Comprendre le Deep Learning et ses utilisations dans l’industrie

L’apprentissage en profondeur ou Deep Learning fait partie de l’apprentissage automatique relevant de l’intelligence artificielle et de l’Internet des objets. Dans l’univers industriel, le Deep Learning a permis aux entreprises d’améliorer leur vente et leur production grâce à des machines et des outils plus intelligents.

Les assistants numériques

Les assistants numériques comptent parmi les créations IA (Intelligence Artificielle) qui ont fait le premier pas dans le domaine de l’application de l’apprentissage en profondeur. Ils deviennent de plus en plus courants de nos jours grâce à l’utilisation des Smartphones, des appareils mobiles et d’autres appareils intelligents. Les assistants numériques permettent donc d’assimiler facilement le fonctionnement du Deep Learning avec les créations IA telles que Siri, Cortana, Alexa ou Google. Ces inventions technologiques utilisent le traitement du langage naturel pour comprendre et exécuter vos demandes. Le simple fait de demander à Alexa de jouer de la musique fait appel à l’apprentissage en profondeur. 

La maintenance prédictive

Dans l’univers industriel, les machines fonctionnent à plein régime et font partie intégrante du processus de production. Grâce au Deep Learning, la maintenance prédictive a vu le jour pour permettre de réaliser des analyses avancées sur les données de la machine collectées à partir des capteurs. Ces données sont des informations significatives pour prédire les pannes des machines. Par exemple : trouver les roulements défectueux bien avant que les défauts ne soient visibles, repérer un désalignement entre deux équipements rotatifs, établir la nature du déséquilibre des ventilateurs ou encore identifier quand les roulements doivent être lubrifiés. Les avantages sont nombreux comme l’amélioration de la durée de vie des équipements, la baisse des coûts de maintenance et l’optimisation de la production. 

Le Deep Learning et la fabrication

À part la maintenance prédictive, le domaine de la fabrication peut aussi profiter de l’apprentissage en profondeur grâce à la possibilité de faire une prévision des ventes et de l’analyse avancée. Au moyen de ces outils, les fabricants peuvent voir à quel point l’offre et la demande atteindront des niveaux élevés ou faibles dans les mois à venir. Ensuite, ils peuvent ajuster leurs plans en conséquence. Dans l’univers automobile, le Deep Learning a permis de fabriquer des véhicules autonomes qui analysent un grand de données avant d’exécuter une action.