15 idées de projets d'IA intéressantes pour les débutants

Les perspectives de carrière dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) semblent exceptionnellement prometteuses, compte tenu des avancées récentes observées.

Pratiquement tous les secteurs exploitent désormais l'IA pour améliorer leurs performances, allant de l'informatique, de la production et de l'automobile à la défense, la finance et la création de contenu.

Par conséquent, si une carrière dans l'IA vous attire, le moment idéal pour vous lancer est maintenant. L'expérience pratique étant la méthode la plus efficace pour acquérir des compétences, vous pouvez réaliser différents projets pour vous familiariser avec l'IA et les compétences associées telles que la programmation et l'utilisation d'outils et de technologies.

Vous apprendrez comment l'IA peut soutenir les individus et les entreprises en temps réel, et vous consoliderez vos connaissances sectorielles pour progresser dans votre parcours professionnel dans l'IA. Pour cela, il serait particulièrement bénéfique d'avoir des compétences dans les domaines suivants :

Langages de programmation comme Python, R, Java, MATLAB et Perl
Algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression linéaire, la régression logistique, Naïve Bayes, K-means, KNN, SVM et les arbres de décision
Les fondamentaux de l'analyse de données et les outils comme Apache Spark
Réseaux neuronaux artificiels (RNA), capables de simuler les fonctions cérébrales humaines pour résoudre des problèmes liés à la reconnaissance de l'écriture manuscrite, des visages et des formes
Bases des réseaux neuronaux convolutionnels (RNC)
Outils basés sur Unix, tels que Sort, AWK et les expressions régulières

À présent, explorons rapidement quelques projets d'IA captivants.

Projets d'IA Fondamentaux

Reconnaissance de chiffres manuscrits

Objectif : Mettre en place un système capable d'identifier les chiffres manuscrits à l'aide de réseaux neuronaux artificiels.

Problématique : Les chiffres et les caractères écrits par l'homme varient en termes de formes, de dimensions, de courbes et de styles. La transcription de caractères ou de chiffres manuscrits en format numérique a longtemps représenté un défi pour les ordinateurs, qui éprouvaient aussi des difficultés à interpréter le texte sur des documents papier.

Bien que la numérisation gagne rapidement du terrain dans presque tous les secteurs, certains domaines nécessitent encore des documents papier. D'où la nécessité d'une technologie qui facilite ce processus pour que les ordinateurs puissent reconnaître les inscriptions humaines sur papier.

Solution : En exploitant les réseaux neuronaux artificiels, il est possible de concevoir un système de reconnaissance de chiffres manuscrits qui interprète avec précision les chiffres dessinés par une personne. Un réseau neuronal convolutionnel (RNC) est utilisé pour identifier les chiffres sur un papier. Ce réseau emploie un jeu de données HASYv2 comprenant 168 000 images dans 369 classifications distinctes.

Application : Au-delà des documents papier, un système de reconnaissance des chiffres manuscrits peut analyser des symboles mathématiques et des styles d'écriture manuscrite à partir de photos, d'appareils à écran tactile et d'autres sources. Cette technologie est applicable pour l'authentification de chèques bancaires, la lecture de formulaires remplis et la prise de notes rapides.

Détection des voies de circulation

Objectif : Élaborer un système qui se connecte avec les véhicules autonomes et les robots suiveurs de ligne pour faciliter la détection en temps réel des lignes de circulation sur la route.

Problématique : Les véhicules autonomes constituent une avancée technologique majeure, utilisant des techniques et des algorithmes d'apprentissage profond. Ils ont ouvert de nouvelles perspectives dans le secteur automobile et réduit la nécessité de recourir à un conducteur humain.

Néanmoins, si la machine pilotant une voiture autonome n'est pas correctement formée, cela peut engendrer des risques et des accidents. L'une des étapes de la formation de la machine consiste à enseigner au système la détection des voies de circulation afin d'éviter tout changement de voie ou toute collision avec d'autres véhicules.

Solution : Afin de résoudre ce problème, il faut mettre en place un système basé sur les principes de la vision par ordinateur en Python. Cela aidera les véhicules autonomes à identifier avec précision les lignes de circulation, leur permettant de rester sur la voie appropriée et d'éviter tout risque pour les autres usagers de la route.

Vous pouvez utiliser la bibliothèque OpenCV, une bibliothèque optimisée axée sur une utilisation en temps réel, pour détecter les lignes de circulation. Cette bibliothèque prend en charge les interfaces Java, Python et C++ sur les plateformes Windows, macOS, Linux, Android et iOS.

De plus, il est essentiel de repérer les marquages des deux côtés de la voie. Vous pouvez utiliser des techniques de vision par ordinateur en Python pour repérer les voies où les voitures autonomes doivent circuler. Il faut également identifier le marquage blanc sur une voie et masquer les autres éléments grâce à des masques de cadre et des tableaux NumPy. Ensuite, la transformation de Hough est appliquée pour identifier les lignes de circulation. Par ailleurs, d'autres méthodes de vision par ordinateur comme le seuillage de couleur peuvent être utilisées pour identifier les lignes de circulation.

Application : La détection des voies de circulation est utilisée en temps réel par les véhicules autonomes comme les voitures et les robots suiveurs de ligne. Elle est aussi employée dans l'industrie du jeu pour les simulations de course automobile.

Détection de pneumonie

Objectif : Mettre en place un système d'IA utilisant des réseaux neuronaux convolutionnels (RNC) et Python pour identifier les cas de pneumonie à partir d'images radiographiques d'un patient.

Problématique : La pneumonie demeure une menace importante, causant des décès dans de nombreux pays. Le problème est que les images radiographiques sont généralement utilisées pour détecter des maladies telles que la pneumonie, le cancer, les tumeurs, etc., ce qui peut nuire à la visibilité et rendre l'évaluation inefficace. Toutefois, avec un traitement approprié, le taux de mortalité peut être considérablement réduit.

De plus, la position, la forme et la taille de la pneumonie peuvent varier significativement, ce qui rend le contour cible flou. Cela complique le processus de détection et de précision. Il est donc nécessaire de développer une technologie capable d'identifier la pneumonie de façon précoce et avec une précision optimale, afin de pouvoir administrer un traitement adéquat et sauver des vies.

Solution : Le logiciel sera formé à l'aide d'une base de données exhaustive sur la pneumonie et d'autres maladies. Lorsque les utilisateurs partageront leurs problèmes et symptômes liés à la santé, le logiciel pourra traiter ces informations et les comparer à sa base de données pour évaluer les possibilités. Il peut utiliser l'exploration de données pour identifier avec la plus grande précision la maladie qui correspond aux informations du patient.

De cette manière, la maladie d'un patient peut être détectée et il peut recevoir un traitement adapté. Pour concevoir le logiciel, il faut identifier de manière analytique et comparative le modèle RNC le plus efficace afin de détecter la pneumonie à partir d'images radiographiques en utilisant l'extraction de caractéristiques. Ensuite, il faut présenter les différents modèles avec leurs classificateurs, afin de proposer le classificateur le plus approprié et d'évaluer le meilleur modèle RNC pour contrôler ses performances.

Application : Ce projet d'IA est bénéfique pour le secteur de la santé pour la détection de maladies comme la pneumonie, les maladies cardiaques, etc., et pour fournir des conseils médicaux aux patients.

Chatbots

Objectif : Concevoir un chatbot en utilisant Python afin de l'intégrer à un site web ou à une application.

Problématique : Les consommateurs s'attendent à un service client de haute qualité lors de l'utilisation d'une application ou d'un site web. S'ils ont une question et ne trouvent pas de réponse, ils risquent de perdre leur intérêt pour l'application. Ainsi, si vous créez un site web ou une application, vous devez offrir le meilleur service possible à vos utilisateurs pour éviter de les perdre et avoir un impact sur vos résultats.

Solution : Un chatbot est une application qui permet une conversation automatique entre des robots (IA) et un humain par le biais de texte ou de parole comme Alexa. Disponible 24h/24 et 7j/7, il assiste les utilisateurs dans leurs requêtes, les guide, personnalise leur expérience, stimule les ventes et fournit 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 simplifiée d'un chatbot que l'on trouve sur de nombreux sites web. Identifiez leur structure de base pour commencer à en créer un similaire. Une fois que vous aurez terminé un chatbot simple, vous pourrez passer à des chatbots plus avancés.

Pour la création d'un chatbot, des concepts d'IA comme le traitement du langage naturel (TLN) sont utilisés pour que les algorithmes et les ordinateurs puissent comprendre les interactions humaines via différentes langues et traiter ces données. Il décompose les signaux audio et le texte humain, puis analyse et convertit les données dans un langage compréhensible par la machine. Vous aurez également besoin de différents outils, packages et outils de reconnaissance vocale pré-formés pour créer un chatbot intelligent et réactif.

Application : Les chatbots sont très utiles dans le secteur des affaires pour le service client, l'assistance technique, les ventes, le marketing et les ressources humaines. Les secteurs de l'e-commerce, de l'EdTech et de l'immobilier, en passant par la finance et le tourisme utilisent des chatbots. De grandes marques telles qu'Amazon (Alexa), Spotify, Marriott International, Pizza Hut, Mastercard et bien d'autres les utilisent.

Système de recommandation

Objectif : Mettre en place un système de recommandation pour les clients pour des produits, des vidéos et de la musique en streaming, et plus encore, en utilisant des réseaux neuronaux artificiels, l'exploration de données, l'apprentissage automatique et la programmation.

Problématique : La concurrence est rude dans tous les domaines, qu'il s'agisse de l'e-commerce ou du divertissement. Pour vous démarquer, vous devez aller au-delà des pratiques courantes. Si vous proposez un produit que votre client cible recherche mais que vous n'avez pas les moyens de le diriger vers votre boutique ou de lui recommander vos offres, vous passez à côté de nombreuses opportunités.

Solution : Un système de recommandation peut efficacement attirer davantage de visiteurs sur votre site web ou application. Vous avez peut-être remarqué que des plateformes de e-commerce comme Amazon proposent des recommandations de produits que vous avez recherchés ailleurs sur internet. Lorsque vous ouvrez votre compte Facebook ou Instagram, vous voyez des produits similaires. C'est ainsi que fonctionne un système de recommandation.

Pour mettre en place ce système, vous avez besoin de l'historique de navigation, du comportement des clients et de données implicites. Des compétences en exploration de données et en apprentissage automatique sont nécessaires pour générer les recommandations de produits les plus pertinentes 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 ont des applications étendues dans les magasins de e-commerce comme Amazon, eBay, les services de streaming vidéo comme Netflix et YouTube, les services de streaming musical comme Spotify, et plus encore. Ils contribuent à augmenter la portée des produits, le nombre de prospects et de clients, la visibilité sur différents canaux et la rentabilité globale.

Projets d'IA de Niveau Intermédiaire

Détection d'incendie

Objectif : Construire un système de détection d'incendie utilisant des RNC pour les tâches liées à la vision par ordinateur et à la classification d'images.

Problématique : Les incendies dans les bâtiments résidentiels et commerciaux sont dangereux. Si un incendie n'est pas détecté à temps, il peut entraîner d'importantes pertes humaines et matérielles. Les incendies de forêt sont de plus en plus fréquents ; par conséquent, une surveillance régulière est nécessaire pour protéger la faune et les ressources naturelles.

Solution : Un système capable de détecter un incendie à un stade précoce, tant à l'intérieur qu'à l'extérieur, et de localiser son emplacement exact peut aider à l'éteindre avant qu'il ne cause des dégâts importants. Le système de détection d'incendie est amélioré par l'utilisation de caméras de surveillance.

Pour cela, des techniques d'IA comme les RNC 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 être capable d'identifier la fumée, de la distinguer du brouillard et d'alerter rapidement les personnes.

Application : La détection d'incendie basée sur l'IA peut être utilisée pour identifier les incendies de forêt afin de préserver les ressources naturelles, la flore et la faune, ainsi que dans les maisons et les bâtiments d'entreprise.

Assistant virtuel basé sur la voix

Objectif : Créer une application avec des capacités vocales pour faciliter la vie des utilisateurs.

Problématique : Le web est vaste et propose de nombreux produits et services, ce qui peut déconcerter les clients. Par ailleurs, les gens sont occupés et ont besoin d'aide dans divers domaines, même pour leurs tâches quotidiennes.

Solution : Les assistants virtuels vocaux sont aujourd'hui très demandés afin de simplifier la vie des utilisateurs. Les gens peuvent utiliser ces applications telles qu'Alexa et Siri à des fins de divertissement, pour rechercher des produits et services en ligne, et pour accomplir des tâches quotidiennes afin d'améliorer leur productivité.

Pour la mise en place d'un tel système, le TLN est utilisé pour comprendre le langage humain. Le système entendra la voix, la convertira en langage machine et enregistrera les commandes dans sa base de données. Il identifiera aussi l'intention des utilisateurs d'accomplir la tâche en conséquence, et pourra utiliser des outils de synthèse ou de reconnaissance vocale.

Application : Les assistants virtuels vocaux sont utilisés pour rechercher des informations pertinentes sur internet, écouter de la musique, des films et des vidéos à des fins de divertissement, définir des rappels, rédiger des notes rapides, activer et désactiver des appareils électroménagers, etc.

Vérificateur de plagiat

Objectif : Mettre en place un système capable de vérifier un document pour détecter tout plagiat ou duplication à l'aide de l'IA.

Problématique : La duplication de contenu est un problème qui doit être surveillé et éradiqué. Pour les entreprises, cela nuit à leur réputation et entraîne une dégradation de leur classement dans les moteurs de recherche. En effet, les individus peuvent également être sanctionnés pour plagiat, en raison des droits d'auteur. Il est donc nécessaire d'identifier les contenus plagiés, que ce soit pour les entreprises ou les établissements d'enseignement.

Solution : Les concepts d'IA sont utilisés pour créer un outil de vérification du plagiat afin de détecter 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 éditeurs, les écrivains, les pigistes et les enseignants. Ils peuvent l'utiliser pour vérifier si quelqu'un a volé leur travail, tandis que les éditeurs peuvent analyser un article soumis par un écrivain et déterminer s'il est original ou copié ailleurs.

Détection des émotions faciales

Objectif : Créer une application capable de prédire ou d'identifier les émotions humaines à travers les traits du visage à l'aide de l'IA.

Problématique : La compréhension des émotions humaines est un défi. Des recherches intensives ont été menées pendant des décennies pour tenter de comprendre l'émotion faciale. Avant l'avènement de l'IA, les résultats étaient dispersés.

Solution : L'IA peut aider à analyser les émotions humaines à travers le visage, grâce à des concepts tels que l'apprentissage profond et les RNC. L'apprentissage profond peut être utilisé pour créer un logiciel capable d'identifier les expressions faciales et de les interpréter en détectant des émotions fondamentales comme le bonheur, la tristesse, la peur, la colère, la surprise, le dégoût, la neutralité, etc.

Le système sera rendu capable d'extraire les traits du visage et de classer les expressions. Les RNC peuvent effectuer cette tâche et feront la distinction entre les émotions négatives et positives afin de détecter le comportement et les schémas de pensée d'un individu.

Application : Les systèmes de détection des émotions faciales peuvent être utilisés par les robots pour améliorer l'interaction humaine et fournir une assistance appropriée aux utilisateurs. Ils peuvent aussi 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 basée sur l'intelligence artificielle.

Problématique : Des milliers de langues sont parlées dans le monde. Bien que l'anglais soit une langue universelle, il n'est pas compris par tous dans toutes les régions du monde. Et si vous voulez commercer avec des personnes d'autres pays qui parlent une langue que vous ne comprenez pas, cela peut poser problème. De même, si vous voyagez dans d'autres pays, vous pouvez rencontrer des difficultés similaires.

Solution : Si vous pouvez traduire ce que les autres disent ou écrivent, cela vous aidera à créer des liens plus solides. Pour ce faire, vous pouvez utiliser un outil de traduction comme Google Translate. Cependant, vous pouvez créer votre propre application à partir de zéro en utilisant l'IA.

Pour cela, vous pouvez utiliser des modèles TLN et des transformateurs. Un transformateur extraira les caractéristiques d'une phrase pour identifier chaque mot et sa signification afin de saisir le sens complet de la phrase. Il codera et décodera les mots de bout en bout. Pour cela, le chargement d'un modèle de transformateur basé sur Python pré-formé vous sera utile. Vous pouvez également utiliser la bibliothèque GluonNLP, puis charger et tester les jeux de données.

Application : L'application de traduction est utilisée pour traduire différentes langues à des fins diverses telles que les affaires, les voyages, les blogs, etc.

Projets d'IA Avancés

Analyseur de CV

Objectif : Mettre en place un logiciel basé sur l'IA qui puisse parcourir un grand nombre de CV et aider les utilisateurs à sélectionner les candidats les plus pertinents.

Problématique : Lors des recrutements, les professionnels passent beaucoup de temps à examiner manuellement de nombreux CV, un par un, pour trouver des candidats adaptés à un poste. Ce processus est long et inefficace. Bien qu'il puisse être automatisé grâce à la correspondance des mots-clés, il présente de nombreux inconvénients. Les candidats qui connaissent cette procédure ajouteront de nombreux mots-clés pour être sélectionnés, tandis que d'autres seront rejetés même s'ils ont les compétences requises.

Solution : L'analyse d'un grand nombre de CV et l'identification des bons profils pour un poste peuvent être automatisées à l'aide d'un analyseur de CV. Cela vous aidera à effectuer cette tâche efficacement, en économisant du temps et des efforts, tout en vous permettant de sélectionner des candidats possédant les compétences requises.

L'IA et l'AM peuvent vous aider à créer une application pour choisir un candidat approprié tout en filtrant les autres. Pour ce faire, vous pouvez utiliser le jeu de données de CV sur Kaggle avec deux colonnes : informations sur le CV et intitulé du poste. Vous pouvez également utiliser NLTK, une bibliothèque basée sur Python, pour créer des algorithmes de clustering de compétences.

Application : L'analyseur de CV est utilisé dans le processus de recrutement et peut être utilisé par les entreprises et les établissements d'enseignement.

Application de reconnaissance faciale

Objectif : Créer une application avec une capacité de reconnaissance faciale à l'aide de RNA, de RNC, de l'apprentissage machine et de l'apprentissage profond.

Problématique : Les problèmes de vol d'identité sont graves, et les risques accrus de cybersécurité 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.

Solution : Les données biométriques, telles que les traits du visage, sont uniques. Les organisations et les particuliers peuvent les utiliser pour protéger leurs systèmes et leurs données. Les systèmes de reconnaissance faciale peuvent aider à vérifier l'identité d'un utilisateur, en garantissant que seuls les utilisateurs autorisés et authentifiés puissent accéder à un système, un réseau, des installations ou des données.

Pour développer cette solution, vous avez besoin d'algorithmes d'apprentissage machine avancés, de fonctions mathématiques et de techniques de traitement et de reconnaissance d'images 3D.

Application : Ce système est utilisé dans les smartphones et autres appareils comme système de sécurité, ainsi que dans les installations et systèmes d'entreprise afin de garantir la confidentialité et la sécurité des données. Il est également utilisé par les fournisseurs de gestion des identités et des accès (IAM), le secteur de la défense, etc.

Jeux

Objectif : Créer des jeux vidéo en utilisant les principes de l'IA.

Problématique : L'industrie du jeu vidéo est en plein essor, et les joueurs sont de plus en plus exigeants. Par conséquent, il est nécessaire d'innover sans cesse et de proposer des jeux intéressants qui se démarquent tout en stimulant les ventes.

Solution : Les principes de l'IA sont utilisés pour créer diverses applications de jeu, comme les jeux d'échecs, les jeux de serpent, les jeux de course automobile, les jeux procéduraux, etc. De nombreuses compétences sont nécessaires comme les chatbots, la reconnaissance vocale, le TLN, le traitement d'image, l'exploration de données, les RNC, l'apprentissage machine, et bien d'autres, afin de 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 : Développer un logiciel capable de prédire les ventes des entreprises.

Problématique : Les entreprises qui commercialisent de nombreux produits ont du mal à gérer et à suivre le chiffre d'affaires de chaque produit. Elles ont également des difficultés à retracer les stocks et à rendre disponibles les produits épuisés. Par conséquent, elles peuvent ne pas être en mesure de fournir des produits aux utilisateurs, ce qui nuit à l'expérience client.

Solution : La mise en place d'un outil de prévision des ventes peut vous aider à prévoir le chiffre d'affaires quotidien, hebdomadaire ou mensuel moyen. De cette manière, vous pouvez comprendre la performance de vos produits et stocker davantage d'articles à temps afin de répondre à la demande des clients.

Pour cela, vous pouvez utiliser des compétences comme les algorithmes d'apprentissage automatique, l'analyse de données, les Big Data, etc., pour permettre au logiciel de prévoir les ventes avec précision.

Application : Cet outil est utilisé par les boutiques de e-commerce, les détaillants, les distributeurs et d'autres entreprises qui gèrent des volumes importants de produits.

Système d'automatisation

Objectif : Mettre en place une solution logicielle capable d'automatiser certaines tâches afin d'améliorer la productivité.

Problématique : Les tâches manuelles répétitives sont chronophages. Elles sont non seulement fastidieuses, mais réduisent aussi la productivité. Il est donc essentiel de construire un système pour automatiser diverses tâches telles que la planification des appels, le pointage, la correction automatique, le traitement des transactions, etc.

Solution : L'utilisation de l'IA vous permet de mettre en place un logiciel capable d'automatiser ces tâches, afin d'aider à améliorer la productivité des utilisateurs et leur permettre de consacrer leur temps à des tâches plus critiques. Il peut également être conçu pour envoyer des notifications afin de réaliser des tâches dans les temps. Pour mettre en place ce système, des compétences telles que le TLN, la reconnaissance faciale, la vision par ordinateur, etc., sont requises.

Application : L'automatisation par 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, la santé, l'éducation et la production.

Conclusion

J'espère que ces projets d'IA vous intéresseront et vous permettront d'approfondir vos connaissances en matière d'intelligence artificielle et d'autres concepts connexes tels que la science des données, l'apprentissage machine, le TLN, etc. Cela vous aidera également à perfectionner vos compétences en programmation, et en utilisation d'outils et de technologies dans les projets.

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