L’outillage en Intelligence Artificielle

Les outils ou le principe fondamental des développements en intelligence artificielle se basent sur la notion de machine learning ou de deep learning. C'est un apprentissage automatique basé sur un traitement statistique des données qui alimentent "l'outil". Pour vulgariser, c'est une sorte de méthode empirique, selon ce que la machine experimente et traite, elle fait évoluer ses connaissances en conséquence. On retiendra donc que les données ont une part très importante dans l'évolution de l'outil.

Pour exemple, prenons une applications de traitement d’images. Nous connaissons tous le phénomène de reconnaissance faciale dans certaines application de galerie photo : on tague une première fois un visage et au fil des tags, l'application à partir d'un certains point reconnait automatiquement l'individu, quel que soit l'angle de vue et la qualité de la photo.

Ainsi, si votre entreprise souhaite travailler dans ce domaine selon cette logique, il existe un grand nombre de solutions open source, des frameworks pour le deep learning. Le plus connu et remarquable est  TensorFlow, créé par Google... Sur cette base, on citera deux outils made in France : Keras, écrit en Python et ScitKit-Learn.