Deep learning : définition, fonctionnement et applications

L'émergence des intelligences artificielles fait évoluer le monde actuel. Les systèmes sont maintenant capables de développer une forme d'intelligence parfois très proche du cerveau humain. Le deep learning est l'unde de ces applications de l'IA révolutionnant plusieurs secteurs. Il semble intéressant de comprendre ce qu'est l'apprentissage profond, son fonctionnement, ses différences avec le machine learning ainsi que ses champs d'applications.

Quel est le but du deep learning ?

L'utilité essentielle du deep learning est le traitement en masse de données pour augmenter la performance d'un algorithme et rendre un système de plus en plus intelligent et autonome. Les domaines d'application sont nombreux : traduction, médecine, automobile, marketing, reconnaissance faciale, robotique...

D'où vient le deep learning ?

Le concept de deep learning remonte aux années 1940, lors des débuts de la recherche fondamentale et l'apparition du modèle du neurone formel. Celui-ci constitue une représentation mathématique d'un neurone d'un cerveau humain. Mais durant les années suivantes, les recherches connaissent un ralentissement.

Ce n'est que dans les années 1980 que les recherches autour du deep learning reprennent. Des nouveaux concepts voient le jour et le premier réseau de neurones artificiels multi-couches est développé. Et ce, grâce aux travaux de Yann LeCun, un chercheur français, considéré comme l'un des inventeurs du deep learning.

Cependant, les réseaux de neurones ont leur limite. En effet, ils requièrent une grande puissance de calcul et un accès à une grande quantité de données. Deux problématiques que les moyens techniques de l'époque ne pouvaient pas résoudre. Il s'est alors avéré que les réseaux de neurones artificiels étaient décevants, car la prise de décision des systèmes n'était pas qualitative.

L'arrivée de la big data, dans les années 2000, révolutionnera le deep learning. Plus précisément en 2012, avec le concours de reconnaissance et classification d'images d'ImageNet, de l'Université de Stanford. En effet, l'équipe gagnante s'est appuyée sur le deep learning pour réussir le défi de reconnaissance d'image. Un challenge relevé haut la main, puisque le programme a battu tous les records. C'est donc à cette époque que le terme de deep learning apparaît.

L'ère millénaire a alors marqué alors un tournant favorable pour la recherche et le développement du deep learning. Les ordinateurs à apprentissage profond sont désormais capables d'apprendre, de prévoir et de réagir de manière autonome à partir d'une grande quantité de données.

Différences entre deep learning et machine learning

Le deep learning constituant un sous-domaine du machine learning, il convient de connaître les différences entre ces deux types d'intelligence artificielle.

Le machine learning (apprentissage automatique) est une technologie permettant à un système d'évoluer à partir d'un retour humain. Cela implique donc de fournir des données organisées. À partir de celles-ci, l'ordinateur est capable de comprendre ces données, de les catégoriser et d'exécuter des actions programmées. Les algorithmes sont optimisés grâce aux développeurs et les bases de données sont contrôlables.

Le deep learning (apprentissage profond), quant à lui, est la section du machine learning pouvant fonctionner à partir de données non structurées. En effet, ces algorithmes s'appuient sur un réseau neuronal de plusieurs couches, similaire au cerveau humain. Cela permet au système de traiter des données sans même que celles-ci n'aient été préparées par des humains en amont.

Un IA à apprentissage profond possède donc la capacité d'apprendre en toute autonomie, contrairement à un IA à apprentissage automatique, qui nécessite l'intervention humaine.

Comment fonctionne le deep learning ?

Principe fondamental du deep learning

Le deep learning consiste tout d'abord à entraîner un système à reconnaître de lui-même un certain type d'élément (visuel, audio, textuel...).

Pour ce faire, on va faire en sorte que le système visualise par exemple des milliers de photos de dauphins sous plusieurs angles différents, afin qu'il soit capable de reconnaître de lui-meme un dauphin sur une image. Si il y parvient, ce système tiendra également compte de cette nouvelle image lors de ses prochains calculs. L'algorithme devient alors de plus en plus performant à chaque nouveau calcul.

Fonctionnement technologique du deep learning

Le deep learning se base sur un réseau de neurones artificiels imitant le cerveau humain. Cette structure est disposée en plusieurs couches, interconnectées entre elles.

La première couche correspond aux neurones d'entrée et la dernière transmet les résultats de sortie. Entre les deux se trouvent plusieurs couches intermédiaires par lesquelles l'information est traitée. Cette architecture est propre au deep learning et permet que chaque couche analyse de manière plus précise les données d'entrée.

Ainsi, plus le réseau de neurones artificiels est profond et donc contient plusieurs couches, plus le système peut effectuer des tâches complexes. Il est capable de déterminer par lui-même une représentation de ce qu'il reçoit, que ce soit une image ou un texte.

À chaque information intégrée, les connexions entre neurones s'étendent et se modifient. C'est pour cela qu'un système avec un IA à apprentissage profond a la capacité d'apprendre de nouvelles choses en autonomie. Il améliore également de lui-même ses prévisions et ses prises de décision, sans qu'aucune intervention humaine ne soit requise. Il a donc pour particularité d'apprendre de ses propres erreurs.

Qui utilise le deep learning ?

En plein essor depuis une dizaine d'années, le deep learning s'avère utile dans divers secteurs.

Traitement d'images

Les IA à deep learning sont très efficaces pour les analyses d'images. Elles sont, par exemple, employées dans l'imagerie médicale pour détecter des maladies ou dans le secteur automobile dans le cas des voitures autonomes. Mais aussi pour les reconnaissances faciales comme sur les smartphones ou sur Facebook.

Création de textes

De plus, le deep learning est également un atout dans la création de contenu. En effet, désormais, un ordinateur peut être capable de rédiger de manière autonome des textes ou d'effectuer des traductions. La seule condition est l'accès à une quantité de données suffisante de formation. Cela fait partie du NLP (Natural Language Processing), une branche de l'IA, qui traite automatiquement le langage humain.

Assistants vocaux

C'est également le cas des assistants vocaux, tels que Siri, Alexa ou Google Home. Ceux-ci se fondent sur la technologie du deep learning pour développer leur compréhension du langage et leur vocabulaire. Tout comme les chatbots qui permettent de répondre de plus en plus précisément aux diverses demandes des clients.

Marketing

Par ailleurs, l'apprentissage profond trouve toute sa place dans le marketing automation. Il facilite l'élaboration de campagnes publicitaires et d'e-mails ultra personnalisés. Il peut aussi servir à optimiser le score des leads, à classer et à faire remonter les problèmes des clients.

Cybersécurité

D'autre part, il est utilisé en sécurité informatique pour identifier les dangers documentés et les risques inconnus. Il est, en effet, capable de détecter des anomalies et de renforcer les mesures de sécurité.

Également, l'apprentissage profond est très présent dans le domaine industriel. Que ce soit en matière de robotique ou dans les solutions de maintenance.

Quel est l'avenir du deep learning ?

La révolution de l'intelligence artificielle ne cesse de s'étendre. En effet, de nos jours, la majorité des grandes entreprises investissent dans le deep learning. Précis et performants, les réseaux de neurones artificiels de l'apprentissage profond se démocratisent dans divers domaines.

Il est facile d'alors imaginer que l'apprentissage profond va se généraliser dans toutes les prises de décision électroniques. Mais aussi fortement évoluer dans le secteur médical où les IA à deep learning pourront aider à établir des diagnostics plus précis.

Dans quelques années, le deep learning n'aura plus besoin de supervision humaine. L'IA sera capable de créer de nouveaux algorithmes encore plus puissants. Il est alors question d'apprentissage par renforcement. La fin de l'année 2022 a par exemple vu l'essor de ChatGPT, un système de génération de texte par intelligence artificielle.

Avec le deep learning, la machine s'appuie sur des méthodes d'observation, d'essais et d'erreurs pour renforcer son expérience et sa capacité à résoudre des tâches complexes en toute autonomie. Ainsi, l'intelligence artificielle apprend à prendre des décisions par elle-même et à résoudre une tâche difficile.

Grâce à cette méthode d'apprentissage, elle est capable de comprendre son environnement, de développer des stratégies en accord avec celui-ci et donc d'agir de manière rationnelle.

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