📌 Leçon - 5

Travaux Pratiques : Cas Réels d'IA

Analyse d'applications concrètes de l'intelligence artificielle dans différents secteurs

Étude de Cas Concrets

Cette série de travaux pratiques présente des implémentations réelles d'IA dans l'industrie. Chaque étude de cas comprend une analyse technique, les technologies utilisées et des exercices pratiques pour approfondir votre compréhension.

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Diagnostic Assisté par IA en Radiologie

Google Health - Détection du Cancer du Sein

Google Health a développé un système d'IA capable de détecter le cancer du sein sur des mammographies avec une précision supérieure aux radiologues humains. Ce système réduit les faux positifs de 5.7% et les faux négatifs de 9.4%.

Technologie Clé

Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) entraînés sur des centaines de milliers d'images mammographiques annotées.

TensorFlow Computer Vision Transfer Learning

Impact

Réduction des erreurs de diagnostic et amélioration de l'accès aux soins dans les régions sous-dotées en radiologues.

Analyse Technique

Le modèle utilise une architecture ResNet-50 modifiée avec des couches d'attention pour se concentrer sur les régions pertinentes des images. L'entraînement a nécessité l'annotation experte de 76,000 mammographies du Royaume-Uni et 15,000 des États-Unis.

Le système fournit non seulement un diagnostic mais aussi une explication visuelle des zones qui ont conduit à la prédiction, crucial pour la confiance des médecins.

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Système de Conduite Autonome

Waymo - Véhicules Autonomes Niveau 4

Waymo (Alphabet/Google) a développé la flotte de véhicules autonomes la plus avancée commercialement, opérant à Phoenix, Arizona avec un service de taxi robotisé sans conducteur de secours.

Technologie Clé

Fusion multi-capteurs (LiDAR, radar, caméras) et réseaux neuronaux profonds pour la perception environnementale.

LiDAR Reinforcement Learning SLAM

Impact

Plus de 20 millions de miles parcourus en autonomie complète avec un taux d'accidents inférieur à celui des conducteurs humains.

Analyse Technique

L'architecture combine plusieurs réseaux neuronaux spécialisés : détection d'objets, prédiction de trajectoire, planification de mouvement. Le système utilise un simulateur avancé (Carcraft) où des millions de scénarios de conduite sont testés quotidiennement.

La prise de décision repose sur des algorithmes hybrides combinant apprentissage par renforcement et règles de sécurité codées manuellement.

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Modèle de Langage Avancé

OpenAI ChatGPT - Interaction Naturelle

ChatGPT représente une avancée majeure dans les modèles de traitement du langage naturel, capable de conversations cohérentes, de rédaction et de raisonnement limité.

Technologie Clé

Architecture Transformer avec 175 milliards de paramètres, pré-entraînement auto-supervisé et affinage par feedback humain (RLHF).

GPT-4 NLP RLHF

Impact

Révolutionne l'accès à l'information, l'automatisation du service client et la création de contenu, avec 100 millions d'utilisateurs en 2 mois.

Analyse Technique

Le modèle est pré-entraîné sur des milliards de documents pour apprendre la structure du langage, puis affiné avec des démonstrations humaines et des classements de réponses. L'innovation clé est l'alignement des réponses avec les intentions humaines via l'apprentissage par renforcement à partir de feedback humain (RLHF).

Les limitations actuelles incluent la tendance à "halluciner" des faits et le manque de véritable compréhension.

Exercices Pratiques

Appliquez vos connaissances avec ces études de cas simulées :

Exercice 1 : Amélioration du Modèle de Diagnostic

En partant du modèle de Google Health, proposez des améliorations pour :

1. Réduire davantage les faux négatifs sans augmenter les faux positifs
2. Adapter le modèle à des populations ethniques sous-représentées dans les données initiales
3. Expliquer les résultats à des patients non-experts

Exercice 2 : Scénario de Conduite Autonome

Concevez l'architecture d'un système capable de gérer ce scénario complexe :

• Une intersection sans signalisation avec piétons, vélos et autres véhicules
• Conditions météorologiques dégradées (pluie forte)
• Un panneau stop partiellement caché par un arbre

Décrivez les capteurs nécessaires et l'approche algorithmique.

Exercice 3 : Limites des Modèles de Langage

Testez ChatGPT ou un modèle similaire sur :

1. Un problème de raisonnement mathématique complexe
2. Une question nécessitant des connaissances récentes (après 2021)
3. Une demande de conseil médical

Analysez les erreurs et proposez des solutions techniques pour les corriger.

Synthèse et Perspectives

Ces cas réels illustrent la maturité croissante des technologies d'IA et leur impact transformationnel. Les défis restants incluent :

• L'interprétabilité des décisions des modèles complexes
• L'adaptation à des situations imprévues ou "hors distribution"
• L'alignement éthique des systèmes avec les valeurs humaines
• La réduction de l'empreinte énergétique de l'entraînement

Les prochaines avancées nécessiteront des approches hybrides combinant apprentissage automatique et raisonnement symbolique, ainsi qu'une collaboration étroite entre chercheurs, ingénieurs et spécialistes du domaine.