L’IA Multomodale  

L’Intelligence Artificielle multimodale : une force chez INFINY IA

Il est souvent impossible d’analyser et de comprendre un environnement complexe en utilisant uniquement un seul de nos cinq sens et pourtant les IA traditionnelles sont utilisées dans la plupart des services cognitifs proposées par les professionnels.

Aujourd’hui, les experts INFINY IA utilisent la méthodologie et la technologie IA multimodale car nous avons besoin d’identifier et d’augmenter la puissance d’analyse des IA actuelles.

Appréhender au mieux la complexité d’un monde réel et multi-environnement est le challenge que relève INFINY IA.

 

Qu’est-ce que l’IA multimodale ?

L’IA multimodale converge les apprentissages de type Deep Learning, avec ceux de la vue comme Computer Vision, de l’ouïe via l’analyse des spectres audio et de la mémoire collective (dictionnaire natif intégré dans la mémoire du système) avec la notion de chronologie et du temps qui permet aux robots INFINY IA d’être au plus près des performances complexes d’un cerveau humain.

L’objectif est de calquer l’approche des multiples environnements à celle de l’analyse humaine pour comprendre et analyser son environnement au plus juste.

    Analyse croisée de l’IA multimodale

    L’apprentissage multimodal permet de tirer le meilleur parti des équipements IoT (Internet of Things / internet des objets) et de l’Intelligence Artificielle. Il analyse les données de multiples sources et en les combinant, l’apprentissage multimodal permet de créer des inférences plus pertinentes et sortir ainsi des silos de l’IA.

    Grâce à l’ensemble des appareils télémétriques munis de capteurs, des milliards de Giga-octets de données sont échangés à chaque phase d’analyse et de compréhension dans des dispositifs pourvus d’Intelligence Artificielle.

    Très souvent la plupart de ces appareils fonctionnent indépendamment les uns des autres. INFINY IA a mis en œuvre des moyens spécifiques pour orchestrer l’apprentissage de manière à « comprendre et réfléchir » tout en faisant travailler ensemble les multiples dispositifs pour tirer parti de l’IA à un niveau optimum.

      

    L’apprentissage multimodal présente des avantages sans précédent à ce jour :

    1. La fusion de plusieurs capteurs et équipements de télémétries facilite la transmission d’informations ou de tendances qui peuvent ne pas être saisies par des modalités individuelles.
    2. Des équipements et capteurs d’analyses croisés multiplient les axes d’observation et ces différentes données croisées peuvent faire des prédictions plus précises et véridiques. En effet, la validation ainsi que la détection d’un objet, d’une scène ou autres ne sont acceptables uniquement que lorsque de multiples modalités convergent tous vers un même résultat d’analyse.
    3. Cette approche est la plus semblable aux analyses réalisées par le cerveau humain, car les neurones concatènent de multiples informations provenant de tous les sens afin d’analyser et d’en déduire un environnement et une scène bien spécifiques.  

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