**Machine Learning (ML) et Deep Learning (DL) : Typologies et Applications**
**1. Machine Learning (Principales Catégories)**
**1.1 Apprentissage Supervisé**
- **Classification** :
* Algorithmes : SVM, Random Forest, Naive Bayes
* Applications : Détection de pannes, Classification de régimes de vent
- **Régression** :
* Algorithmes : Régression Linéaire, XGBoost, ARIMA
* Applications : Prévision de production énergétique, Estimation de consommation
**1.2 Apprentissage Non Supervisé**
- **Clustering** :
* Algorithmes : K-means, DBSCAN
* Applications : Segmentation de consommateurs, Identification de motifs de
production
- **Réduction de Dimension** :
* Algorithmes : PCA, t-SNE
* Applications : Visualisation de données énergétiques, Pré-traitement
**1.3 Apprentissage par Renforcement**
- Algorithmes : Q-Learning, Deep Q Network
- Applications : Optimisation de la charge des batteries, Pilotage de micro-réseaux
**2. Deep Learning (Architectures Principales)**
**2.1 Réseaux Feedforward**
- Perceptrons Multicouches (MLP)
- Applications : Modélisation de systèmes énergétiques simples
**2.2 Réseaux Récurrents**
- **RNN** (Vanilla)
- **LSTM** (Long Short-Term Memory)
- **GRU** (Gated Recurrent Unit)
- Applications : Prévision de production éolienne/solaire, Analyse de séries
temporelles
**2.3 Réseaux Convolutifs (CNN)**
- Architectures : 1D-CNN, 2D-CNN
- Applications : Analyse d'images satellitaires, Diagnostic de panneaux PV
**2.4 Architectures Hybrides**
- CNN-LSTM : Combinaison pour séries spatio-temporelles
- Applications : Prévision intégrée production-consommation
**2.5 Transformers**
- Architectures : Vision Transformers, Time Series Transformers
- Applications : Prévision à long terme, Analyse multivariée
**3. Applications Sectorielles**
**3.1 Pour les Énergies Renouvelables**
- Prévision de production (LSTM, Transformers)
- Optimisation d'orientation de panneaux (RL)
- Détection d'anomalies (Autoencodeurs)
**3.2 Pour les Réseaux Électriques**
- Gestion de la demande (RL)
- Détection de fraudes (GNN)
- Optimisation du dispatching (RL+DL)
**4. Sélection d'Algorithmes**
Le choix dépend de :
- Nature des données (structurées, séquences, images)
- Volume de données disponibles
- Complexité des motifs à apprendre
- Contraintes temps réel
Cette typologie détaillée permet d'identifier l'approche optimale pour chaque
problématique énergétique spécifique, en tenant compte des avantages et limites de
chaque architecture.
**Machine Learning et Deep Learning : Fondements et architectures**
**Machine Learning (ML)**
Le Machine Learning repose sur le principe d'apprentissage automatique, où la
machine développe sa propre compréhension à partir de données plutôt que
d'exécuter des instructions programmées explicitement. Comme l'a défini Arthur
Samuel en 1959, c'est "la science qui permet aux ordinateurs d'apprendre sans être
explicitement programmés". Tom Mitchell a précisé cette notion en indiquant qu'un
système apprend lorsque ses performances s'améliorent grâce à l'expérience.
Concrètement, le ML utilise des jeux de données structurés en variables d'entrée
(features) et variable cible (target) pour déduire une fonction mathématique optimale
reliant les inputs aux outputs.
Principaux types de ML :
- Apprentissage supervisé (classification, régression)
- Apprentissage non supervisé (clustering, réduction de dimension)
- Apprentissage par renforcement
**Deep Learning (DL)**
Le Deep Learning représente une sous-catégorie avancée du ML basée sur des réseaux
de neurones artificiels profonds. Ces architectures se caractérisent par :
1. **Architectures fondamentales** :
- Réseaux Feedforward (perceptrons multicouches)
- Réseaux récurrents (RNN, LSTM, GRU) pour données séquentielles
- Réseaux convolutifs (CNN) pour traitement d'images
- Transformers pour traitement du langage
2. **Spécificités** :
- Multiples couches cachées (deep architecture)
- Mécanismes d'attention et de mémorisation
- Capacité à extraire des caractéristiques hiérarchiques
- Adaptation à des données massives et non structurées
3. **Applications typiques** :
- Prévision de séries temporelles énergétiques (LSTM)
- Reconnaissance de motifs dans les données de production
- Optimisation de paramètres dans les fermes renouvelables
Ces architectures permettent notamment de traiter efficacement les défis spécifiques
du secteur énergétique, comme la prédiction de production intermittente ou
l'optimisation des smart grids.
1
/
3
100%
