Presque tous les secteurs exploitent l’IA à leur avantage, de l’informatique à la fabrication et à l’automobile en passant par la défense, la finance et la création de contenu
Donc, si vous voulez faire carrière dans l’IA, il n’y a pas de meilleur moment pour commencer que maintenant. L’expérience pratique étant le meilleur moyen d’apprendre une compétence, vous pouvez réaliser différents projets pour apprendre l’IA et les compétences connexes comme la programmation et l’utilisation d’outils et de technologies.
Cela vous apprendra comment l’IA peut aider les gens et les entreprises en temps réel et vous aidera à acquérir des connaissances dans ce secteur pour faire progresser votre carrière dans l’IA. Et pour cela, il serait très bénéfique que vous ayez des connaissances de compétences comme :
- Les langages de programmation tels que Python, R, Java, MATLAB et Perl.
- Algorithmes d’apprentissage automatique tels que la régression linéaire, la régression logistique, Naïve Bayes, K-means, KNN, SVM et les arbres de décision.
- Notions de base de l’analyse des données et outils tels que Apache Spark
- Les réseaux neuronaux artificiels (ANN), qui peuvent imiter les fonctions cérébrales des humains pour résoudre des problèmes dans des applications de reconnaissance de l’écriture manuscrite, des visages et des formes.
- Notions de base sur les réseaux neuronaux à convulsion (CNN)
- Les outils basés sur Unix tels que Sort, AWK et les expressions régulières.
Maintenant, découvrons rapidement certains des projets d’IA intéressants.
1) Prédicteur de ventes
Objectif : créer un logiciel capable de prédire les ventes des entreprises.
Problème : Les entreprises qui proposent de nombreux produits ont des difficultés à gérer et à suivre le chiffre d’affaires de chaque produit. Elles ont également du mal à retracer les stocks et à remettre en vente les produits épuisés. En conséquence, elles peuvent échouer à fournir des produits au bon moment aux utilisateurs, ce qui dégrade l’expérience client.
Solution : La création d’un outil de prévision des ventes peut vous aider à prévoir le chiffre d’affaires moyen par jour, par semaine ou par mois. De cette façon, vous pouvez comprendre comment vos produits se comportent et stocker plus d’articles à temps pour répondre aux demandes des clients.
Pour ce faire, vous pouvez utiliser des compétences telles que les algorithmes d’apprentissage automatique, l’analyse des données, le Big Data, etc. pour permettre au logiciel de prévoir les ventes avec précision.
Application : Il est utilisé par les magasins de commerce électronique, les détaillants, les distributeurs et d’autres entreprises traitant des produits massifs.
2) Jeux
Objectif : Créer des jeux vidéo en utilisant des concepts d’IA
Problème : Le secteur des jeux vidéo est en pleine expansion et les joueurs sont de plus en plus avertis. Il y a donc un besoin constant d’évoluer et de fournir des jeux intéressants qui se démarquent tout en continuant à augmenter vos ventes.
Solution : Les concepts de l’IA sont utilisés pour créer diverses applications de jeu comme les échecs, les jeux de serpent, les voitures de course, les jeux procéduraux, etc. Il peut utiliser de nombreuses compétences comme les chatbots, la reconnaissance vocale, la PNL, le traitement d’images, l’exploration de données, CNN, l’apprentissage automatique, et bien d’autres pour créer un jeu vidéo réaliste.
Application : L’IA est utilisée pour créer divers jeux vidéo comme AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo, etc.
3) Application de reconnaissance des visages
Objectif : Construire une application avec une capacité de reconnaissance des visages en utilisant ANN, CNN, ML, et l’apprentissage profond.
Problème : Les problèmes d’usurpation d’identité sont graves avec l’augmentation des risques de cybersécurité qui peuvent infiltrer les systèmes et les données. Cela peut entraîner des problèmes de confidentialité, des fuites de données et des atteintes à la réputation des personnes et des entreprises.
Solution : Les éléments biométriques tels que les caractéristiques faciales sont uniques. Les organisations et les individus peuvent donc les utiliser pour protéger leurs systèmes et leurs données. Les systèmes de reconnaissance faciale peuvent aider à vérifier un utilisateur, garantissant que seuls les utilisateurs autorisés et authentifiés peuvent accéder à un système, un réseau, une installation ou des données.
Vous avez besoin d’algorithmes ML avancés, de fonctions mathématiques et de techniques de traitement et de reconnaissance d’images 3D pour construire cette solution.
Application : Elle est utilisée dans les smartphones et autres appareils comme verrou de sécurité et dans les installations et systèmes organisationnels pour assurer la confidentialité et la sécurité des données. Elle est également utilisée par les fournisseurs de gestion des identités et des accès (IAM), le secteur de la défense, etc.
4) Système de recommandation
Objectif : Construire un système de recommandation pour les clients pour les produits, les vidéos et la musique en streaming, et plus encore, avec l’aide de ANN, l’exploration de données, l’apprentissage automatique, et la programmation.
Problème : La concurrence est forte dans tous les domaines, qu’il s’agisse de commerce électronique ou de divertissement. Et pour vous démarquer, vous devez parcourir des kilomètres supplémentaires. Si vous proposez quelque chose que votre client cible recherche, mais que vous ne disposez pas des mesures nécessaires pour le guider vers votre boutique ou recommander vos offres, vous laissez beaucoup d’argent sur la table.
Solution : L’utilisation d’un système de recommandation peut attirer efficacement plus de visiteurs sur votre site ou votre application. Vous avez peut-être observé que les plateformes de commerce électronique comme Amazon proposent des recommandations de produits que vous avez recherchés quelque part sur internet. Lorsque vous ouvrez votre Facebook ou votre Instagram, vous voyez des produits similaires. C’est ainsi que fonctionne un système de recommandation.
Pour construire ce système, vous avez besoin de l’historique de navigation, du comportement des clients et de données implicites. Des compétences en exploration de données et en apprentissage automatique sont nécessaires pour produire les recommandations de produits les plus adaptées en fonction des intérêts des clients. Vous devrez également programmer en R, Java ou Python et exploiter les réseaux neuronaux artificiels.
Application : Les systèmes de recommandation trouvent d’énormes applications dans les magasins de commerce électronique comme Amazon, eBay, les services de streaming vidéo comme Netflix et YouTube, les services de streaming musical comme Spotify, etc. Ils permettent d’augmenter la portée des produits, le nombre de prospects et de clients, la visibilité sur différents canaux et la rentabilité globale.
5) Chatbots
Objectif : Construire un chatbot en utilisant Python pour l’intégrer dans un site web ou une application.
Problème : Les consommateurs ont besoin d’un excellent service lorsqu’ils utilisent une application ou un site web. S’ils ont une question à laquelle ils ne peuvent pas trouver de réponse, ils peuvent perdre tout intérêt pour l’application. Ainsi, si vous créez un site Web ou une application, vous devez offrir la meilleure qualité de service à vos utilisateurs pour ne pas les perdre et avoir un impact sur vos résultats.
Solution : Un chatbot est une application qui permet une conversation automatique entre des bots (IA) et un humain via du texte ou de la parole comme Alexa. Il est disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour aider les utilisateurs à répondre à leurs questions, les faire naviguer, personnaliser l’expérience utilisateur, stimuler les ventes et fournir des informations plus approfondies sur le comportement et les besoins des clients pour vous aider à façonner vos produits et services.
Pour ce projet d’IA, vous pouvez utiliser une version simple d’un chatbot que vous pouvez trouver sur de nombreux sites Web. Identifiez leur structure de base pour commencer à en construire un similaire. Une fois que vous avez terminé un chatbot simple, vous pouvez passer à des chatbots avancés.
Pour créer un chatbot, des concepts d’IA comme le traitement du langage naturel (NLP) sont utilisés pour permettre aux algorithmes et aux ordinateurs de comprendre les interactions humaines à travers différents langages et de traiter ces données. Il décompose les signaux audio et le texte humain, puis analyse et convertis les données dans un langage compréhensible par la machine. Vous aurez également besoin de différents outils préentraînés, de paquets et d’outils de reconnaissance vocale pour créer un chatbot intelligent et réactif.
Application : Les chatbots sont très utiles dans le secteur des entreprises pour le service clientèle, le service d’assistance informatique, les ventes, le marketing et les RH. Les secteurs du commerce électronique, de la technologie de l’éducation, de l’immobilier, de la finance et du tourisme utilisent les chatbots. De grandes marques comme Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard et bien d’autres utilisent les chatbots.
6) Détection des voies de circulation
Objectif : Créer un système capable de se connecter aux véhicules autonomes et aux robots suiveurs de lignes pour les aider à détecter les lignes de voies sur une route en temps réel.
Problème : Il ne fait aucun doute que les véhicules autonomes sont des technologies innovantes qui utilisent des techniques et des algorithmes de Deep Learning. Ils ont créé de nouvelles opportunités dans le secteur automobile et réduit la nécessité d’un conducteur humain.
Cependant, si la machine qui conduit une voiture autonome n’est pas formée de manière appropriée, elle peut provoquer des risques et des accidents sur la route. Lors de la formation de la machine, l’une des étapes consiste à faire en sorte que le système apprenne à détecter les voies sur la route afin de ne pas s’engager dans une autre voie ou d’entrer en collision avec d’autres véhicules.
Solution : Pour résoudre ce problème, construisez un système utilisant les concepts de la vision par ordinateur en Python. Ce système aidera les véhicules autonomes à détecter correctement les lignes des voies et à s’assurer qu’ils circulent sur la route là où ils doivent le faire, sans mettre les autres en danger.
Vous pouvez utiliser la bibliothèque OpenCV – une bibliothèque optimisée qui se concentre sur une utilisation en temps réel comme celle-ci pour détecter les lignes de voie. La bibliothèque comprend des interfaces Java, Python et C++ qui prennent en charge les plateformes Windows, macOS, Linux, Android et iOS.
En outre, il est impératif de trouver les marquages des deux côtés d’une voie. Vous pouvez utiliser des techniques de vision par ordinateur en Python pour trouver les voies de circulation où les voitures autopilotées doivent circuler. Vous devez également trouver le marquage blanc sur une voie et masquer le reste des objets avec le masquage de trame et les tableaux NumPy. Nest, la transformation de la ligne de Hough est appliquée pour finalement détecter les lignes de la voie. En outre, vous pouvez utiliser d’autres méthodes de vision par ordinateur, telles que le seuillage des couleurs, pour identifier les lignes des voies.
Application : La détection des lignes de voie est utilisée en temps réel par les véhicules autonomes comme les voitures et les robots suiveurs de ligne. Elle est également utile dans l’industrie du jeu pour les voitures de course.
7) Reconnaissance de chiffres manuscrits
Objectif : construire un système capable de reconnaître des chiffres manuscrits à l’aide de réseaux neuronaux artificiels.
Problème : Les chiffres et les caractères écrits par les humains ont des formes, des tailles, des courbes et des styles différents, qui ne sont pas exactement les mêmes pour deux personnes. Par conséquent, la conversion des caractères écrits ou des chiffres dans un format numérique était autrefois un défi pour les ordinateurs. Ils avaient également du mal à interpréter le texte des documents papier.
Bien que la numérisation soit rapidement adoptée dans presque tous les secteurs, certains domaines nécessitent encore des documents papier. C’est pourquoi nous avons besoin de la technologie pour faciliter ce processus pour les ordinateurs afin qu’ils puissent reconnaître les écrits humains sur papier.
Solution : L’utilisation de réseaux neuronaux artificiels permet de construire un système de reconnaissance de chiffres manuscrits pour interpréter précisément les chiffres qu’une personne dessine. Pour cela, un réseau de neurones à convolution (CNN) est utilisé pour reconnaître les chiffres sur un papier. Ce réseau dispose d’un jeu de données HASYv2 comprenant 168 000 images de 369 classifications différentes.
Application : Outre les papiers, un système de reconnaissance de chiffres manuscrits peut lire des symboles mathématiques et des styles d’écriture à partir de photos, de dispositifs à écran tactile et d’autres sources. Ce logiciel a diverses applications comme l’authentification de chèques bancaires, la lecture de formulaires remplis et la prise de notes rapides.
Conclusion
J’espère que vous trouverez ces projets d’IA intéressants à travailler et que vous élargirez vos connaissances en intelligence artificielle et d’autres concepts connexes comme la science des données, l’apprentissage automatique, la PNL, etc. Cela vous aidera également à aiguiser vos compétences en matière de programmation et d’utilisation des outils et des technologies dans les projets.
