Dosimétrie in-vivo et contrôle qualité en radiothérapie externe par réseaux de neurones

Dosimétrie in-vivo et contrôle qualité en radiothérapie externe par réseaux de neurones

Machine learning et ses applications 

Aujourd’hui, nous vivons dans un monde hyperconnecté dans lequel chaque interaction, allant de l’appel téléphonique à l’affichage d’une page web et bien d’autres applications, s’ajoute un océan de données sans limite. Avec l’arrivée de l’internet des objets (IoT), les voitures, les réfrigérateurs, les vêtements de sport … génèrent des millions de données supplémentaires chaque jour. Elles peuvent être analysées et traitées afin d’atteindre différents objectifs via les algorithmes d’IA. Le concept de l’Intelligence Artificielle (IA) est de faire penser les machines « comme des humains ». En d’autres termes, effectuer des tâches telles que raisonner, planifier, apprendre et comprendre notre langage. Bien que personne ne s’attende à l’heure actuelle ni même dans un futur proche, à une équivalence avec l’intelligence humaine, l’IA a des incidences importantes sur nos vies. En effet, l’IA a été conçue pour nous rendre plus productif et nous faciliter le travail. Les algorithmes d’IA ont été utilisés pour moult applications ces dernières années. Un panel de techniques existent et sont utilisées pour plusieurs catégories de réalisation. Dans ce chapitre, un état de l’art est proposé en exposant les différents types d’apprentissage automatique ainsi que leurs modalités. De plus, un ordre chronologique d’apparition des techniques a été fait afin de situer les découvertes dans le temps.

Techniques de machine learning 

L’IA ne date pas d’aujourd’hui, elle a commencé dans le début des années 1950. Depuis, beaucoup de recherches ont été faites la concernant et ce n’est que le commencement. Elle a connu des avancées fulgurantes tout comme des déboires à certaines périodes qui sont souvent appelées « hivers ». Sa courbe de représentation des avancées est en dent de scie avec deux principaux creux : un dans le milieu des années 1960 et l’autre dans les années 1990. Ces deux hivers sont intervenus suite à un excès d’enthousiasme sans précédent et sans que la recherche n’obtienne les résultats escomptés. Cependant, nous sommes aujourd’hui dans ce que l’on peut qualifier de ras de marée scientifique concernant l’IA. Nous la retrouvons dans un grand nombre de technologies et l’état de l’art est conséquent. L’IA rassemble de nos jours, un très grand nombre de méthodes. Un échantillon de celles-ci apparait sur la Figure 1.1. Compris dans l’ensemble IA figure le sous-ensemble apprentissage automatique (Machine learning en anglais) qui lui même contient le sous-ensemble IA connexioniste. Pour finir l’ensemble IA connexionniste contient le sous-ensemble apprentissage profond (DLs). Les méthodes exposées dans les différents ensembles sont énumérées de manière chronologique par la suite. Mais avant de revenir sur chacune d’elles, il existe tellement de techniques d’IA qu’elles ont été classées dans différents types et modalités. Toutes ces techniques d’apprentissage automatique fonctionnent, comme les humains avec deux phases bien distinctes : la phase d’apprentissage et la phase d’inférence ou production visibles sur la Figure 1.2. La phase d’apprentissage peut se faire de différentes manières selon le type choisi. Phase d’apprentissage Phase d’inf´erence Hors-ligne En-ligne Etape 1 : Param´etrage ´ Etape 2 : Production ´ Par transfert 

Types d’apprentissage automatique 

Les systèmes d’apprentissage automatique peuvent être classés en fonction de l’importance et de la nature de la supervision qu’ils requièrent durant la phase d’apprentissage. Les algorithmes d’apprentissage devront être choisis en fonction des données fournies, du problème rencontré et des spécificités du modèle à construire. Il existe 4 types majeurs : l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé, l’apprentissage semi-supervisé et l’apprentissage par renforcement.

L’apprentissage supervisé

 Dans l’apprentissage supervisé, les données d’apprentissage que l’on fournit à l’algorithme comportent les solutions désirées, appelées aussi étiquettes ou cibles selon le problème posé. Par analogie avec l’humain, on parlera d’apprentissage avec un professeur. En effet, le professeur est l’expert qui donne l’explication, ici, l’étiquette correspondant à l’objet. Par exemple, dans le cas d’un classifieur d’images, nous allons avoir un ensemble de données étiquetées. Ainsi, nous connaissons la correspondance associée à chaque image. À partir de ces étiquettes, nous allons pouvoir apprendre au modèle les différentes catégories représentées. Un autre exemple concerne la régression, un ensemble de valeurs décimales appelées cibles sera fourni. À partir de ces cibles, le modèle va pouvoir « apprendre » les différentes valeurs numériques à associer. Ainsi, pour ces deux exemples, à chaque prédiction du modèle, nous pouvons lui indiquer s’il a donné le résultat attendu ou s’il s’est trompé. De ce fait, le système apprend de ses erreurs. Il cherchera à minimiser l’erreur en fonction des données qu’il possédera. On peut noter que certains algorithmes de régression peuvent être utilisés également en classification et inversement. Par exemple, la régression logistique s’utilise couramment en classification. Dans certains apprentissages supervisés, la phase d »apprentissage se découpe en 3 parties. Pour cela, l’ensemble des données d’apprentissage est partagé, selon un ratio donné par l’utilisateur, en 3 sous-ensembles. Le premier temps correspond à l’entraînement. Comme son nom l’indique, il permet à l’algorithme de s’entraîner en minimisant l’erreur sur un maximum d’échantillons de données. La deuxième phase correspond à la validation : il donne accès au comportement du modèle durant sa phase d’entraînement avec des données n’ayant pas été utilisées durant la phase d’entrainement. Il va permettre d’évaluer si le modèle est généralisable avec de nouvelles données, autrement dit, savoir si le modèle n’a pas encouru du surapprentissage, connu sous le mot anglais overfitting. Le sur-apprentissage signifie que le modèle a appris des caractéristiques correspondantes à des détails insignifiants dans les données d’entraînement que l’on appelle bruit. Dès lors, lorsque le modèle est confronté à de nouvelles données, les résultats obtenus ne sont pas ceux escomptés. Pour éviter cela, il existe des techniques de régularisation. Parmi elles, il y a la régularisation L1 (norme 1) ou L2 (norme 2) et plus globalement la norme Ln. La régularisation par norme consiste à ajuster à la baisse la valeur des poids (paramètres) élevés au sein du modèle proportionnellement à la somme de leurs valeurs absolues pour la norme L1 et à la somme de leurs valeurs au carré pour la norme L2. Un mélange de plusieurs normes avec chacune un ratio d’intervention est possible avec le elastic-net [16]. D’autres techniques de régularisation telles que le dropout [17] ou la normalisation par lot [18] sont souvent utilisées sur les réseaux de neurones. Le dropout consiste à supprimer comme on peut le voir sur la Figure 1.3, à chaque nouvel échantillon, certains neurones forçant le modèle à généraliser. La normalisation par lot est utilisée pour faciliter l’apprentissage et lutter contre des problèmes numériques tels que l’annulation ou l’explosion du gradient.