Depuis quelques années, l’Intelligence Artificielle (IA) est devenue un sujet d’actualité majeur, suscitant à la fois enthousiasme et inquiétude. L’une des technologies clés sur laquelle elle s’appuie est le deep learning.
Vous allez découvrir dans cet article ce qu’est le deep learning, comment il fonctionne et les applications possibles de cette technologie qui fait de plus en plus partie de notre quotidien.
Qu’est ce que le deep learning ?
Le deep learning est une branche de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones artificiels profonds pour apprendre à partir de données. Il s’agit d’une technique d’apprentissage automatique qui permet à un système informatique d’analyser et de traiter de grandes quantités de données en apprenant à identifier des motifs et des relations complexes entre les données.
On pourrait définir le deep learning plus simplement comme étant une technique d’apprentissage permettant à un programme de reconnaître le contenu d’une image ou de comprendre le langage parlé.
L’histoire du deep learning
L’origine du deep learning remonte dans les années 1940 et 1950 avec les travaux du psychologue Donald Hebb. Ce dernier proposait la théorie selon laquelle les neurones du cerveau s’activent de manière synchrone lorsqu’ils traitent des informations liées. Cette théorie a posé les bases de l’apprentissage par les réseaux de neurones.
Au fil des décennies, des chercheurs ont développé des modèles de réseaux de neurones artificiels pour résoudre diverses tâches de traitement de l’information. Mais les capacités de calcul et les ressources informatiques disponibles à l’époque les limitaient.
Cependant, à partir des années 2000, l’arrivée du big data et les progrès dans les technologies de traitement parallèle ont permis d’augmenter considérablement la puissance de calcul disponible pour l’apprentissage en profondeur.
Cela a ouvert la voie à des avancées significatives dans le domaine du deep learning en permettant aux chercheurs de développer des réseaux de neurones profonds capables d’analyser de grandes quantités de données de manière très précise.
Les premiers concepts à la base du deep learning existent donc depuis plusieurs décennies. Toutefois, c’est surtout grâce aux avancées technologiques récentes qu’il a pu prendre son envol. Et aujourd’hui c’est devenu une technologie clé de l’intelligence artificielle.
Fonctionnement du deep learning
Le deep learning permet aux ordinateurs d’apprendre à partir des données sans être explicitement programmés. Son fonctionnement s’inspire de celui du cerveau humain. Il utilise des réseaux de neurones artificiels capables de reconnaître des modèles complexes dans les données.
Le processus d’apprentissage en deep learning se déroule en plusieurs étapes:
Tout d’abord, le modèle s’entraîne sur un ensemble de données d’apprentissage. Ces données sont étiquetées, ce qui lui permet d’apprendre à identifier les motifs et les caractéristiques pertinents.
Ensuite, on l’utilise pour effectuer des prédictions sur de nouvelles données. Le modèle récupère les données d’entrée et calcule une sortie en leur appliquant une série de transformations non linéaires.
Puis on compare la sortie du modèle à la sortie attendue et on utilise l’erreur pour ajuster les paramètres. On répète plusieurs fois le processus d’entraînement et d’ajustement des paramètres. Et une fois que le modèle est suffisamment précis, on peut l’utiliser dans des applications réelles.
Différence entre Deep learning et Machine learning
Le deep learning et le machine learning sont tous deux des sous-domaines de l’IA qui utilisent des techniques d’apprentissage à partir des données. La principale différence entre les deux est que le deep learning apprend à partir de données non structurées tandis que le machine learning utilise plutôt des données structurées.
On utilise souvent le machine learning pour des tâches qui impliquent des données tabulaires avec des caractéristiques clairement définies. Les algorithmes de machine learning tels que les arbres de décision et les régressions linéaires sont capables d’extraire des relations entre les caractéristiques et les résultats en utilisant des techniques statistiques.
Le deep learning, quant à lui, convient plutôt aux données telles que les images, le son ou le texte. Ces données, non structurée, sont souvent complexes et contiennent des informations cachées difficiles à extraire avec des méthodes de machine learning classiques.
Il faut cependant noter que les deux domaines peuvent être utilisés ensemble pour résoudre des problèmes complexes.
Quelques domaines d’applications du deep learning
L’IA est présente aujourd’hui dans presque toutes les industries grâce au Machine learning et au Deep Learning. Quelque soit votre domaine d’activité, il est possible qu’un jour un modèle hautement autonome puisse vous assister ou même vous remplacer. La rédaction de Warketing Digital vous partage ci-dessous une liste non exhaustive de domaines d’applications du deep learning :
- Véhicules autonomes : ce sont des véhicules capables de se déplacer sans intervention humaine. Le deep learning leur permet de détecter et comprendre leur environnement afin de prendre des décisions en temps réel.
- Chatbots : ce sont des agents conversationnels. Ils utilisent des techniques de traitement du langage naturel et de deep learning pour interagir avec les utilisateurs. Le deep learning leur permet de comprendre et de répondre de manière précise et cohérente aux demandes des utilisateurs. Illustration parfaite avec ChatGPT.
- Assistants numériques personnels : Nous les activons par la voix. Ils utilisent le Deep Learning pour comprendre les intentions de l’utilisateur et fournir des réponses personnalisées. Les exemples incluent les assistants vocaux tels que Siri d’Apple, Alexa d’Amazon et Google Assistant.
- Expériences personnalisées : il s’agit d’expériences en ligne qui s’adaptent aux préférences et aux comportements de l’utilisateur. Le deep learning permet aux entreprises de collecter et d’analyser des données sur les utilisateurs. L’objectif étant de leur offrir une expérience plus personnalisée et pertinente. Les services de streaming, les boutiques de e-commerce et d’autres entreprises utilisent par exemple les algorithmes de deep learning pour piloter des recommandations automatisées de produits, films, musiques ou d’autres services et pour optimiser les expériences client en fonction des historiques d’achat, du comportement passé et d’autres données.
Grâce à sa capacité d’apprentissage de données et de traitement des modèles complexes, le deep learning permet des avancées significatives dans divers domaines. Nous citerons la reconnaissance d’images, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, la cybersécurité, le diagnostic médical et bien d’autres encore. C’est une technologie qui offre des perspectives fascinantes pour l’avenir.
