Conclusion et perspectives
Apprentissage statistique inspiré par la physique - Principes et application à la prévision d’énergie photovoltaïque

Cet article a présenté les principes fondamentaux de l'apprentissage statistique inspiré par la physique. Ce domaine est très vaste et se caractérise par l’utilisation de concepts de la physique conjointement avec des méthodes d’apprentissage à l’aide de données pour traiter des problèmes physiques. Ces méthodes dites « hybrides » sont un sujet émergent qui suscite un intérêt majeur pour de nombreuses communautés scientifiques. La physique peut être incorporée dans l’apprentissage de modèles de plusieurs manières : par une sélection appropriée des données d’apprentissage, sous la forme de contraintes douces dans la fonction de perte, comme des contraintes dures dans les architectures des réseaux de neurones ou de manière modulaire. Du point de vue apprentissage, ces contraintes physiques permettent de développer des modèles plus interprétables qui se conforment aux lois physiques et qui...