Deep learning : qu'est-ce que l'apprentissage profond ?

Le deep learning, ou apprentissage profond, décuple les performances des applications d'IA. C'est le deep learning qui permet de créer et perfectionner les assistants virtuels tels que Siri et Alexa, les voitures semi-autonomes ou encore le système de recommandations personnalisées de Netflix et de Spotify. Dans le milieu professionnel, de même, le deep learning permet le développement d'outils métier pointus, notamment en ce qui concerne l'automatisation de tâches, l'analyse de données et la génération de contenus.

De plus en plus d'outils métier se dotent d'une IA « augmentée », pour gagner en précision et en fiabilité : les entreprises doivent s'y intéresser.

Quel est le but du deep learning ?

Le deep learning est utilisé pour gagner en précision et en autonomie dans le domaine des intelligences artificielles. C'est grâce au deep learning que les IA apprennent à faire des choses de plus en plus complexes, presque comme des êtres humains. L'exemple de ChatGPT, capable de tenir une conversation fluide en temps réel, est bluffant.

Le but du deep learning est de dépasser le machine learning, pour continuer à rapprocher les capacités des machines de celles des êtres humains. Les domaines d'application se multiplient à mesure que les algorithmes se perfectionnent : l'industrie, la médecine ou encore le droit s'équipent de plus en plus en solutions d'IA.

D'où vient le deep learning ?

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

À partir des années 1980, trois figures majeures de l'apprentissage profond s'illustrent avec leurs travaux – qui leur vaudront le prix Turing en 2018.

• 1986 : Geoffrey Hinton publie un article notoire qui popularise une méthode d'entraînement des réseaux de neurones multicouches.
• 1989 : le chercheur français Yann Le Cun développe le premier réseau de neurones efficace, dans une application qu'il appelle LeNet et qui est capable de reconnaître l'écriture manuscrite.
• 1998 : avec Yann Le Cun, Yoshua Bengio illustre le potentiel des réseaux de neurones artificiels en créant notamment une application capable de traiter des millions de chèques bancaires par jour grâce à la reconnaissance de l'écriture manuscrite.

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. Cette révolution arrive précisément en 2012, avec le concours de reconnaissance et classification d'images d'ImageNet, de l'Université de Stanford : l'équipe gagnante s'est appuyée sur le deep learning pour réussir le défi de reconnaissance d'image.

Le grand public découvre les possibilités de l'IA boostée au deep learning à partir de 2015. Des applications, déjà créées avec le machine learning, gagnent visiblement en performances : les assistants virtuels, les systèmes de recommandations personnalisées, la reconnaissance d'images de Google Photos ou encore Tesla Autopilot créent la surprise.

Différences entre deep learning et machine learning

Le deep learning est considéré comme un sous-domaine du machine learning. Les deux méthodes d'apprentissage présentent des différences notables.

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) 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.

Autre différence avec le machine learning : en deep learning, la machine s'entraîne sur des quantités de données très largement supérieures.

• C'est parce que la machine est autonome dans son apprentissage qu'elle peut utiliser une telle quantité de données d'entraînement.
• C'est grâce à cette quantité de données que le deep learning démultiplie les capacités des applications d'IA.

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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'éléments (visuel, audio, textuel...).

Pour cela, 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-même un dauphin sur une image. S'il y parvient, ce système tiendra 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 les données d'entrée, avec plus de précision à chaque couche.

Plus le réseau de neurones artificiels est profond, mieux le système est capable d'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 une 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 pour particularité d'apprendre de ses propres erreurs, sur la base de l'apprentissage par renforcement.

Quels sont les domaines d'application du deep learning ?

• Traitement d'images
• Création de textes
• Assistants vocaux
• Marketing
• Cybersécurité
• Environnement
• Santé
• Finance

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, et dans le secteur automobile pour développer des voitures autonomes qui évitent des obstacles. Le traitement d'images est également utilisé pour les systèmes de reconnaissance faciale qui équipent les smartphones, entre autres.

Création de textes

Le deep learning est un atout considérable en création de contenu. Une machine est désormais capable de rédiger des textes ou d'effectuer des traductions avec un très haut niveau de qualité et de fiabilité. 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

Les assistants vocaux, tels que Siri, Alexa ou Google Home, se fondent sur la technologie du deep learning pour développer leur compréhension du langage, leur vocabulaire et leurs capacités de traitement des demandes.

Aux côtés de ces assistants personnels, destinés à un usage domestique, le deep learning a permis le développement :

• Des chatbots à usage B2B et B2C pour améliorer la relation client.
• Des assistants personnels destinés à un usage professionnel.

Marketing

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.

Les IA génératives, de plus en plus utilisées en marketing de contenu, puisent également leurs capacités dans le deep learning. Les possibilités sont étendues, l'impact de ChatGPT en est un exemple flagrant.

Cybersécurité

Le deep learning est utilisé en sécurité informatique pour identifier les dangers documentés et les risques inconnus. Les algorithmes sont capables de détecter des anomalies et de renforcer les mesures de sécurité.

Environnement

Des technologies de traitement d'images satellitaires, entraînées en deep learning, sont capables de détecter des marées noires, de prédire leur propagation et de suggérer des solutions. En utilisant l'analyse de données météorologiques, d'images aériennes et des archives de catastrophes naturelles, des applications d'IA sont capables par ailleurs d'anticiper la survenance de typhons et de glissements de terrain.

Santé

Les services d'imagerie médicale, spécifiquement, utilisent des solutions d'IA créées avec le deep learning. En 2020, par exemple, l'Hôpital Américain de Paris s'équipait de trois logiciels d'intelligence artificielle pour améliorer le diagnostic du cancer du sein, favoriser le diagnostic précoce du cancer du poumon et prédire l'évolution des maladies neurodégénératives.

Le domaine de la santé tire également parti du deep learning pour l'analyse de données de santé à grande échelle, dans le but de prévoir des épidémies ou de faire des recommandations sanitaires aux populations, par exemple.

Finance

Dans le domaine de la banque et des finances, le deep learning a amélioré la fiabilité des analyses prédictives. Des outils très précis équipent désormais les professionnels pour détecter les fraudes, mesurer le risque client avant d'accorder un prêt ou encore aider à la prise de décisions d'investissement.

Quel est l'avenir de l'apprentissage profond ?

Les progrès de l'IA sont fulgurants grâce à l'apprentissage profond : les applications se perfectionnent et augmentent leurs capacités très vite. Récemment, par exemple, Tasks de ChatGPT ajoute une fonctionnalité d'assistant personnel à l'IA générative la plus populaire du marché – première application dans le classement des apps gratuites de l'App Store en janvier 2025.

Particuliers et entreprises utilisent des applications d'IA au quotidien pour faciliter et agrémenter de nombreuses tâches. Pour les entreprises, l'apprentissage profond est une opportunité. Leurs outils métier intègrent progressivement des fonctionnalités puissantes et précises pour automatiser des tâches, analyser des volumes massifs de données et générer des contenus de qualité. Au-delà d'une opportunité, c'est une nécessité pour les entreprises qui doivent s'adapter à leur environnement concurrentiel pour rester compétitif.

Lorsque la question de l'avenir de l'apprentissage profond se pose à très grande échelle, deux problématiques éthiques majeures surgissent : l'utilisation non maîtrisée des données, et la voracité énergétique de l'apprentissage profond. L'avenir du deep learning repose sur la résolution de ces problématiques.

« L'IA pourrait consommer 85 à 134 TWh d'électricité en 2027, soit une consommation équivalente à celle de l’Argentine ou de la Suède. »
Extrait du rapport de la Commission de l'intelligence artificielle, mars 2024.

Sur l'aspect utilisation des données, l'IA Act, ou Règlement européen sur l'intelligence artificielle, a entamé en 2024 un chantier réglementaire d'envergure pour encadrer les pratiques. Mais cette première mondiale fait débat : comment innover et garantir la compétitivité de l'Europe si le reste du monde n'est pas soumis aux mêmes règles restrictives ?

Le rapport intitulé L'IA : synthèse des connaissances et perspectives pour la santé environnementale à Santé publique France évoque l'avenir de l'IA et du deep learning en émettant quatre scénarios. Le quatrième envisage un nouvel hiver de l'IA. Pourtant les acteurs économiques de l'IA ne semblent pas ralentir leur progression : intérêts économiques et intérêts éthiques risquent d'entrer en collision.

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