Deep Learning : l’intelligence artificielle en profondeur

Sous discipline du machine learning, le deep learning révolutionne l’univers en constante évolution de l’intelligence artificielle. En imitant le fonctionnement du cerveau humain, le deep learning permet aux machines d’apprendre des données et de réaliser des tâches complexes telles que la reconnaissance d’images, la traduction automatique et la prise de décision autonome. À travers des réseaux neuronaux profonds, cette approche permet de dépasser les limites des systèmes d’IA traditionnelles et d’offrir des performances exceptionnelles dans divers domaines.

Qu’est-ce que l’apprentissage profond ? Dans quel domaine est-il utilisé ? Qu’est-ce qui distingue le deep learning du machine learning ? Dans cet article, nous faisons le point sur le deep learning.

Sommaire

Deep Learning : définition

L’origine de « l’apprentissage profond »

Le deep learning (ou « apprentissage profond ») est un concept né dans les années 1940. Il se développe avec l’apparition de la notion de neurone formel qui désigne la représentation mathématique et informatique d’un neurone biologique. Dans les années 1980, les scientifiques s’intéressent de nouveau au deep learnig. Le chercheur français, Yan LeCun, met au point le premier réseau de neurones artificiels multicouches.

Néanmoins, les technologies de l’époque ne sont pas en mesure de permettre l’accès aux grands volumes de données et à la puissance de calcul que nécessitent les réseaux de neurones. Le modèle ne remplit donc pas les attentes des chercheurs, car la qualité en matière de prise de décision n’est pas au rendez-vous. Dans les années 2000, l’émergence du Big Data change la donne et permet le développement du deep learning. En 2012, les gagnants du concours de reconnaissance et de classification d’images d’ImageNet organisé par l’Université de Stanford se basent sur les réseaux neuronaux. C’est à ce moment-là qu’apparaît l’expression de « deep learning ».

Cet événement marque un changement positif pour la recherche sur l’apprentissage profond. Les systèmes deep learning sont aujourd’hui en mesure d’apprendre, de prédire et de réagir en toute autonomie en s’appuyant sur une quantité massive d’informations.

Fonctionnement du deep learning

Le principe de base du deep learning consiste à apprendre à un système donné à reconnaître de manière autonome un type d’élément précis. Il peut s’agir d’un texte, d’un enregistrement audio ou d’une représentation visuelle. Par exemple, le système est soumis à des milliers d’images de fleurs afin qu’il puisse, de lui-même, identifier une fleur sur une photo. S’il arrive à reconnaître l’élément, il pourra ensuite intégrer cette nouvelle information dans ses futurs calculs. Ainsi, le système accroît ses performances chaque fois qu’il effectue un nouveau calcul.

D’un point de vue technologique, le deep learnig s’appuie sur un réseau de neurones artificiels basé sur le modèle du cerveau humain. Cette formation est composée de plusieurs couches interconnectées. La première couche est constituée des neurones d’entrée et la dernière, communique les résultats. Au milieu, des couches intermédiaires traitent l’information. Cette structure a pour but de permettre à chacune des couches d’analyser précisément les données d’entrée. Par conséquent, plus il y a de couches qui composent le réseau de neurones, plus les actions que le système est capable de réaliser sont complexes. Il peut reconnaître de façon autonome les représentations qu’on lui transmet.

Chaque donnée que le réseau de neurones traite génère une modification et une croissance des connexions entre les neurones. C’est pourquoi un système d’Intelligence Artificiel basé sur le deep learning est en mesure d’apprendre par lui-même. Il optimise également en toute autonomie la qualité de ses décisions et de ses prévisions. Il est donc capable de tirer leçon de ses erreurs et de modifier ses réponses sans intervention humaine.

Deep learning : pour quels domaines d’utilisation ?

Depuis une dizaine d’années, le deep learning s’est considérablement développé. Il est employé dans différents domaines :

La rédaction de contenu

Le deep learning est fréquemment utilisé dans la création de contenu. En effet, un ordinateur est désormais en mesure de produire des textes originaux ou de traduire des contenus existants. Pour que cela soit possible, le système doit avoir accès à un volume de données suffisamment important. Cette capacité relève du Natural Language Processing (NLP), lui-même une sous-discipline de l’IA dont la fonction est le traitement automatique du langage humain.

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L’analyse d’images

Les IA à apprentissage profond permettent de traiter efficacement les images. Ainsi, le deep learning est par exemple utilisé dans le secteur de l’automobile afin de développer des voitures autonomes. Il sert aussi à la reconnaissance faciale sur les mobiles. Il est également souvent employé dans le domaine de l’imagerie médicale dans le but de repérer d’éventuelles pathologies.

Les assistants vocaux

Les assistants vocaux comme Google Home, Alexa et Siri s’appuient sur l’apprentissage profond pour améliorer leur vocabulaire et leur connaissance du langage humain. Les chatbots se basent aussi sur cette technologie afin de répondre de manière précise et pertinente aux questions des internautes.

La cybersécurité

Le deep learning joue un rôle essentiel en matière de cybersécurité. Il permet aux systèmes informatiques de repérer les risques déjà répertoriés et les dangers inconnus. Il peut alors identifier des problèmes et, ainsi, faire progresser les systèmes de sécurité. Le secteur industriel a, lui aussi, fréquemment recours au deep learning. On le retrouve alors dans les domaines de la maintenance et de la robotique.

Le marketing

Enfin, l’apprentissage profond est très utilisé dans le marketing automation. Il aide à créer et à personnaliser les campagnes marketing et d’emailing. Il permet par ailleurs de repérer les problèmes rencontrés par les clients ou encore à optimiser le lead scoring.

Deep Learning et machine learning : est-ce la même chose ?

Deux concepts différents

Le deep learning est une sous-branche du machine learning. Il s’agit donc de deux types d’IA bien distincts. « Machine learning » signifie en français « apprentissage automatique ». Cette technologie permet à un système de fonctionner en s’appuyant sur des données structurées fournies par un être humain. L’ordinateur se base sur ces informations pour les comprendre, les trier et effectuer des tâches programmées.

À la différence du machine learning, le deep learning repose sur des données non structurées. Les algorithmes sont conçus sur le modèle du cerveau humain, c’est-à-dire un réseau de neurones artificiels composé de plusieurs couches. Le système est alors capable de traiter les données de façon autonome. Le deep learning a été développé en vue d’améliorer l’efficacité des techniques classiques de machine learning qui reposent sur un modèle d’apprentissage supervisé. Pour des résultats optimaux, il est nécessaire de disposer d’un ensemble de données suffisamment large et diversifié.

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Les avantages du deep learning

Le deep learning offre donc plusieurs avantages par rapport aux méthodes de machine learning traditionnelles :

Meilleure efficacité de traitement des données non structurées : le jeu de données non structurées peut contenir de très légères variations qui rendent difficiles leur traitement par les systèmes traditionnels de machine learning. De plus, les modèles d’apprentissage profond sont capables de comprendre des données non structurées sans qu’il soit nécessaire d’extraire manuellement des caractéristiques.
L’apprentissage non supervisé : les systèmes de deep learning se basent sur les habitudes des utilisateurs pour apprendre et se renforcer de manière autonome.
Analyse de données volatiles : les ensembles de données volatiles contiennent des variations importantes. C’est par exemple le cas des montants de remboursement d’un prêt bancaire. Un modèle deep learning est capable de traiter les transactions et de repérer des anomalies. Il peut ainsi détecter et signaler des fraudes.
Détection de relations cachées et de nouveaux modèles : un système de deep learning est capable d’analyser de manière approfondie de grands volumes de données et de mettre au jour de nouvelles informations pour lesquelles elle n’a pas reçu d’apprentissage. Par exemple, un système de deep learning conçu pour analyser les achats des clients contient seulement des informations sur les produits déjà achetés par le consommateur. Le réseau neuronal artificiel est en mesure de proposer au client de nouveaux articles en comparant le comportement d’achat du client à celui d’autres consommateurs.

FAQ – Deep learning

Quelles sont les évolutions possibles du deep learning à l’avenir ?

L’IA se développe considérablement. Actuellement, la plupart des grandes sociétés font appel au deep learning. En effet, les réseaux neuronaux artificiels sont à la fois efficaces et précis.

Ainsi, il y a fort à parier que les modèles d’IA d’apprentissage profond s’étendent d’ici à quelques années à tous les domaines qui impliquent des prises de décisions électroniques. L’utilisation du deep learning est également vouée à se généraliser dans le domaine médical pour permettre de poser des diagnostics plus précis.

Dans un avenir proche, la supervision des systèmes d’IA par l’être humain n’aura plus lieu d’être. Les modèles d’apprentissage profond pourront générer eux-mêmes des algorithmes toujours plus performants. On parle alors d’apprentissage par renforcement. Chat GPT en est un exemple.

Le deep learning permet à la machine de se baser sur des techniques d’essai, d’observation, mais aussi d’erreur. Elle renforce alors son aptitude à effectuer des tâches complexes de manière autonome.

En somme, les machines basées sur l’IA sont capables de prendre des décisions et de réaliser des actions complexes par elles-mêmes. Elles sont aussi en mesure de comprendre leur environnement et d’élaborer des stratégies adaptées.