Les idées de projets d’IA pour les débutants font partie intégrante d’une époque où une carrière dans l’intelligence artificielle (IA) semble prometteuse grâce aux récents développements dans ce domaine.
Presque tous les secteurs tirent parti de l’IA, qu’il s’agisse de l’informatique, de la fabrication, de l’automobile, de la défense, de la finance ou de la création de contenu,
Par conséquent, si vous souhaitez faire carrière dans l’IA, il n’y a pas de meilleur moment pour commencer. L’expérience pratique étant le meilleur moyen d’acquérir une compétence, vous pouvez réaliser différents projets pour apprendre l’IA et les compétences connexes telles que la programmation et l’utilisation d’outils et de technologies.
Vous apprendrez ainsi comment l’IA peut aider les personnes et les entreprises en temps réel et vous pourrez acquérir des connaissances dans ce secteur afin de faire progresser votre carrière dans l’IA. Pour ce faire, il serait très utile que vous possédiez des compétences telles que :
- Des langages de programmation tels que Python, R, Java, MATLAB et Perl
- Algorithmes d’apprentissage automatique comme la régression linéaire, la régression logistique, Naïve Bayes, K-means, KNN, SVM et les arbres de décision
- Les bases de l’analyse de données et les outils comme Apache Spark
- Réseaux neuronaux artificiels (ANN) qui peuvent imiter les fonctions cérébrales des humains pour résoudre des problèmes dans des applications de reconnaissance de l’écriture, des visages et des formes
- Notions de base sur les réseaux neuronaux à convulsion (CNN)
- Les outils Unix tels que Sort, AWK et les expressions régulières.
Maintenant, découvrons rapidement quelques-uns des projets d’IA les plus intéressants.
J’ai listé ici quelques projets d’IA que les débutants devraient essayer. Essayez-les, ils seront certainement amusants !
Projets de base en matière d’IA
Reconnaissance de chiffres manuscrits
Objectif: construire un système capable de reconnaître des chiffres manuscrits à l’aide de réseaux neuronaux artificiels
Problème: les chiffres et les caractères écrits par les humains ont des formes, des tailles, des courbes et des styles différents, qui ne sont pas les mêmes pour deux personnes. C’est pourquoi la conversion de caractères ou de chiffres écrits en format numérique constituait autrefois un défi pour les ordinateurs. Ces derniers avaient également du mal à interpréter les textes des documents papier.
Bien que la numérisation soit rapidement adoptée dans presque tous les secteurs, certains domaines requièrent encore des documents papier. C’est pourquoi nous avons besoin d’une technologie qui facilite ce processus pour les ordinateurs afin qu’ils puissent reconnaître les écrits humains sur papier.
Lasolution: L’utilisation de réseaux neuronaux artificiels permet de construire un système de reconnaissance de chiffres manuscrits qui interprète avec précision les chiffres dessinés par une personne. Pour ce faire, un réseau neuronal à convolution (CNN) est utilisé pour reconnaître les chiffres sur un papier. Ce réseau dispose d’un ensemble de données HASYv2 comprenant 168 000 images de 369 classifications différentes.
Application: Outre les papiers, un système de reconnaissance de chiffres manuscrits peut lire des symboles mathématiques et des styles d’écriture à partir de photos, d’appareils à écran tactile et d’autres sources. Ce logiciel a diverses applications telles que l’authentification de chèques bancaires, la lecture de formulaires remplis et la prise de notes rapide.
Détection de la ligne de démarcation
Objectif: créer un système capable de se connecter à des véhicules autonomes et à des robots suiveurs de lignes pour les aider à détecter en temps réel les lignes de démarcation sur une route.
Problème: Il ne fait aucun doute que les véhicules autonomes sont des technologies innovantes qui utilisent des techniques et des algorithmes d’apprentissage profond. Ils ont créé de nouvelles opportunités dans le secteur automobile et réduit la nécessité d’un conducteur humain.
Cependant, si la machine qui conduit une voiture autonome n’est pas correctement formée, elle peut causer des risques et des accidents sur la route. Lors de la formation de la machine, l’une des étapes consiste à faire en sorte que le système apprenne à détecter les voies sur la route afin qu’il ne s’engage pas dans une autre voie ou n’entre pas en collision avec d’autres véhicules.
Solution: Pour résoudre ce problème, construisez un système utilisant les concepts de vision par ordinateur en Python. Il aidera les véhicules autonomes à détecter correctement les lignes de démarcation et à s’assurer qu’ils roulent sur la route là où ils doivent le faire, sans faire courir de risques aux autres.
Vous pouvez utiliser la bibliothèque OpenCV – une bibliothèque optimisée qui se concentre sur l’utilisation en temps réel comme celle-ci pour détecter les lignes de voie. La bibliothèque comprend des interfaces Java, Python et C qui prennent en charge les plateformes Windows, macOS, Linux, Android et iOS.
En outre, il est impératif de trouver les marquages sur les deux côtés d’une voie. Vous pouvez utiliser des techniques de vision par ordinateur en Python pour trouver les voies routières où les voitures autonomes devraient circuler. Vous devez également trouver le marquage blanc sur une voie et masquer le reste des objets à l’aide du masquage de trame et des tableaux NumPy. La transformation de la ligne de Hough est appliquée pour détecter finalement les lignes de la voie. En outre, vous pouvez utiliser d’autres méthodes de vision par ordinateur telles que le seuillage des couleurs pour identifier les lignes de la voie.
Application: La détection des lignes de voie est utilisée en temps réel par les véhicules autonomes tels que les voitures et les robots suiveurs de ligne. Elle est également utile dans l’industrie du jeu pour les voitures de course.
Détection de la pneumonie
Objectif: construire un système d’IA utilisant des réseaux de neurones à convolution (CNN) et Python, capable de détecter une pneumonie à partir des radiographies d’un patient
Problème: la pneumonie est toujours une menace qui fait des victimes dans de nombreux pays. Le problème est que les images radiographiques sont prises pour détecter des maladies comme la pneumonie, le cancer, les tumeurs, etc., en général, ce qui peut donner une faible visibilité et rendre l’évaluation inefficace. Mais si un traitement approprié est suivi, la mortalité peut être réduite de manière significative.
En outre, la position, la forme et la taille de la pneumonie peuvent varier de manière significative, le contour de la cible devenant très vague. Cela augmente les problèmes de détection et de précision. Cela nous amène à développer une technologie capable d’identifier la pneumonie à un stade précoce avec une précision optimale afin d’administrer le traitement adéquat et de sauver des vies.
Lasolution: La solution logicielle sera formée à l’aide d’un grand nombre de détails sur la pneumonie ou d’autres maladies. Lorsque les utilisateurs font part de leurs problèmes de santé et de leurs symptômes, le logiciel peut traiter les informations et les comparer à sa base de données pour trouver des possibilités liées à ces détails. Il peut utiliser l’exploration de données pour fournir la maladie la plus précise correspondant aux détails du patient.
De cette manière, la maladie d’un patient peut être détectée et il peut recevoir un traitement approprié. Pour concevoir le logiciel, vous devez déterminer le modèle CNN le plus efficace, de manière analytique et comparative, afin de détecter la pneumonie à partir d’images radiographiques en utilisant l’extraction de caractéristiques. Vous devez ensuite présenter les différents modèles avec leurs classificateurs pour proposer le classificateur le plus approprié et évaluer le meilleur modèle CNN pour vérifier ses performances.
Application: Ce projet d’IA est utile dans le domaine de la santé pour détecter des maladies telles que la pneumonie, les affections cardiaques, etc. et fournir une consultation médicale aux patients.
Chatbots
Objectif: Construire un chatbot en utilisant Python pour l’intégrer dans un site web ou une application
Problème: Les consommateurs ont besoin d’un excellent service lorsqu’ils utilisent une application ou un site web. S’ils ont une question à laquelle ils ne trouvent pas de réponse, ils risquent de se désintéresser de l’application. Par conséquent, si vous créez un site web ou une application, vous devez offrir la meilleure qualité de service possible à vos utilisateurs afin de ne pas les perdre et de ne pas nuire à votre chiffre d’affaires.
Lasolution: Un chatbot est une application qui permet une conversation automatique entre des bots (IA) et un humain par le biais du texte ou de la parole, comme Alexa. Il est disponible 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 pour aider les utilisateurs à répondre à leurs questions, les orienter, personnaliser l’expérience utilisateur, stimuler les ventes et fournir des informations plus approfondies sur le comportement et les besoins des clients afin de vous aider à façonner vos produits et services.
Pour ce projet d’IA, vous pouvez utiliser une version simple d’un chatbot que vous pouvez trouver sur de nombreux sites web. Identifiez leur structure de base pour commencer à construire un chatbot similaire. Une fois que vous aurez terminé un chatbot simple, vous pourrez passer à des chatbots plus avancés.
Pour créer un chatbot, des concepts d’IA tels que le traitement du langage naturel (NLP) sont utilisés pour permettre aux algorithmes et aux ordinateurs de comprendre les interactions humaines à travers différents langages et de traiter ces données. Ils décomposent les signaux audio et le texte humain, puis analysent et convertissent les données dans un langage compréhensible par la machine. Vous aurez également besoin de différents outils pré-entraînés, de progiciels et d’outils de reconnaissance vocale pour créer un chatbot intelligent et réactif.
Application: Les chatbots sont très utiles dans le secteur des entreprises pour le service à la clientèle, le service d’assistance informatique, les ventes, le marketing et les ressources humaines. Les chatbots sont utilisés dans des secteurs tels que le commerce électronique, les technologies de l’information et de la communication, l’immobilier, la finance et le tourisme. De grandes marques comme Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard et bien d’autres utilisent les chatbots.
Système de recommandation
Objectif: construire un système de recommandation pour les clients pour des produits, des vidéos et de la musique en streaming, et plus encore, avec l’aide de l’ANN, de l’exploration de données, de l’apprentissage automatique et de la programmation.
Problème: La concurrence est forte dans tous les domaines, qu’il s’agisse de commerce électronique ou de divertissement. Pour vous démarquer, vous devez parcourir des kilomètres supplémentaires. Si vous proposez quelque chose que votre client cible recherche, mais que vous ne disposez pas de mesures pour le guider vers votre boutique ou recommander vos offres, vous laissez beaucoup d’argent sur la table.
Lasolution: L’utilisation d’un système de recommandation peut attirer plus de visiteurs sur votre site ou votre application de manière efficace. Vous avez peut-être observé que les plateformes de commerce électronique comme Amazon proposent des recommandations de produits que vous avez recherchés quelque part sur internet. Lorsque vous ouvrez votre Facebook ou votre Instagram, vous voyez des produits similaires. C’est ainsi que fonctionne un système de recommandation.
Pour construire ce système, vous avez besoin de l’historique de navigation, du comportement des clients et de données implicites. Des compétences en matière d’exploration de données et d’apprentissage automatique sont nécessaires pour produire les recommandations de produits les plus adaptées en fonction des intérêts des clients. Vous devrez également programmer en R, Java ou Python et exploiter les réseaux neuronaux artificiels.
Application: Les systèmes de recommandation trouvent d’énormes applications dans les magasins de commerce électronique comme Amazon, eBay, les services de streaming vidéo comme Netflix et YouTube, les services de streaming musical comme Spotify, et bien d’autres encore. Ils permettent d’accroître la portée des produits, le nombre de prospects et de clients, la visibilité sur différents canaux et la rentabilité globale.
Projets intermédiaires d’IA
Détection d’incendie
Objectif: construire un système de détection d’incendie en utilisant CNN pour des tâches liées à la vision par ordinateur et à la classification d’images
Problème: les incendies dans les bâtiments résidentiels et commerciaux sont dangereux. Si le feu n’est pas détecté à temps, il peut entraîner des pertes massives en vies humaines et en biens. Les incendies de forêt sont de plus en plus fréquents ; une surveillance régulière est donc nécessaire pour préserver la faune et les ressources naturelles.
Lasolution: La mise en place d’un système capable de détecter les incendies à l’intérieur et à l’extérieur à un stade précoce et de les localiser avec précision permet de les éteindre avant qu’ils ne causent des dégâts. Le système de détection des incendies est amélioré grâce à une caméra de surveillance.
Pour ce faire, des techniques d’intelligence artificielle telles que le CNN et la vision par ordinateur, ainsi que des outils comme OpenCV, sont utilisés. Le système nécessite un traitement d’image sophistiqué et l’informatique en nuage. Le système peut être conçu pour analyser les images des caméras vidéo pour la lumière visible et l’infrarouge. Il doit également identifier la fumée, la différencier du brouillard et alerter rapidement les gens.
Application: La détection des incendies par l’IA peut être utilisée pour détecter les feux de forêt afin de préserver les ressources naturelles, la flore et la faune, ainsi que dans les habitations et les bâtiments d’entreprise.
Assistant virtuel basé sur la voix
Objectif: créer une application dotée de capacités vocales pour aider les utilisateurs
Problème: Le web est vaste et propose de nombreux produits et services, si bien que les clients peuvent se sentir submergés. En outre, les gens sont très occupés et ont besoin d’aide dans divers domaines, même pour leurs tâches quotidiennes.
Solution: Aujourd’hui, les assistants virtuels basés sur la voix sont très demandés pour simplifier la vie des utilisateurs. Les gens peuvent utiliser ces applications comme Alexa et Siri pour se divertir, rechercher des produits et des services en ligne, et effectuer des tâches quotidiennes pour une meilleure productivité.
Pour construire ce système, le NLP est utilisé pour comprendre le langage humain. Le système entend la voix, la convertit en langage machine et enregistre les commandes dans sa base de données. Il identifiera également l’intention de l’utilisateur pour effectuer la tâche en conséquence et pourra utiliser des outils de synthèse vocale.
Application: Les assistants virtuels basés sur la voix sont utilisés pour trouver des éléments pertinents sur internet, diffuser de la musique, des films et des vidéos pour le divertissement, programmer des rappels, rédiger des notes rapides, activer et désactiver des appareils ménagers, etc.
Vérificateur de plagiat
Objectif: créer un système capable de vérifier si un document n’est pas plagié ou dupliqué grâce à l’intelligence artificielle
Problème: la duplication de contenu est une maladie qui doit être surveillée et éradiquée. Pour les entreprises, elle entraîne une atteinte à la réputation et un mauvais classement dans les moteurs de recherche. En fait, les personnes peuvent également être pénalisées pour plagiat, en raison des droits d’auteur. Il est donc nécessaire d’identifier le contenu plagié pour les entreprises et les établissements d’enseignement.
Lasolution: Les concepts de l’IA sont utilisés pour construire un outil de vérification du plagiat qui détecte les doublons dans un document. Dans ce projet, Python Flask ou l’exploration de texte peuvent être utilisés pour détecter le plagiat à l’aide d’une base de données vectorielle appelée Pinecone. Il peut également afficher le pourcentage de plagiat.
Application: Le vérificateur de plagiat présente de nombreux avantages pour les créateurs de contenu, les blogueurs, les rédacteurs, les éditeurs, les écrivains, les travailleurs indépendants et les éducateurs. Ils peuvent l’utiliser pour vérifier si quelqu’un a volé leur travail et l’utilise, tandis que les éditeurs peuvent analyser un texte soumis par un écrivain et déterminer s’il est unique ou copié de quelque part.
Détection des émotions faciales
Objectif : créer une application capable de prédire ou d’identifier les émotions humaines à l’aide des caractéristiques du visage en utilisant l’intelligence artificielle
Problème: comprendre les émotions humaines est un défi. De nombreuses recherches sont menées depuis des décennies pour comprendre les émotions faciales. Avant l’avènement de l’IA, les résultats étaient très disparates.
Solution: L’IA peut aider à analyser les émotions humaines à travers le visage en utilisant des concepts tels que le Deep Learning et le CNN. L’apprentissage profond peut être utilisé pour créer un logiciel capable d’identifier les expressions faciales et de les interpréter en détectant en temps réel les principales émotions humaines, telles que la joie, la tristesse, la peur, la colère, la surprise, le dégoût, la neutralité, etc.
Le système sera capable d’extraire les caractéristiques du visage et de classer les expressions. Le système sera capable d’extraire les caractéristiques faciales et de classer les expressions. CNN peut faire cela et discriminera également entre les bonnes et les mauvaises émotions pour détecter le comportement et les schémas de pensée d’un individu.
Application: Les systèmes de détection des émotions faciales peuvent être utilisés par des robots pour améliorer l’interaction humaine et fournir une aide appropriée aux utilisateurs. Ils peuvent également aider les enfants autistes, les personnes aveugles, surveiller les signes d’attention pour la sécurité des conducteurs, etc.
Application de traduction
Objectif: créer une application de traduction utilisant l’intelligence artificielle
Problème: Il existe des milliers de langues parlées dans le monde. Bien que l’anglais soit une langue globale, tout le monde ne le comprend pas dans toutes les parties du monde. Si vous souhaitez faire des affaires avec une personne d’un autre pays qui parle une langue que vous ne comprenez pas, c’est problématique. De même, si vous voyagez dans d’autres pays, vous pouvez être confronté à des problèmes similaires.
Lasolution: Si vous pouvez traduire ce que les autres disent ou écrivent, cela vous aidera à vous rapprocher d’eux. Pour ce faire, vous pouvez utiliser un traducteur tel que Google Translate. Cependant, vous pouvez créer votre propre application à partir de l’amidon en utilisant l’IA.
Pour ce faire, vous pouvez utiliser des modèles NLP et des modèles de transformation. Un transformateur extrait les caractéristiques d’une phrase pour déterminer chaque mot et sa signification afin de donner un sens complet à la phrase. Il codera et décodera les mots d’un bout à l’autre. Pour ce faire, le chargement d’un modèle de transformateur pré-entraîné basé sur Python vous aidera. Vous pouvez également utiliser la bibliothèque GluonNLP, puis charger et tester les ensembles de données.
Application: L’application de traduction est utilisée pour traduire différentes langues à des fins professionnelles, de voyage, de blog, etc.
Projets d’IA avancée
Analyseur de CV
Objectif: construire un logiciel utilisant l’IA qui peut parcourir un grand nombre de CV et aider les utilisateurs à choisir celui qui convient le mieux
Problème: Dans le domaine du recrutement, les professionnels passent beaucoup de temps à parcourir manuellement un grand nombre de CV, un par un, afin de trouver les candidats adéquats pour un poste. Cela prend beaucoup de temps et est inefficace. Bien qu’elle puisse être automatisée grâce à la recherche par mots clés, elle présente de nombreux inconvénients. Les candidats qui connaissent cette procédure ajouteront beaucoup plus de mots clés pour être présélectionnés, tandis que d’autres seront rejetés même s’ils possèdent les compétences requises.
Lasolution: L’analyse d’un grand nombre de CV et la recherche de la bonne personne pour un poste peuvent être automatisées à l’aide d’un analyseur de CV. Il vous aidera à le faire efficacement, en économisant du temps et des efforts, tout en vous permettant de choisir des candidats possédant les compétences requises.
L’IA et la ML peuvent vous aider à construire l’application pour choisir un candidat approprié tout en filtrant les autres. Pour ce faire, vous pouvez utiliser l’ensemble de données de CV sur Kaggle avec deux colonnes – les informations du CV et l’intitulé du poste. Vous pouvez également utiliser NLTK – une bibliothèque basée sur Python – pour construire des algorithmes de clustering afin de faire correspondre les compétences.
Application : Un analyseur de CV est utilisé pour le processus de recrutement et peut être utilisé par les entreprises et les établissements d’enseignement.
Application de reconnaissance faciale
Objectif: créer une application capable de reconnaître les visages à l’aide d’ANN, de CNN, de ML et d’apprentissage profond
Problème: Les problèmes d’usurpation d’identité sont graves en raison des risques croissants de cybersécurité qui peuvent infiltrer les systèmes et les données. Cela peut entraîner des problèmes de confidentialité, des fuites de données et des atteintes à la réputation des personnes et des entreprises.
Lasolution: Les données biométriques telles que les caractéristiques faciales sont uniques, de sorte que les organisations et les individus peuvent les utiliser pour protéger leurs systèmes et leurs données. Les systèmes de reconnaissance faciale peuvent aider à vérifier l’identité d’un utilisateur, garantissant que seuls les utilisateurs autorisés et authentifiés peuvent accéder à un système, à un réseau, à une installation ou à des données.
Vous avez besoin d’algorithmes ML avancés, de fonctions mathématiques et de techniques de traitement et de reconnaissance d’images 3D pour construire cette solution.
Application: Il est utilisé dans les smartphones et autres appareils comme verrou de sécurité et dans les installations et systèmes organisationnels pour garantir la confidentialité et la sécurité des données. Il est également utilisé par les fournisseurs de services de gestion de l’identité et de l’accès (IAM), le secteur de la défense, etc.
Jeux
Objectif: créer des jeux vidéo en utilisant les concepts de l’IA
Problème: L’industrie des jeux vidéo est en pleine expansion et les joueurs sont de plus en plus avancés. Il est donc constamment nécessaire d’évoluer et de proposer des jeux intéressants qui se démarquent tout en continuant à augmenter vos ventes.
Solution: Les concepts d’IA sont utilisés pour créer diverses applications de jeu comme les échecs, les jeux de serpent, les voitures de course, les jeux procéduraux, etc. L’IA peut utiliser de nombreuses compétences telles que les chatbots, la reconnaissance vocale, le NLP, le traitement d’images, l’exploration de données, le CNN, l’apprentissage automatique, et bien d’autres encore pour créer un jeu vidéo réaliste.
Application : L’IA est utilisée pour créer divers jeux vidéo comme AlphaGo, Deep Blue, FEAR, Halo, etc.
Prédicteur de ventes
Objectif: créer un logiciel capable de prédire les ventes des entreprises
Problème: les entreprises qui vendent de nombreux produits éprouvent des difficultés à gérer et à suivre les chiffres de vente de chaque produit. Elles éprouvent également des difficultés à retracer les stocks et à remettre en vente les produits épuisés. En conséquence, elles risquent de ne pas pouvoir fournir les produits au bon moment aux utilisateurs, ce qui nuit à l’expérience des clients.
Lasolution: La création d’un outil de prévision des ventes peut vous aider à prévoir le chiffre d’affaires moyen par jour, par semaine ou par mois. De cette manière, vous pouvez comprendre comment vos produits se comportent et stocker plus d’articles à temps pour répondre à la demande des clients.
Pour ce faire, vous pouvez utiliser des compétences telles que les algorithmes d’apprentissage automatique, l’analyse de données, le Big Data, etc. pour permettre au logiciel de prédire les ventes avec précision.
Application: Il est utilisé par les boutiques de commerce électronique, les détaillants, les distributeurs et d’autres entreprises traitant des produits massifs.
Système d’automatisation
Objectif: créer une solution logicielle capable d’automatiser certaines tâches à des fins de productivité
Problème: Les tâches manuelles répétées prennent beaucoup de temps. Ces tâches sont non seulement fastidieuses, mais elles réduisent également la productivité. Il faut donc créer un système capable d’automatiser différentes tâches telles que la planification des appels, la prise de présence, l’autocorrection, le traitement des transactions, etc.
Lasolution: L’utilisation de l’IA vous permet de créer un logiciel capable d’automatiser ces tâches afin d’améliorer la productivité des utilisateurs et de leur permettre de se consacrer à des tâches plus importantes. Il peut également être conçu pour envoyer des notifications en temps voulu afin que vous puissiez effectuer vos tâches à temps. La création de ce système nécessite des compétences telles que le NLP, la reconnaissance faciale, la vision par ordinateur, etc.
Application : L’automatisation à l’aide de l’IA est largement utilisée pour créer des outils de productivité pour les entreprises de toutes tailles et dans divers secteurs tels que la banque, la finance, les soins de santé, l’éducation et la fabrication.
Ces projets d’IA devraient aider les débutants à mieux comprendre le fonctionnement de l’IA, car rien ne vaut l’application pratique, n’est-ce pas ? Pour vous faciliter la tâche, je les ai regroupés dans les catégories ci-dessus afin que vous puissiez choisir en fonction de vos intérêts et de vos préférences.
Conclusion
J’espère que vous trouverez ces projets d’IA intéressants et qu’ils vous permettront d’approfondir vos connaissances en matière d’intelligence artificielle et d’autres concepts connexes tels que la science des données, l’apprentissage automatique, le NLP, etc.
Cela vous aidera également à aiguiser vos compétences en programmation et à utiliser des outils et des technologies dans les projets.