Entraîner son propre modèle IA de segmentation sémantique : de la théorie à la pratique – Rémi de Matos-Machado, chercheur R&D (Geosat) – le 20 mars 2024

Mar 5, 2024 | Les midis de Géotéca, Midi de Géotéca - Présentations

Il existe aujourd’hui de nombreux outils capables de générer de la donnée par IA. Ceux-ci sont le plus souvent hébergés par des solutions propriétaires et ont une fâcheuse tendance à être rigides et peu transposables dès lors qu’on les implémente sur des problématiques spécifiques.

Modèle de segmentation sémantique dédié à la reconnaissance de voiries sur imagerie Pléiades.

© Réalisation : R. de Matos-Machado (2021)

Pour plus de flexibilité et d’efficacité, quoi de mieux que d’entraîner soi-même son propre modèle IA à partir de librairies open source ? Après avoir exposé les grands principes de l’apprentissage profond (deep learning) dédié à la cartographie de données géospatiales (i.e. segmentation sémantique), cette présentation fournira quelques bases pratiques aux amateurs d’IA et de Python souhaitant développer leur propre modèle IA de cartographie. Elle s’inspirera de projets Github afin de favoriser la pratique en dehors de cette séance.

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