Pourquoi les réseaux de neurones ?
De nombreux cas d’usage profitent de la technologie horizontale des réseaux de neurones :
Sécurité
Une des applications les plus populaires des réseaux de neurones artificiels est la reconnaissance faciale, une technologie utilisée au début par les organisations en sécurité, qui a gagné en popularité grâce à la performance des réseaux de neurones. Aujourd’hui, elle est considérée comme une commodité intégrante des appareils connectés et protégeant leurs utilisateurs des accès non autorisés.
Marketing et commerce
La plupart des technologies d’intelligence artificielle utilisées dans le traitement massif des données publicitaires sont gérées par des réseaux de neurones artificiels. De Facebook à Google, en passant par LinkedIn, tous les géants technologiques ayant un revenu basé sur la monétisation des données utilisent des réseaux de neurones d’un niveau de complexité élevé. Ces réseaux massifs sont constamment entraînés grâce à l’ensemble des données comportementales des utilisateurs (pages visitées, images consultées, interactions avec d’autres utilisateurs, etc.), afin d’offrir une publicité hyper ciblée.
Finance et investissement
L’ensemble du spectre financier se sert des réseaux de neurones. De la finance quantitative aux enchères en temps réel (Real-time bidding), les professionnels de la finance font souvent appel aux capacités des réseaux de neurones pour l’exécution de tâches liées à l’analyse prédictive (p. ex. l’évolution des cours boursiers), à des opérations d’investissement automatisées (robot-conseiller) ou à des tâches de traitement automatique des nouvelles financières à des fins de gestion de risques et d’identification d’opportunités.
Banques, assurances et institutions financières
L’analyse descriptive et prédictive des données de clients utilisent largement les réseaux de neurones. Ils permettent, par exemple, de prédire les cas de défauts de paiement, la probabilité de résiliation de contrats ou l’établissement d’un score d’emprunt pour un client donné. Ils servent aussi à la détection de fraudes lors de transactions avec des cartes bancaires. La plupart des technologies de détection d’anomalies ont recours aux réseaux de neurones entraînés à reconnaître les comportements inhabituels et suspects.
Industrie manufacturière
Au sein du secteur manufacturier, les modèles apprenants qui se basent sur les réseaux de neurones sont nombreux et variés. De plus en plus de technologies liées à la maintenance prédictive font appel aux réseaux de neurones artificiels pour prédire la probabilité d’occurrence de pannes et y répondre de façon préventive.
Médecine
Il existe plusieurs cas émergents relatifs concernant l’utilisation des réseaux de neurones pour des cas d’usage liés à la santé, comme l’analyse préliminaire des images radiographiques. Certains réseaux entraînés à identifier des pathologies, affichent des performances parfois supérieures à celles des professionnels humains. Des réseaux de neurones artificiels sont aussi grandement utilisés pour la fouille des données médicales. Couplés aux techniques de traitement du langage naturel, ils sont très utiles pour identifier des similarités entre des cas cliniques et des anomalies.