Qu'est-ce que la reconnaissance des formes ?
La reconnaissance des formes est la capacité à détecter des arrangements de caractéristiques dans les données qui fournissent des informations sur un système ou un ensemble de données donné. La reconnaissance des formes est l'une des principales capacités de l'apprentissage machine (ML), de l'analyse des données et de l'IA.
Dans un contexte technologique, un modèle peut être constitué de séquences ou d'aspects récurrents dans les données qui peuvent être utilisés pour faire une prédiction. Il peut s'agir de relations simples entre des variables ou de relations complexes à multiples facettes faisant intervenir plusieurs variables. La reconnaissance des formes consiste à utiliser des ordinateurs et des algorithmes pour trouver et faire des prédictions basées sur les relations cachées dans les données.
Un exemple simple de reconnaissance des formes serait un algorithme qui tenterait de déterminer le sexe d'une personne sur la base de son historique d'achats. Il pourrait classer une personne qui achète du maquillage et des jupes comme une femme, et une personne qui achète des souvenirs de sport et des bottes de travail comme un homme. Cette prédiction pourrait ensuite être introduite dans un autre système afin de faire des recommandations pour les achats futurs.
Si le processus aboutit à une prédiction erronée ou à une classification erronée, on parle d'erreur de prédiction.
Où la reconnaissance des formes est-elle utilisée ?
La reconnaissance des formes est l'une des capacités les plus puissantes des mathématiques et des ordinateurs. Elle a trouvé des applications dans presque tous les domaines de la science, de la technologie et de l'industrie modernes.
Au fil du temps, elle peut être utilisée pour prédire des tendances, trouver des configurations particulières de caractéristiques dans des images qui identifient des objets, détecter des combinaisons fréquentes de mots et de phrases pour le traitement du langage naturel (NLP), ou localiser des groupes particuliers de comportements sur un réseau qui pourraient indiquer une attaque - parmi une infinité d'autres possibilités.
La reconnaissance des formes est essentielle dans de nombreux domaines informatiques qui se recoupent, notamment l'analyse des données massives, l'authentification biométrique, la sécurité et l'intelligence artificielle.
Voici quelques exemples de reconnaissance des formes :
- Les logiciels de reconnaissance faciale saisissent des données relatives aux caractéristiques du visage d'une personne et utilisent un algorithme pour faire correspondre ce modèle spécifique à un enregistrement individuel dans une base de données.
- Les algorithmes de reconnaissance des formes dans les logiciels météorologiques peuvent détecter des relations récurrentes entre les données météorologiques qui peuvent être utilisées pour prévoir les événements météorologiques futurs probables.
- Les règles des systèmes de détection d'intrusion (IDS) et des logiciels de recherche de renseignements sur les menaces décrivent des modèles de comportement et des événements qui peuvent indiquer un trafic réseau illégitime.
- La vision industrielle utilise la reconnaissance des formes pour classer les données fournies par une caméra. Un système simple à usage industriel peut être entraîné dans un but très spécifique, par exemple pour déterminer si une pomme est mûre ou non. Un système plus complexe peut être formé pour détecter et classer de nombreux objets dans un flux vidéo en direct.
- Les systèmes comptables et financiers peuvent utiliser la reconnaissance des formes pour prédire les données de vente ou prévoir les dépenses. D'autres systèmes peuvent être en mesure de détecter des activités frauduleuses sur un compte.
- Les grands modèles de langage (LLM) reposent sur la reconnaissance des formes. Ils utilisent des ensembles de données incroyablement vastes pour trouver les relations cachées entre les mots et les utiliser pour prédire le mot à utiliser ensuite en fonction d'une entrée donnée.
Comment fonctionne la reconnaissance des formes ?
Il existe une myriade de méthodes de reconnaissance des formes, mais elles peuvent être classées en deux grandes catégories : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.
Dans le cas de l'apprentissage supervisé, des données pré-étiquetées et structurées sont utilisées pour tenter de produire des résultats spécifiques. Dans l'apprentissage non supervisé, les données de formation ne sont pas organisées et le système est utilisé pour identifier les caractéristiques importantes.
Certaines méthodes utilisent des éléments des deux approches, appelées apprentissage semi-supervisé. Dans l'apprentissage par renforcement, le modèle est affiné au fur et à mesure qu'il reçoit un retour d'information de l'utilisateur lorsqu'il produit un bon ou un mauvais résultat.
Plusieurs étapes sont généralement suivies lors du développement d'un système de reconnaissance des formes :
- Collecte des données. Les informations sont recueillies, triées et prétraitées.
- Extraction de caractéristiques. Les caractéristiques importantes des données sont identifiées et utilisées pour faire des prédictions.
- Classification. Les caractéristiques extraites sont analysées pour trouver les relations nécessaires et faire des prédictions.
D'autres étapes de post-traitement et d'affinage peuvent être appliquées.
Les méthodes statistiques utilisent les mathématiques pour détecter et classer les données. Pour les données numériques, il peut s'agir de simples régressions mathématiques ou de mathématiques linéaires. D'autres données peuvent être converties en vecteurs, qui peuvent être exploités mathématiquement.
Les réseaux neuronaux font de la reconnaissance de formes en simulant une voie neuronale. La prise de décision est stockée sous la forme d'une relation entre les nœuds du réseau.
Dans les méthodes de regroupement, des similitudes sont trouvées dans certains attributs qui peuvent être utilisés pour identifier des sous-groupes.
Dans les méthodes syntaxiques, les relations et la hiérarchie entre les données sont utilisées. Il peut s'agir de règles ou d'arbres de décision. Cela ressemble à la façon dont la syntaxe d'une langue décrit la manière dont les mots sont regroupés.
Dans les systèmes flous, un niveau d'incertitude est maintenu dans le processus. Les résultats peuvent permettre des correspondances multiples ou incomplètes. Cela peut être utile dans les situations où les données ne sont pas claires ou sont de nature organique.
La mise en correspondance des modèles est la méthode la plus simple. Des règles sont élaborées et appliquées pour déterminer quels attributs correspondent à quels résultats.
L'IA est similaire à l'intelligence humaine, mais il existe des différences importantes entre elles. Voici quelques différences essentielles entre l'IA et la pensée humaine (en anglais)
