6.3.- INTELLIGENCE ARTIFICIELLE, APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE ET VISION ARTIFICIELLE

L’intégration de l’Intelligence Artificielle, de l’Apprentissage Automatique et de la Vision Artificielle dans les processus industriels constitue l’une des principales technologies contribuant au développement de l’Industrie 4.0 et de l’automatisation intelligente. La combinaison de capteurs, d’actionneurs, de systèmes d’acquisition de données, de l’Internet des Objets (IoT) et des technologies d’Edge Computing permet de développer des systèmes capables d’acquérir, de traiter et d’analyser des informations provenant de processus physiques. Ces technologies facilitent la surveillance en temps réel, la détection d’anomalies, la maintenance prédictive, le contrôle intelligent, l’optimisation des processus industriels et la prise de décision automatisée. Par ailleurs, l’utilisation de l’Edge AI permet d’exécuter des modèles d’Intelligence Artificielle directement sur des dispositifs situés à proximité de la source des données, réduisant ainsi la dépendance aux serveurs distants et facilitant les applications nécessitant des réponses rapides.

La formation en Intelligence Artificielle, Apprentissage Automatique et Vision Artificielle est essentielle pour préparer les étudiants et les professionnels au développement de solutions technologiques appliquées à l’ingénierie, à l’automatisation et aux systèmes industriels. Les équipements didactiques et laboratoires d’Intelligence Artificielle permettent d’étudier de manière pratique le cycle complet de développement d’applications intelligentes, depuis l’acquisition, le stockage et la préparation des données jusqu’à l’entraînement, l’évaluation et le déploiement de modèles de Machine Learning et de Deep Learning. Grâce à l’intégration de caméras, de capteurs, d’actionneurs, de systèmes de communication IoT et de dispositifs Edge Computing, il est possible de développer des applications de reconnaissance et de classification d’images, d’analyse de données, de détection d’anomalies et de contrôle de processus physiques, en reliant les fondements théoriques de l’Intelligence Artificielle à leur application pratique dans des environnements réels.