Les réseaux neuronaux dans les affaires, le marketing et la vie quotidienne

Désormais, cela fait partie de notre vie quotidienne. Un réseau neuronal dessine, génère du texte, calcule des données complexes nécessaires à la prise de décisions dans les affaires, le marketing et la vie quotidienne.

Dans cet article, nous vous expliquerons ce que sont les réseaux neuronaux, comment ils fonctionnent et quels avantages ils apportent.

Qu'est-ce que les réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux sont des systèmes de traitement de données (code informatique) qui imitent le fonctionnement du cerveau humain : les neurones numériques sont connectés les uns aux autres par des synapses virtuelles par lesquelles l'information est transmise. Le terme "réseau neuronal" est associé à l'apprentissage automatique et à l'intelligence artificielle.

En raison de sa similitude avec le cerveau humain, un réseau neuronal artificiel est capable d'analyser, de mémoriser et même de reproduire des données. Cette technologie a fait sa première apparition en 1958 grâce au neurophysiologiste Frank Rosenblatt. À l'époque, un simple réseau neuronal (un modèle mathématique) pouvait imiter la perception de l'information par une machine, comme le fait le cerveau.

L'avenir des réseaux neuronaux s'est révélé prometteur : aujourd'hui, ils sont utilisés dans la vie quotidienne des gens. Par exemple, les utilisateurs génèrent des avatars uniques à partir de leurs propres images pour les réseaux sociaux en quelques minutes seulement. Pour obtenir une telle photo, il suffit d'installer une application basée sur les réseaux neuronaux.

Comment fonctionnent les réseaux neuronaux : principes fondamentaux

Les technologies de réseau neuronal reproduisent le principe de fonctionnement du cerveau, où les impulsions électroniques sont transmises d'un neurone à l'autre. Dans la version artificielle, les neurones sont représentés par des nœuds logiciels qui obéissent à des algorithmes définis et transmettent un signal de l'un à l'autre via des synapses.

Ce qui est important pour le fonctionnement du système**

• Préparer les données initiales pour entraîner le réseau neuronal. Sans information, il est impossible de créer ou de reconnaître quoi que ce soit. Ainsi, la réponse à la question de comment créer un réseau neuronal est de collecter d'abord des données. Pour l'entraînement, de nombreux exemples sont nécessaires pour que le système puisse comprendre les modèles.

• L'apprentissage du réseau neuronal se fait avec la participation humaine. Dans un scénario, un spécialiste sélectionne les données nécessaires et les charge dans le système, qui les analyse ensuite de manière autonome. Dans un autre scénario, l'humain définit les algorithmes et corrige les erreurs du robot.

Ce qui se passe à l'intérieur d'un réseau neuronal

Un réseau neuronal de base se compose de trois couches :

• La couche d'entrée, qui reçoit des informations du monde extérieur. Les données y sont analysées, traitées et transmises plus loin.

• La couche cachée (une ou plusieurs) qui traite les informations provenant de la première couche et d'autres couches cachées. Des caractéristiques spécifiques y sont identifiées.

• La couche de sortie fournit le résultat final.

Ceci est une description simplifiée, car la structure des réseaux neuronaux est bien plus complexe.

Classification des réseaux de neurones

Les types de réseaux de neurones varient selon leur structure, leurs tâches et leur sujet. Il existe de nombreuses classifications, mais les plus courantes sont les suivantes.

Pourquoi nous avons besoin de réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux ont des applications dans divers domaines de la vie humaine.

Un réseau neuronal en marketing opère dans les recommandations en analysant les actions en ligne des utilisateurs et en fournissant des suggestions qui leur plairont certainement. Une telle personnalisation augmente les ventes.

En médecine, un réseau neuronal analyse des images de diagnostics similaires et fournit rapidement des résultats.

La capacité à comparer et à classer est utile pour le contrôle de la qualité des produits. Ainsi, un réseau neuronal dans les affaires élimine les facteurs humains et accélère le travail.

La reconnaissance de la parole améliore les canaux de communication. Un réseau neuronal travaille dans les assistants vocaux, la transcription et analyse les commentaires en ligne.

Les réseaux neuronaux artificiels excellent dans les domaines créatifs car ils peuvent créer de l'art unique. Cependant, ce comportement des robots ne plaît pas toujours aux auteurs.

Des exemples d'utilisation de réseaux neuronaux dans le marketing, les affaires et la vie quotidienne

• L'un des réseaux neuronaux les plus populaires, DALL-E 2, est capable de créer des images originales et réalistes à partir d'une description textuelle. C'est ainsi qu'a été générée la couverture de Cosmopolitan.

• Heinz a collaboré avec l'agence de marketing Rethink Ideas pour créer « la première campagne publicitaire entièrement générée par intelligence artificielle. » L'agence a utilisé le générateur d'images IA DALL-E 2 pour créer des suggestions liées au ketchup, et les résultats ressemblaient exactement à des bouteilles de Heinz. La campagne comprenait des publications sur les réseaux sociaux et des annonces imprimées mettant en avant les meilleures images générées par l'IA.

• Le filtre alimenté par l'IA d'Everypixel évalue la valeur esthétique et le potentiel commercial des images de stock, offrant ainsi des résultats de recherche plus précis et efficaces pour les designers et les éditeurs d'images.

• Perfect Corp. a lancé une nouvelle solution d'essayage virtuel qui utilise la technologie de l'IA et de la RA pour offrir aux clients des simulations de coiffures hyper-réalistes. Les utilisateurs peuvent choisir parmi 12 styles uniques et visualiser des simulations avant et après. La technologie prend en compte des facteurs tels que la couleur des cheveux et le teint de la peau pour créer des simulations inclusives et percutantes.

• Kamil Banc, un auteur assisté par l'IA, a publié plusieurs livres en utilisant un créateur d'images AI et des suggestions pour accélérer le processus d'écriture et de publication. Ses livres, dont un livre illustré pour enfants intitulé « Bedtime Stories » et un livre de coloriage pour adultes, ont reçu des critiques positives malgré un faible nombre de ventes. Il a suffi de quatre heures à Banc pour publier un livre illustré. Il attribue à l'IA la simplicité et la rapidité du processus, affirmant qu'il a été surpris de voir à quelle vitesse il a pu passer du concept à la publication.

• Looka est un service capable de générer des logos. Le système peut créer un logo gratuitement en quelques minutes, il vous suffit de spécifier quelques paramètres. Voici les options que le réseau neuronal a suggérées pour Altcraft Platform.

L'utilisation de réseaux neuronaux à de telles fins dans les affaires accélère le processus de création de logos et le rend moins coûteux.

• Le service Deep Nostalgia donne vie aux anciennes photos. Le réseau neuronal reconnaît les visages et anime les images.

• L'application Lensa génère des portraits uniques à partir des photos de l'utilisateur en utilisant 10 à 20 échantillons.

• Le service Retoucher, qui permet de supprimer l'arrière-plan des photos, fonctionne également sur la base de réseaux neuronaux. Il s'agit d'une fonctionnalité utile pour le marketing, surtout lorsqu'une entreprise télécharge des images sur des boutiques en ligne.

• Le réseau neuronal de Disney est capable de changer l'âge des acteurs dans une scène. Il est désormais possible d'éviter l'utilisation de maquillage et la recherche d'acteurs similaires pour représenter des personnages à un âge différent.

La création automatique de contenu à l'aide de réseaux neuronaux est une solution envisageable au problème des droits d'auteur lors de la production de vidéos à des fins commerciales et marketing.

Résumé

Un réseau neuronal est un système de traitement et d'analyse des données qui reproduit le fonctionnement du cerveau humain. Le code logiciel imite les neurones et les connexions entre eux (synapses) par lesquels l'information est transmise. Le système apprend à partir d'expériences antérieures ou selon des algorithmes définis par l'homme.

Les réseaux neuronaux modernes génèrent des images, rédigent des textes, composent de la musique, reconnaissent des visages, prédisent des événements, et bien plus encore. Cette technologie devient une partie intégrante de la vie quotidienne et des affaires, simplifiant et accélérant le travail humain.