Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les Convolutional Neural Networks (CNN) ont révolutionné le domaine de la vision par ordinateur et d'autres applications de l'intelligence artificielle. Cependant, malgré leur potentiel et leurs succès, ils présentent certaines limitations et défis qu'il est crucial de reconnaître et d'aborder.
Les CNN sont connus pour leur complexité computationnelle élevée. Les opérations de convolution et le traitement de grandes quantités de données nécessitent des ressources matérielles puissantes, ce qui peut rendre les entraînements longs et coûteux. En conséquence, il est parfois difficile d'implémenter des CNN sur des dispositifs embarqués avec des capacités de calcul limitées.
Un autre défi majeur est la nécessité de grandes quantités de données étiquetées pour entraîner efficacement les CNN. Créer et annoter ces ensembles de données est souvent coûteux et chronophage. De plus, les CNN sont propices à l'overfitting si les données de formation ne sont pas suffisamment diversifiées.
Les réseaux de neurones convolutifs sont vulnérables aux attaques adversariales. De légères perturbations intentionnellement ajoutées aux entrées de données peuvent gravement tromper le modèle. Ce problème est crucial pour des applications nécessitant des niveaux de sécurité élevés, comme la reconnaissance faciale ou la conduite autonome.
Les CNN sont souvent considérés comme des "boîtes noires" en raison de leur complexité. Il est difficile de comprendre et de visualiser comment et pourquoi un modèle particulier prend une décision. Cette manque de transparence peut poser des problèmes pour des domaines où l’interprétabilité et la justification des décisions sont cruciales.
L'entraînement de modèles de grande taille tels que les CNN consomme des quantités significatives d’énergie. Le coût écologique de ces processus, en termes d'empreinte carbone, devient un aspect préoccupant, surtout à une époque où la durabilité environnementale est au premier plan des préoccupations globales.
Pour répondre aux limitations évoquées, plusieurs axes d'amélioration sont explorés :