{"id":92509,"date":"2025-03-12T09:08:29","date_gmt":"2025-03-12T01:08:29","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=92509"},"modified":"2025-07-18T16:35:48","modified_gmt":"2025-07-18T08:35:48","slug":"quest-ce-que-lapprentissage-profond","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/blog\/quest-ce-que-lapprentissage-profond\/","title":{"rendered":"Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?"},"content":{"rendered":"
<\/div>
\n
<\/div>\n
\n

Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?<\/h1><\/div>\n\n\n\n
\n
\"\"<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

Introduction \u00e0 l\u2019Apprentissage Profond<\/h2>\n\n\n\n
L\u2019apprentissage profond est une version avanc\u00e9e de l\u2019apprentissage automatique qui utilise une grande quantit\u00e9 de donn\u00e9es pour entra\u00eener un mod\u00e8le d\u2019IA. La principale diff\u00e9rence est que l\u2019apprentissage automatique utilise des algorithmes pour analyser les donn\u00e9es, tandis que l\u2019apprentissage profond repose sur une hi\u00e9rarchie d\u2019algorithmes. En simulant le fonctionnement du cerveau humain, l\u2019apprentissage profond cr\u00e9e un r\u00e9seau neuronal artificiel compos\u00e9 de fonctions math\u00e9matiques. Gr\u00e2ce \u00e0 un entra\u00eenement intensif, des calculs complexes sont effectu\u00e9s, permettant au syst\u00e8me de traiter des donn\u00e9es non structur\u00e9es et de prendre des d\u00e9cisions imitant le comportement humain.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

Comment fonctionne l\u2019Apprentissage Profond ?<\/h2>\n\n\n\n
L\u2019apprentissage profond fonctionne \u00e0 l\u2019aide de r\u00e9seaux neuronaux artificiels, qui sont des structures multicouches analysant les donn\u00e9es \u00e0 travers diff\u00e9rentes \u00e9tapes de calcul. Cela permet d\u2019identifier des mod\u00e8les complexes et d\u2019effectuer des pr\u00e9dictions pr\u00e9cises.

Prenons l\u2019exemple d\u2019un enfant apprenant \u00e0 reconna\u00eetre les oiseaux sur des images. Un parent pointe l\u2019oiseau sur l\u2019image et imite son cri. L\u2019enfant tente alors de r\u00e9p\u00e9ter ce son, et le parent le corrige jusqu\u2019\u00e0 ce que l\u2019enfant comprenne le mot. Ce processus d\u2019apprentissage est similaire au fonctionnement des r\u00e9seaux neuronaux artificiels.

Un r\u00e9seau neuronal artificiel est compos\u00e9 de plusieurs couches : une couche d\u2019entr\u00e9e, des couches cach\u00e9es et une couche de sortie, chacune ayant ses propres poids et variables. Les n\u0153uds de chaque couche analysent diff\u00e9rentes caract\u00e9ristiques de l\u2019image. Par exemple, la couche la plus basse analyse le contraste des pixels noirs et blancs, tandis que la seconde couche identifie des lignes en se basant sur les donn\u00e9es de la premi\u00e8re couche. En effectuant des calculs non lin\u00e9aires sur plusieurs couches, la couche de sortie produit la valeur finale, qui correspond \u00e0 la classification et \u00e0 la reconnaissance de l\u2019image.

\u00c9tant donn\u00e9 que ces r\u00e9seaux neuronaux n\u00e9cessitent plusieurs couches de neurones pour traiter les donn\u00e9es, ils doivent comparer les informations couche par couche, ce qui entra\u00eene une complexit\u00e9 de calcul relativement \u00e9lev\u00e9e. C\u2019est pourquoi l\u2019apprentissage profond est associ\u00e9 \u00e0 la notion de “profondeur”.<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
\"Diagram<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

Pourquoi l\u2019Apprentissage Profond est-il important ?<\/h2>\n\n\n\n
L’apprentissage profond existe depuis les ann\u00e9es 1980, mais ce n’est que ces derni\u00e8res ann\u00e9es que les processeurs haute performance et les avanc\u00e9es mat\u00e9rielles ont consid\u00e9rablement am\u00e9lior\u00e9 la vitesse et l’efficacit\u00e9 des calculs, rendant possible l’analyse de donn\u00e9es volumineuses et complexes gr\u00e2ce \u00e0 l’apprentissage profond. Cette technologie \u00e9volue en permanence, et les chercheurs ainsi que les data scientists utilisent des programmes d’apprentissage profond pour la reconnaissance vocale, d’images et de textes, alimentant ainsi indirectement diverses applications d’IA<\/a> que nous rencontrons dans notre vie quotidienne.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

Quelles sont les applications de l’apprentissage profond ?<\/h2>\n\n\n\n
L’apprentissage profond est une technologie d’IA populaire avec diverses applications, notamment la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et la reconnaissance d’images.<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n
\"Speech<\/div><\/div>\n\n\n\n

Reconnaissance Vocale<\/h3>\n\n\n\n

Le but principal de la reconnaissance vocale est de permettre aux ordinateurs de comprendre la parole humaine et de la convertir automatiquement en texte, puis d’ex\u00e9cuter des t\u00e2ches bas\u00e9es sur le signal vocal. Les applications courantes de la reconnaissance vocale comprennent la r\u00e9cup\u00e9ration de documents par la parole, la saisie de donn\u00e9es, la navigation vocale et le contr\u00f4le des appareils domestiques (contr\u00f4ler la temp\u00e9rature d’un thermostat, allumer\/\u00e9teindre les lumi\u00e8res, g\u00e9rer les syst\u00e8mes de s\u00e9curit\u00e9 domestique, etc.).<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

\n
\n
\"Globe<\/div><\/div>\n\n\n\n

Traitement du Langage Naturel<\/h3>\n\n\n\n

Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l’IA qui aide les ordinateurs \u00e0 comprendre et \u00e0 interpr\u00e9ter le langage humain. Les applications du NLP sont d\u00e9j\u00e0 profond\u00e9ment ancr\u00e9es dans nos vies quotidiennes. Par exemple, des assistants virtuels comme Siri d’Apple et Alexa d’Amazon reconnaissent les commandes des utilisateurs via la reconnaissance vocale et fournissent des r\u00e9ponses correspondantes bas\u00e9es sur les informations de la conversation, permettant aux utilisateurs de g\u00e9rer efficacement leurs affaires personnelles. \u00c0 mesure que les dispositifs IoT se r\u00e9pandent, les assistants intelligents sont utilis\u00e9s sur le lieu de travail pour des t\u00e2ches comme l’enregistrement des conf\u00e9rences et la fourniture de services automatis\u00e9s aux clients via des chatbots.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

\n
\n
\"icon<\/div><\/div>\n\n\n\n

Reconnaissance d’Images<\/h3>\n\n\n\n

Le but principal de la reconnaissance d’images est de permettre aux ordinateurs d’extraire des informations des images et des vid\u00e9os, leur permettant de comprendre les donn\u00e9es \u00e0 travers l’apprentissage profond et d’aider les humains \u00e0 prendre des d\u00e9cisions bas\u00e9es sur ces donn\u00e9es. La reconnaissance d’images est un domaine en pleine croissance dans l’apprentissage profond, avec diverses applications telles que la d\u00e9tection de d\u00e9fauts de produits, l’imagerie m\u00e9dicale, la reconnaissance faciale et la reconnaissance de plaques d’immatriculation.ecognition.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n

\n
\n
\n

Avantages de l’Apprentissage Profond pour les Utilisateurs Industriels<\/h2>\n\n\n\n
L’apprentissage profond offre des avantages transformatifs pour les industries cherchant \u00e0 am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle, la qualit\u00e9 des produits et les processus de prise de d\u00e9cision. En exploitant les r\u00e9seaux de neurones artificiels, l’apprentissage profond aide les utilisateurs industriels \u00e0 relever des d\u00e9fis complexes que les syst\u00e8mes d’automatisation traditionnels ne peuvent souvent pas r\u00e9soudre. Voici quelques avantages cl\u00e9s :<\/div>\n\n\n\n

Contr\u00f4le de Qualit\u00e9 Am\u00e9lior\u00e9<\/h3>\n\n\n\n
Les mod\u00e8les d’apprentissage profond excellent \u00e0 d\u00e9tecter les d\u00e9fauts dans les produits<\/a> en analysant d’\u00e9normes quantit\u00e9s de donn\u00e9es d’images. Ces mod\u00e8les peuvent identifier des d\u00e9fauts subtils dans les mat\u00e9riaux ou les composants, garantissant une meilleure qualit\u00e9 des produits et r\u00e9duisant les d\u00e9chets.<\/div>\n\n\n\n

Maintenance Pr\u00e9dictive<\/h3>\n\n\n\n
En analysant les donn\u00e9es des capteurs, l’apprentissage profond peut pr\u00e9dire les pannes d’\u00e9quipement avant qu’elles ne se produisent. Cela permet aux fabricants d’effectuer une maintenance de mani\u00e8re proactive, r\u00e9duisant ainsi les temps d’arr\u00eat et am\u00e9liorant l’efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle.<\/div>\n\n\n\n

Efficacit\u00e9 de Production Am\u00e9lior\u00e9e<\/h3>\n\n\n\n
Les syst\u00e8mes de vision aliment\u00e9s par l’apprentissage profond peuvent effectuer des t\u00e2ches de classification<\/a>, telles que le tri des produits en fonction de leur forme, taille ou texture. Ce niveau d’automatisation acc\u00e9l\u00e8re les lignes de production et minimise l’intervention humaine.<\/div>\n\n\n\n

Int\u00e9gration Avanc\u00e9e de la Robotique<\/h3>\n\n\n\n
L’apprentissage profond permet aux robots de s’adapter \u00e0 des environnements non structur\u00e9s gr\u00e2ce \u00e0 de meilleures capacit\u00e9s de vision et de prise de d\u00e9cision. Cela est particuli\u00e8rement b\u00e9n\u00e9fique pour des t\u00e2ches telles que la prise dans des bacs al\u00e9atoires<\/a>, l’assemblage et la manutention des mat\u00e9riaux.<\/div>\n\n\n\n

Prise de D\u00e9cision en Temps R\u00e9el<\/h3>\n\n\n\n
L’apprentissage profond permet l’analyse en temps r\u00e9el de flux de donn\u00e9es complexes, permettant ainsi aux industries de prendre des d\u00e9cisions plus rapides et bas\u00e9es sur les donn\u00e9es sur le terrain de production.<\/div>\n\n\n\n

S\u00e9curit\u00e9 des Travailleurs Am\u00e9lior\u00e9e<\/h3>\n\n\n\n
L’apprentissage profond peut \u00eatre utilis\u00e9 pour surveiller les environnements dangereux<\/a> et garantir la s\u00e9curit\u00e9 des travailleurs<\/a> en d\u00e9tectant les conditions dangereuses ou en identifiant les moments o\u00f9 les protocoles de s\u00e9curit\u00e9 ne sont pas suivis.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

R\u00e9sum\u00e9 de l’Apprentissage Profond<\/h2>\n\n\n\n
L’apprentissage profond est un sous-ensemble avanc\u00e9 de l’apprentissage automatique qui imite le cerveau humain en utilisant des r\u00e9seaux neuronaux artificiels pour traiter de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es. Contrairement \u00e0 l’apprentissage automatique traditionnel, qui repose sur des algorithmes pr\u00e9d\u00e9finis, l’apprentissage profond excelle dans le traitement de donn\u00e9es non structur\u00e9es et l’identification de mod\u00e8les complexes. Ses principales applications, notamment la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et la reconnaissance d’images, favorisent les progr\u00e8s de l’IA dans tous les secteurs d’activit\u00e9. Pour les utilisateurs industriels, l’apprentissage profond permet d’am\u00e9liorer le contr\u00f4le de la qualit\u00e9, la maintenance pr\u00e9dictive, l’int\u00e9gration robotique avanc\u00e9e et la prise de d\u00e9cision en temps r\u00e9el, am\u00e9liorant ainsi l’efficacit\u00e9 op\u00e9rationnelle et la qualit\u00e9 des produits. Au fur et \u00e0 mesure que la technologie de l’apprentissage profond continue d’\u00e9voluer, elle joue un r\u00f4le de plus en plus critique dans l’\u00e9laboration d’innovations bas\u00e9es sur l’IA<\/a> dans tous les secteurs d’activit\u00e9.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n
Pr\u00eat \u00e0 voir l’Apprentissage Profond en Action ? Explorez nos \u00e9tudes de cas<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n
\"Graphic<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

L’apprentissage profond expliqu\u00e9. Ce post couvre les bases, y compris son fonctionnement, ses applications et ses avantages pour les utilisateurs industriels. Lisez d\u00e8s maintenant !<\/p>","protected":false},"author":875,"featured_media":69399,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_gspb_post_css":"#gspb_row-id-gsbp-5aebb46{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap;min-height:250px;padding:0;overflow:hidden;background-size:cover;background-repeat:no-repeat;background-position:50% 68%;background-image:url(https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/\u2014Pngtree\u2014technological-sense-geometric-line-simple_932581-1.jpg);filter:brightness(1) contrast(1) grayscale(0)}#gspb_row-id-gsbp-5aebb46>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}div[id^=gspb_col-id]{box-sizing:border-box;position:relative;padding:var(--gs-row-column-padding, 15px min(3vw, 20px))}body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-2796861>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-2fbb568>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-3ca2438>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-44510c0>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-4aa3cfc>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-52d0da6>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-5aebb46>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-be32086>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-cb82a3a>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-ed5b1e9>.gspb_row__content{max-width:var(--wp--style--global--wide-size, 1200px)}#gspb_row-id-gsbp-5aebb46:hover{background-size:cover}#gspb_col-id-gsbp-a43d08d.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-a43d08d.gspb_row__col--12{width:100%}}#gspb_row-id-gsbp-2fbb568{min-height:100%}#gspb_row-id-gsbp-2fbb568>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-2fbb568{z-index:10}#gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{width:50%}@media (max-width:767.98px){#gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{width:100%}}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{width:100%}}#gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{flex-direction:column}body #gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{display:flex;flex-direction:column;justify-content:center}#gspb_col-id-gsbp-7a4a754.gspb_row__col--6{width:50%}@media (max-width:767.98px){#gspb_col-id-gsbp-7a4a754.gspb_row__col--6{width:100%}}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-7a4a754.gspb_row__col--6{width:100%}}body #gspb_col-id-gsbp-7a4a754.gspb_row__col--6{display:flex;flex-direction:column;justify-content:flex-end}#gspb_row-id-gsbp-2fbb568,#gspb_row-id-gsbp-44510c0,#gspb_row-id-gsbp-be32086{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap}#gspb_row-id-gsbp-44510c0>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-047c80d.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-047c80d.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-b2beeee{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-0a6bd9c.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-21d2c07.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-30d3a93.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-47e8b10.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-5e5a3c5.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-87d7f75.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-b2beeee.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-d5b9661.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-dfb9e9a.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-e2ecb64.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-f75cee2.gspb_container>p:last-of-type{margin-bottom:0}#gspb_container-id-gsbp-b2beeee.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-040fecb{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-be32086>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-db9ae15.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-db9ae15.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-dfb9e9a{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-dfb9e9a.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-18d167b{font-size:20px}#gspb_image-id-gsbp-fb6eb395-0cee{text-align:center;height:auto}#gspb_image-id-gsbp-fb6eb395-0cee img{vertical-align:middle;display:inline-block;box-sizing:border-box;max-width:100%;width:600px;height:auto}@media (max-width:991.98px){#gspb_image-id-gsbp-fb6eb395-0cee,#gspb_image-id-gsbp-fb6eb395-0cee img{height:auto}}@media (max-width:767.98px){#gspb_image-id-gsbp-fb6eb395-0cee,#gspb_image-id-gsbp-fb6eb395-0cee img{height:auto}}@media (max-width:575.98px){#gspb_image-id-gsbp-fb6eb395-0cee,#gspb_image-id-gsbp-fb6eb395-0cee img{height:auto}}#gspb_row-id-gsbp-2796861,#gspb_row-id-gsbp-52d0da6{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap}#gspb_row-id-gsbp-52d0da6>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-eb9bf44.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-eb9bf44.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-30d3a93{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-30d3a93.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-d31aae4{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-2796861>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-9426dba.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-9426dba.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-e2ecb64{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-47e8b10.gspb_container,#gspb_container-id-gsbp-5e5a3c5.gspb_container,#gspb_container-id-gsbp-e2ecb64.gspb_container,#gspb_container-id-gsbp-f75cee2.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-e986069{font-size:20px}#gspb_iconBox-id-gsbp-2c512c7 svg,#gspb_iconBox-id-gsbp-ab20922 svg,#gspb_iconBox-id-gsbp-f0ad637 svg{width:72px}#gspb_iconBox-id-gsbp-2c512c7,#gspb_iconBox-id-gsbp-ab20922,#gspb_iconBox-id-gsbp-f0ad637{justify-content:center;display:flex}#gspb_iconBox-id-gsbp-2c512c7 img{height:80px!important;width:80px!important;min-width:80px!important;fill:currentColor!important;margin:0!important}#gspb_iconBox-id-gsbp-2c512c7 img path{fill:currentColor!important}#gspb_iconBox-id-gsbp-ab20922 img,#gspb_iconBox-id-gsbp-f0ad637 img{height:80px!important;width:80px!important;min-width:80px!important;fill:currentColor!important;margin:0!important}#gspb_iconBox-id-gsbp-ab20922 img path,#gspb_iconBox-id-gsbp-f0ad637 img path{fill:currentColor!important}#gspb_row-id-gsbp-3ca2438,#gspb_row-id-gsbp-4aa3cfc,#gspb_row-id-gsbp-cb82a3a{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap}#gspb_row-id-gsbp-3ca2438>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-68dea14.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-68dea14.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-47e8b10,.gspb_container-id-gsbp-5e5a3c5,.gspb_container-id-gsbp-d5b9661,.gspb_container-id-gsbp-f75cee2{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-d5b9661.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-d170a2f{font-size:20px;margin-bottom:0!important}.gspb_text-id-gsbp-2188780,.gspb_text-id-gsbp-4d534bd,.gspb_text-id-gsbp-bb0407a,.gspb_text-id-gsbp-dc1a72a{font-size:20px}.gspb_text-id-gsbp-2188780{margin-bottom:0!important}.gspb_text-id-gsbp-1f54f22,.gspb_text-id-gsbp-bbd0446{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-4aa3cfc>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-74a56da.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-74a56da.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-87d7f75{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-87d7f75.gspb_container{position:relative;margin-bottom:0}.gspb_text-id-gsbp-9c7b4b0{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-cb82a3a>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-01e1904.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-01e1904.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-0a6bd9c{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-0a6bd9c.gspb_container,.gspb_row{position:relative}#gspb_button-id-gsbp-f64438c{display:flex;justify-content:center}#gspb_button-id-gsbp-f64438c .gspb-buttonbox-text{display:flex;flex-direction:column}#gspb_button-id-gsbp-f64438c>.gspb-buttonbox{box-sizing:border-box;padding:5px 30px;background-color:#e4002b;font-size:22px;text-align:center!important;font-weight:700!important;color:var(--wp--preset--color--white, #ffffff);border-style:solid;border-width:2px;border-color:#e4002b}#gspb_button-id-gsbp-f64438c>.gspb-buttonbox:hover{background-color:var(--wp--preset--color--white, #ffffff)!important}#gspb_button-id-gsbp-f64438c>.gspb-buttonbox .gsap-g-line{text-align:center!important}#gspb_button-id-gsbp-f64438c>.gspb-buttonbox:hover{color:#e4002b;border-style:solid;border-width:2px;border-color:#e4002b}#gspb_button-id-gsbp-f64438c>.gspb-buttonbox,#gspb_button-id-gsbp-f64438c>.gspb-buttonbox>.gspb_backgroundOverlay{border-top-left-radius:20px;border-top-right-radius:20px;border-bottom-right-radius:20px;border-bottom-left-radius:20px}#gspb_row-id-gsbp-ed5b1e9{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap}#gspb_row-id-gsbp-ed5b1e9>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-193a44a.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-193a44a.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-21d2c07{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-21d2c07.gspb_container{position:relative}#gspb_image-id-gsbp-7ebffae1-769a{text-align:center;height:auto}#gspb_image-id-gsbp-7ebffae1-769a img{vertical-align:middle;display:inline-block;box-sizing:border-box;max-width:100%;width:800px;height:auto}@media (max-width:991.98px){#gspb_image-id-gsbp-7ebffae1-769a,#gspb_image-id-gsbp-7ebffae1-769a img{height:auto}}@media (max-width:767.98px){#gspb_image-id-gsbp-7ebffae1-769a,#gspb_image-id-gsbp-7ebffae1-769a img{height:auto}}@media (max-width:575.98px){#gspb_image-id-gsbp-7ebffae1-769a,#gspb_image-id-gsbp-7ebffae1-769a img{height:auto}}","footnotes":""},"categories":[3622],"tags":[],"class_list":["post-92509","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"acf":[],"lang":"fr","translations":{"fr":92509,"en":53587,"jp":85810,"es":83474,"zh":85745,"tw":48261,"pt":87506,"tr":90209,"de":90399,"vi":93039,"th":96806,"it":97687,"ko":95544},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/92509","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/875"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=92509"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/92509\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/69399"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=92509"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=92509"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=92509"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}