industrie

En 1950, Alan Turing a mis au point le test de Turing pour répondre à la question « Les machines peuvent-elles penser ? » Depuis lors, l'apprentissage automatique est passé d'un simple concept à un processus sur lequel s'appuient certaines des plus grandes entreprises au monde.

L'apprentissage automatique est un domaine qui relève de l'intelligence artificielle (IA). Dans ce domaine, les ordinateurs ont la capacité d'apprendre et d'effectuer des tâches sans avoir été explicitement programmés pour le faire.

Pour ce faire, ils tirent des enseignements de leur expérience, utilisent des algorithmes et découvrent des schémas et des informations à partir de données. Les machines n'ont plus besoin d'être programmées pour effectuer des tâches répétitives. Elles sont désormais capables d'identifier et de corriger de manière autonome les erreurs dans un processus.

De nombreuses applications d'apprentissage automatique se développent rapidement dans divers secteurs d'activité. En fait, le marché mondial de l'apprentissage automatique a dépassé les 150 milliards de dollars américains en 2023 [1]. Les prévisions indiquent que le marché se développera à un rythme constant tout au long de la prochaine décennie. On estime qu'il ajoutera environ 50 milliards de dollars américains au marché chaque année.

L'une des principales raisons de son utilisation croissante est que les entreprises recueillent des mégadonnées, à partir desquelles elles tirent des renseignements précieux. L'apprentissage automatique est un moyen efficace d'exploiter ces données. Par exemple, il peut être utilisé pour analyser les données collectées par les capteurs sur l'état des machines dans l'atelier.

[2] Le marché mondial de l'apprentissage automatique a connu une croissance de près de 120 pour cent en 2023, compensant une chute vertigineuse de 46 pour cent en 2022. Après ces années turbulentes, il devrait croître à un rythme régulier d'environ 20 pour cent pendant la majeure partie de la décennie jusqu'à 2030.
Au fur et à mesure de l'évolution et de la croissance du marché, de nouveaux types d'apprentissage automatique vont apparaître et permettre d'explorer de nouvelles applications. Toutefois, de nombreux exemples d'applications d'apprentissage automatique actuelles se répartissent en deux catégories : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.

Qu'est-ce que l'apprentissage supervisé ?

L'un des types d'apprentissage automatique les plus répandus est l'apprentissage supervisé. Il est couramment utilisé dans les applications qui s'appuient sur des données historiques pour créer des modèles de formation permettant de prédire des événements futurs. Par exemple, déterminer si une transaction par carte de crédit est frauduleuse ou non.

Il s'agit d'un type d'apprentissage automatique qui identifie les entrées et les sorties et entraîne les algorithmes à l'aide d'exemples étiquetés. Pour identifier des modèles, l'apprentissage supervisé utilise des méthodes telles que le renforcement du gradient, la classification, la régression et la prédiction. Il utilise ensuite ces modèles pour prédire les valeurs des étiquettes sur les données non étiquetées.

Où l'apprentissage supervisé est-il utilisé ?

Le processus de recherche et de développement de médicament est désormais réalisé avec l'aide de l'apprentissage automatique. Il a diverses applications, telles que la validation de cibles, l'identification de biomarqueurs et l'analyse de données pathologiques numériques dans le cadre d'essais cliniques. L'apprentissage automatique est un outil puissant qui favorise la prise de décision fondée sur les données. Il peut accélérer le processus de découverte et de développement de médicament tout en améliorant les taux de réussite.

[3] En 2023, le marché mondial de l'IA dans la découverte de médicament devait atteindre quelque 1,5 milliards de dollars américains. Toutefois, au cours de la prochaine décennie, le marché devrait être multiplié par presque neuf. Cette statistique montre une projection de l'utilisation mondiale de l'IA sur le marché de la découverte de médicament de 2023 à 2032.

Qu'est-ce que l'apprentissage non supervisé ?

Le prochain type d'indisponibilité est l'apprentissage non supervisé. Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage automatique non supervisé peut fonctionner sur des ensembles de données qui ne contiennent pas de données historiques. Il recherche plutôt des modèles et des structures dans les données collectées.

Les usines utilisent désormais l'apprentissage automatique non supervisé à des fins de maintenance prédictive. Les machines ont la capacité d'apprendre des données et des algorithmes qui entraînent des défaillances du système. Elles peuvent ensuite utiliser ces connaissances pour identifier et traiter les problèmes de manière proactive avant qu'ils ne surviennent.

L'utilisation de l'apprentissage automatique peut aider les fabricants à réduire les indisponibilités imprévues. En prévoyant les indisponibilités à l'avance, ils peuvent commander des pièces de rechange auprès d'un fournisseur d'équipement d'automation. Cela permet d'économiser du temps et de l'argent.

Selon une étude réalisée par Deloitte, l'utilisation des technologies d'apprentissage automatique dans le secteur manufacturier a permis de réduire considérablement les indisponibilités imprévues des machines. Cette réduction peut se situer entre 15 et 30 %, ce qui se traduit par une économie de coûts de maintenance de l'ordre de 30 %.

Où l'apprentissage non supervisé est-il utilisé ?

Si vous travaillez avec un ensemble énorme et complexe de données et que l'étiquetage humain n'est pas envisageable, ce type d'apprentissage automatique sera crucial. L'apprentissage non supervisé permet de trouver des informations dans les données que les analystes humains pourraient négliger en les examinant sans connaissances préalables.

Les techniques courantes employées dans l'apprentissage non supervisé comprennent le regroupement, l'apprentissage de règles d'association et la réduction de la dimensionnalité. Dans le cas du regroupement, les points de données qui sont similaires les uns aux autres sont regroupés. Dans l'apprentissage par règles d'association, les corrélations entre les variables sont recherchées. La réduction de la dimensionnalité permet de simplifier les données complexes en réduisant le nombre de caractéristiques tout en préservant les informations essentielles.

L'apprentissage non supervisé est utilisé dans de nombreux domaines. Il permet d'améliorer la conception des produits, de prévoir les défaillances et de trouver de nouveaux matériaux en analysant des données non étiquetées. Il permet également de classer les fournisseurs, de prévoir la demande, d'identifier les anomalies et d'optimiser les opérations de la chaîne d'approvisionnement.

Vous pouvez trouver des liens et des modèles qui n'existaient pas auparavant en utilisant une approche fondée sur les données. Il en résulte une amélioration de la prise de décision à tous les niveaux, ce qui se traduit par une augmentation de l'efficacité et une diminution des coûts.

Les machines, comme Duplex de Google, ont progressé au point de pouvoir passer le test de Turing. Cela prouve qu'elles sont capables de penser de manière indépendante en conjonction avec les humains. Les fabricants peuvent utiliser ces applications d'apprentissage automatique pour améliorer les processus de maintenance. Grâce à des informations fondées sur des données, ils sont en mesure de prendre des décisions intelligentes en temps réel.

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Citations :

[1] https://www.statista.com/forecasts/1449854/machine-learning-market-size-worldwide

[2] https://www.statista.com/forecasts/1449852/growth-of-machine-learning-market-worldwide

[3] https://www.statista.com/statistics/1428832/ai-drug-discovery-market-worldwide-forecast/