Dans le cours : Découvrir l'IA générative

Faire ses premiers pas avec les VAE et la détection d’anomalies - Tutoriel ChatGPT

Dans le cours : Découvrir l'IA générative

Faire ses premiers pas avec les VAE et la détection d’anomalies

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Parlons à présent d'une application d'IA générative peut-être pas aussi connue que la génération d'images, comme nous l'avons vu, audio ou texte. C'est pourtant une application très importante, il s'agit de la détection d'anomalies. L'un des principaux modèles que nous utilisons dans ce domaine est l'auto-encodeur variationnel, ou VAE. Il peut être utilisé pour la détection d'anomalies en l'entraînant sur un jeu de données normales, puis en l'utilisant pour identifier des instances qui dévient des données normales. Il peut être utilisé pour détecter des anomalies dans de nombreux cas, comme trouver une fraude dans des transactions financières, repérer des défauts de fabrication ou trouver des brèches de sécurité sur un réseau. Uber utilise un VAE pour détecter des anomalies dans leurs transactions financières comme les fraudes. Autre exemple, Google utilise également un VAE pour les intrusions réseau avec la détection d'anomalies, et autre exemple d'application concrète de VAE, la détection d'anomalies dans le contrôle qualité. Dans ce scénario, un VAE peut être entraîné sur un jeu de données d'images de produits normaux et utilisé pour identifier les images des produits qui dévient des données normales. Ainsi, il peut servir à détecter les défauts des produits : éraflures, bosses ou déformations. La santé est un autre exemple concret où un VAE est utilisé pour détecter des anomalies dans l'imagerie médicale comme les scanners et IRM. Le Children's National Hospital de Washington DC utilise un modèle d'IA générative pour analyser les données médicales électroniques. Il utilise des données telles que signes vitaux, résultats d'analyse et informations démographiques pour prédire quels patients risquent un sepsis, ce qui permet au personnel médical d'intervenir tôt et d'améliorer l'état de santé des patients. Les auto-encodeurs variationnels sont des modèles génératifs flexibles qui non seulement détectent des anomalies, mais aussi constituent une partie de l'architecture de plusieurs autres modèles d'IA générative.

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