Qu’est-ce que le Deep Learning ?

L'intelligence artificielle est en train de révolutionner le monde. Dans ce domaine, le Deep Learning représente une avancée majeure qui suscite beaucoup d'intérêt. Cette technologie permet à la machine d'apprendre par elle-même, en utilisant des algorithmes sophistiqués et des réseaux de neurones artificiels. Le Deep Learning est utilisé dans de nombreux domaines, de la reconnaissance d'image à la traduction automatique en passant par la cybersécurité, le diagnostic médical et les voitures autonomes.

Zoom sur cette technologie qui ne cesse de progresser !

Qu’est-ce que le Deep Learning ?

Le Deep Learning (ou apprentissage profond) est une technique d'intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones artificiels inspirés du fonctionnement du cerveau humain pour assimiler de nouvelles connaissances. Ces réseaux sont composés de plusieurs couches de neurones artificiels connectés les unes aux autres. La puissance du réseau dépend du nombre de couches : plus il est profond, plus il est performant.

Le concept de Deep Learning trouve ses origines dans les années 1940, au début de la recherche fondamentale et de l'émergence du modèle du neurone formel. Ce modèle mathématique représente tout simplement le fonctionnement d'un neurone dans le cerveau humain.

Comment fonctionne le Deep Learning ?

Le Deep Learning consiste en premier lieu à entraîner un système à reconnaître automatiquement un type d'élément, qu'il s'agisse d'images, de sons ou de texte. Pour cela, le système est exposé à un grand nombre de données, telles que des milliers de photos de voitures sous différents angles par exemple, afin de lui permettre d'apprendre à reconnaître une voiture sur une image.

Une fois que le système a réussi à identifier correctement la voiture, il va prendre en compte cette nouvelle information lors de ses prochains calculs. Cette approche permet au système de devenir de plus en plus performant à chaque nouvelle itération.

On l’a vu, le Deep Learning est basé sur un réseau de neurones artificiels qui imite le fonctionnement du cerveau humain. Cette structure complexe est composée de plusieurs couches interconnectées, la première correspondant aux neurones d'entrée et la dernière aux neurones de sortie. Entre ces deux extrémités se trouvent plusieurs couches intermédiaires où l'information est traitée et analysée. Cette architecture spécifique au Deep Learning permet à chaque couche d'analyser de manière plus précise les données d'entrée.

Plus le réseau de neurones artificiels est profond, c'est-à-dire qu'il contient plusieurs couches, plus le système est capable d'effectuer des tâches complexes. Il peut ainsi déterminer une représentation autonome de l'information qu'il reçoit, qu'il s'agisse d'une image ou d'un texte.

À chaque nouvelle information intégrée, les connexions entre les neurones se modifient et s'étendent. Exactement comme le ferait un neurone humain ! C'est grâce à cette capacité que les systèmes d'IA à apprentissage profond peuvent apprendre de nouvelles choses de manière autonome et améliorer leurs prévisions et prises de décision. Ils ont la particularité d'apprendre de leurs propres erreurs, sans nécessiter d'intervention humaine.

Deep Learning et Machine Learning : quelles différences ?

Une confusion existe entre le Deep Learning et le Machine Learning. En réalité, le Deep Learning constitue un sous-domaine du Machine Learning.

Plus concrètement, le Machine Learning est une technologie qui permet à un système de s'améliorer à partir de commentaires humains, en utilisant des données organisées pour comprendre, catégoriser et exécuter des actions programmées. Les algorithmes sont optimisés par des développeurs et les bases de données sont contrôlées.

Le Deep Learning, qui est donc une section du Machine Learning, utilise des algorithmes basés sur des réseaux neuronaux. Cela permet au système de traiter des données non structurées sans l'aide de l'homme. Contrairement à l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond peut apprendre de manière autonome.

Quelles sont les applications du Deep Learning ?

La conjugaison du Big Data (soit l'énorme quantité de données disponibles), et la croissance exponentielle des capacités de calcul des ordinateurs a permis aux algorithmes de gagner en performance et de s'adapter à différents secteurs. Voici les principaux domaines concernés par le Deep Learning actuellement :

Reconnaissance et traitement d'image. Les IA à Deep Learning sont très efficaces en ce qui concerne les analyses d'images. Par exemple, les technologies de reconnaissance faciale, telles que celles utilisées sur les smartphones ou sur Facebook, reposent sur le Deep Learning.
Traduction automatique et création de contenu. Le Deep Learning est également un atout dans la création de contenu, car un algorithme peut maintenant rédiger de manière autonome des textes ou effectuer des traductions. La seule condition est l'accès à une quantité de données d’entraînement suffisante.
Industrie automobile. Le Deep Learning est un élément clé dans le développement des systèmes de conduite autonome, permettant à une voiture de comprendre et d'interpréter les informations qu'elle reçoit de ses capteurs et caméras pour naviguer sur les routes en totale autonomie.
Secteur médical. Dans les métiers de la santé, le Deep Learning est utilisé pour des applications de diagnostic médical automatique, notamment pour détecter des tumeurs à partir d'images de scanners ou d'IRM.
Marketing. L'apprentissage profond est un élément central du marketing automation, qui permet d'élaborer des campagnes publicitaires et des e-mails ultras personnalisés, d'optimiser le score des leads, de classer et de faire remonter les problèmes des clients.
Finance. Ici, les algorithmes de Deep Learning sont employés pour l'analyse des marchés et la prédiction des tendances futures, ainsi que pour l'automatisation du trading.
Cybersécurité. En ce domaine, les algorithmes identifient les dangers documentés ainsi que les risques inconnus. Ils sont en capacité de détecter des anomalies dans le trafic réseau ou dans les logs par exemple.

Demain, on peut imaginer que le recours à l’apprentissage profond sera de plus en plus fréquent dans des domaines comme la robotique ou l’exploration spatiale…

Quel avenir pour le Deep Learning ?

L'intelligence artificielle est en constante évolution et l'apprentissage profond est en train de révolutionner de nombreux domaines. Les grandes entreprises investissent massivement dans les réseaux de neurones artificiels pour améliorer la précision et la performance de leurs activités.

Dans un avenir proche, l'apprentissage profond ne nécessitera plus de supervision humaine et l'IA sera capable de créer de nouveaux algorithmes encore plus puissants.

L'exemple de ChatGPT, un système de génération de texte qui a vu le jour fin 2022, témoigne de cette évolution. Grâce à l'apprentissage profond, la machine peut observer, essayer et commettre des erreurs pour renforcer son expérience et sa capacité à résoudre des tâches complexes de manière autonome.

En définitive, l'IA prend des décisions par elle-même et résout des tâches difficiles en comprenant son environnement et en développant des stratégies adaptées. Gageons que cette capacité serve au lieu d’assouvir !

Article rédigé par Romain Frutos, rédacteur passionné par l’IT et les nouvelles technologies.