Blog — Deep Learning
Deep Learning
CNN pour vision, LSTM pour séries, transfer learning et réseaux de neurones profonds.
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Intégrateur IA industriel : ce que ça veut dire en 2026 (et les 12 questions à poser avant de signer)
Intégrateur IA industriel = qui fait quoi en 2026 ? Critères de choix, cas d'usage à ROI rapide, coût réaliste, contraintes souveraineté + AI Act, stack technique typique. Sans le marketing, avec les chiffres.
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XGBoost + CNN : classification de défauts visuels industriels
Combiner vision par ordinateur et XGBoost pour trier les pièces industrielles. Quand le deep learning extrait les features et le gradient boosting décide.
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Machine Learning pour l'industrie : du signal au modèle en production
Pipeline CRISP-DM appliqué aux signaux industriels, feature engineering time-series, choix de modèles (RF, XGBoost, LSTM), et le vrai sujet qu'on évite.
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Machine Learning ou statistiques classiques : l'arbre de choix pour l'industrie
Régression, arbres de décision, random forest, SVM, réseaux de neurones — quand utiliser quoi. Nombre de données, linéarité, explicabilité.
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