SYNOPSIS
L’IA, ou Intelligence Artificielle, discipline particulièrement en vogue ces dernières années, est une discipline à la croisée des mathématiques appliquées et de l’informatique. Elle trouve une application directe dans l’analyse des images, pour la classification, la détection d’objets ou la segmentation sémantique. En particulier, dans le contexte du SIG, l’imagerie aérienne ou les street-views sont devenus des cas d’usage récurrents.
En s’appuyant sur des bibliothèques Python centrées sur le calcul numérique, le traitement de rasters et la conception de modèles d’IA, les stagiaires seront amenés à concevoir une architecture de réseau de neurones convolutif, adaptée à l’analyse d’images.
Cette formation s’attardera en premier lieu sur les définitions des concepts autour de l’Intelligence Artificielle, pour démystifier leur utilité, et leur exploitation dans le cadre des projets SIG. Puis une large part de la formation sera dédiée à la pratique, pour accompagner les stagiaires du démarrage d’un projet en Python, jusqu’à la définition d’un modèle basique de segmentation sémantique pour l’analyse automatique d’images géoréférencées.
GOALS
Grâce à cette formation, vous pourrez acquérir les compétences suivantes :
- Comprendre l’intérêt de l’IA dans le contexte de l’imagerie, et connaître les conditions de la réussite d’un projet mettant en œuvre l’IA
- Manipuler des rasters en Python
- Concevoir des réseaux de neurones convolutionnels appliqués à l’imagerie 2D, et les implémenter en Python
PROGRAM
Ce programme est donné à titre indicatif. Il peut être adapté selon les besoins.
- IA et machine learning : présentation des concepts
- Histoire et définitions
- Machine learning, apprentissage supervisé et non-supervisé, apprentissage profond et applications
- Intelligence Artificielle et réseaux de neurones pour l’imagerie
- Etat de l’art rapide des outils pour l’imagerie, focus sur QDeepLandia
- Rappel des bases en algèbre linéaire
- Construire un réseau de neurones convolutif
- Configuration de son espace de travail
- Installation de Python, de l’interpréteur ipython et de Jupyter notebook
- Installation des bibliothèques Python pour la détection et l’imagerie (numpy, GDAL, …)
- Configuration d’un environnement de travail
- Premiers programmes Python
- Bases du Python (types de données, structures de contrôle, fonctions, classes)
- Manipulation de données en Python
- Manipuler des images en Python
- Lire une image avec GDAL, OpenCV, pillow, pyvips
- Géoréférencement
- Vers une chaîne de traitement d’un stock d’images
- Réseau de neurones convolutif pour l’imagerie : application en Python
- Construire des jeux de données d’entraînement et de test
- Construire un modèle, l’entraîner, réaliser des inférences
- Post-traitement des résultats, extraction de l’information géo-référencée
DURÉE
3 jours
PRÉREQUIS
- Connaissance de base en algèbre linéaire et statistiques
- Être à l’aise avec Python
- Être à l’aise en environnement UNIX
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