{"id":799,"date":"2022-08-09T11:11:33","date_gmt":"2022-08-09T09:11:33","guid":{"rendered":"http:\/\/kiosque.ecoledesponts.fr\/rapport-activite-2021\/?page_id=799"},"modified":"2023-01-02T16:26:32","modified_gmt":"2023-01-02T15:26:32","slug":"parole-de-chercheur-david-picard","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/kiosque.ecoledesponts.fr\/rapport-activite-2021\/chercher-et-innover\/industrie-du-futur\/parole-de-chercheur-david-picard\/","title":{"rendered":"Parole de chercheur : David Picard"},"content":{"rendered":"<!-- wp:themify-builder\/canvas \/-->\n\n<div class=\"parole\">\n<h2>Robustesse et incertitude dans&nbsp;les mod\u00e8les de r\u00e9seaux de&nbsp;neurones<\/h2>\n<\/div>\n<figure id=\"attachment_2025\" aria-describedby=\"caption-attachment-2025\" style=\"width: 150px\" class=\"wp-caption alignleft\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"img_border wp-image-2025 size-thumbnail\" src=\"http:\/\/kiosque.ecoledesponts.fr\/rapport-activite-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/08\/picard-150x150.jpg\" alt=\"David Picard\" width=\"150\" height=\"150\" srcset=\"https:\/\/kiosque.ecoledesponts.fr\/rapport-activite-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/08\/picard-150x150.jpg 150w, https:\/\/kiosque.ecoledesponts.fr\/rapport-activite-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/08\/picard-300x300.jpg 300w, https:\/\/kiosque.ecoledesponts.fr\/rapport-activite-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/08\/picard.jpg 400w\" sizes=\"(max-width: 150px) 100vw, 150px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-2025\" class=\"wp-caption-text\"><strong>David Picard,<\/strong> chercheur au LIGM<\/figcaption><\/figure>\n<p>Ces dix derni\u00e8res ann\u00e9es, les mod\u00e8les de r\u00e9seaux de neurones profonds (deep learning) ont permis de nombreuses avanc\u00e9es dans le domaine de la reconnaissance visuelle, avec des applications transformantes par exemple dans celui de la m\u00e9decine, du contr\u00f4le qualit\u00e9 ou de la voiture autonome. Ces mod\u00e8les neuronaux sont entra\u00een\u00e9s sur de gros volumes de donn\u00e9es afin de pr\u00e9dire des caract\u00e9ristiques pr\u00e9cises. Dans le cadre de la voiture autonome par exemple, ils peuvent servir \u00e0 d\u00e9tecter les diff\u00e9rents objets pr\u00e9sents dans la sc\u00e8ne (signalisation, v\u00e9hicules, pi\u00e9tons, etc.) afin de mieux guider les d\u00e9cisions prises par le v\u00e9hicule.<\/p>\n<p>Or ces pr\u00e9dictions ne sont bas\u00e9es que sur des crit\u00e8res statistiques et commettent donc forc\u00e9ment des erreurs de temps \u00e0 autre. Dans les cas critiques comme la m\u00e9decine ou la voiture autonome, il devient crucial de d\u00e9tecter quand les pr\u00e9dictions sont erron\u00e9es. Ces erreurs peuvent avoir deux origines\u202f: soit parce que le r\u00e9seau de neurones a propos\u00e9 une mauvaise pr\u00e9diction \u2013 par exemple, confondre un pi\u00e9ton et un cycliste dans la voiture autonome \u2013, soit parce qu\u2019il n\u2019y avait pas de bonne r\u00e9ponse \u2013 par exemple, une girafe sur la route alors que cette cat\u00e9gorie n\u2019existe pas dans les pr\u00e9dictions du r\u00e9seau de neurones.<\/p>\n<p>Pour r\u00e9soudre cette question de fiabilit\u00e9 des r\u00e9seaux de neurones, nous nous int\u00e9ressons \u00e0 quantifier l\u2019incertitude sur les pr\u00e9dictions qu\u2019ils \u00e9mettent, en particulier dans le second cas correspondant aux donn\u00e9es invraisemblables menant \u00e0 des pr\u00e9dictions fausses. Puisque ces donn\u00e9es n\u2019existent pas dans l\u2019ensemble d\u2019entra\u00eenement, elles produisent des \u00ab\u202fangles morts\u202f\u00bb dans le r\u00e9seau de neurones. Celui-ci devient incapable de prendre en compte leurs caract\u00e9ristiques visuelles. Nous proposons, pour traiter ce probl\u00e8me, de g\u00e9n\u00e9rer des motifs visuels dont l\u2019objectif est de contraindre le r\u00e9seau \u00e0 se mettre en erreur. Les mises en erreur ainsi g\u00e9n\u00e9r\u00e9es permettent de d\u00e9tecter les angles morts et par l\u00e0 m\u00eame de quantifier l\u2019incertitude de la pr\u00e9diction.<\/p>\n<figure id=\"attachment_2615\" aria-describedby=\"caption-attachment-2615\" style=\"width: 1024px\" class=\"wp-caption alignnone\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-2615 size-large\" src=\"http:\/\/kiosque.ecoledesponts.fr\/rapport-activite-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/08\/figure_rar_picard-1024x764.jpg\" alt=\"Visualisation de l\u2019incertitude sur les pr\u00e9dictions du r\u00e9seau de neurones. La premi\u00e8re colonne correspond \u00e0 l\u2019image \u00e0 analyser avec un objet inconnu encadr\u00e9 en rouge. La deuxi\u00e8me colonne correspond aux pr\u00e9dictions du r\u00e9seau de neurones, chaque couleur repr\u00e9sentant une classe diff\u00e9rente. Les trois colonnes de droite montrent diff\u00e9- rentes quantifications de l\u2019incertitude qui se trouve principalement aux fronti\u00e8res entre les objets et sur les objets inconnus.\" width=\"1024\" height=\"764\" srcset=\"https:\/\/kiosque.ecoledesponts.fr\/rapport-activite-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/08\/figure_rar_picard-1024x764.jpg 1024w, https:\/\/kiosque.ecoledesponts.fr\/rapport-activite-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/08\/figure_rar_picard-300x224.jpg 300w, https:\/\/kiosque.ecoledesponts.fr\/rapport-activite-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/08\/figure_rar_picard-768x573.jpg 768w, https:\/\/kiosque.ecoledesponts.fr\/rapport-activite-2021\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2022\/08\/figure_rar_picard.jpg 1491w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-2615\" class=\"wp-caption-text\">Visualisation de l\u2019incertitude sur les pr\u00e9dictions du r\u00e9seau de neurones. La premi\u00e8re colonne correspond \u00e0 l\u2019image \u00e0 analyser avec un objet inconnu encadr\u00e9 en rouge. La deuxi\u00e8me colonne correspond aux pr\u00e9dictions du r\u00e9seau de neurones, chaque couleur repr\u00e9sentant une classe diff\u00e9rente. Les trois colonnes de droite montrent diff\u00e9rentes quantifications de l\u2019incertitude qui se trouve principalement aux fronti\u00e8res entre les objets et sur les objets inconnus.<\/figcaption><\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Robustesse et incertitude dans&nbsp;les mod\u00e8les de r\u00e9seaux de&nbsp;neurones Ces dix derni\u00e8res ann\u00e9es, les mod\u00e8les de r\u00e9seaux de neurones profonds (deep learning) ont permis de nombreuses avanc\u00e9es dans le domaine de la reconnaissance visuelle, avec des applications transformantes par exemple dans celui de la m\u00e9decine, du contr\u00f4le qualit\u00e9 ou de la voiture autonome. 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