Le deep learning, ou apprentissage profond en français, est une branche de l’intelligence artificielle qui révolutionne notre façon de penser et d’interagir avec les machines. Contrairement à la programmation traditionnelle, où les machines ne font que suivre des instructions préétablies, le deep learning permet aux machines d’apprendre par elles-mêmes.
Comment ça marche ?
Le deep learning s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels, inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ces réseaux sont composés de multiples couches de neurones, qui interprètent les informations reçues de la couche précédente. Par exemple, un système basé sur le deep learning peut d’abord apprendre à reconnaître les lettres dans un texte avant de comprendre les mots, ou encore identifier un visage avant de déterminer de qui il s’agit.
À chaque étape, les réponses erronées sont corrigées et renvoyées aux niveaux précédents pour ajuster le modèle mathématique. Au fur et à mesure, le programme restructure les informations en concepts plus complexes. Une fois ce modèle appliqué à d’autres cas, il est capable de reconnaître un chat sans avoir été spécifiquement entraîné sur cette tâche. Les données d’apprentissage sont donc cruciales : plus le système accumule d’expériences différentes, plus il devient performant.
Applications pratiques du deep learning
Le deep learning trouve de nombreuses applications dans différents domaines :
- Reconnaissance d’images
- Traduction automatique
- Voitures autonomes
- Diagnostic médical
- Recommandations personnalisées
- Modération automatique des réseaux sociaux
- Prédiction financière et trading automatisé
- Détection de pièces défectueuses
- Détection de malwares ou de fraudes
- Chatbots (agents conversationnels)
- Exploration spatiale
- Robots intelligents
C’est grâce au deep learning que Google a développé l’intelligence artificielle Alpha Go, qui a battu les meilleurs joueurs de Go en 2016. Même le moteur de recherche de Google repose de plus en plus sur le deep learning pour fournir des résultats pertinents.
Aujourd’hui, le deep learning est même capable de créer des tableaux dans le style de Van Gogh ou Rembrandt, et d’inventer un langage totalement nouveau pour permettre la communication entre machines.
Qu’est-ce que le deep learning ?
Le deep learning est une technique d’apprentissage automatique, qui fait partie de l’intelligence artificielle. Il repose sur des approches mathématiques pour modéliser des données. Pour mieux comprendre ces techniques, il faut remonter aux origines de l’intelligence artificielle en 1950, lorsque Alan Turing s’intéresse aux machines capables de penser.
Cette réflexion aboutit au machine learning, qui permet aux machines de communiquer et de se comporter en fonction des informations qu’elles ont stockées. Le deep learning est une approche avancée, qui imite le fonctionnement du cerveau humain en utilisant un réseau complexe de neurones artificiels. Ces neurones sont interconnectés pour traiter et mémoriser des informations, comparer des situations similaires passées, analyser des problèmes et trouver la meilleure solution possible. Tout comme les êtres humains, le deep learning consiste à apprendre des expériences passées ou des informations enregistrées.
L’importance du deep learning
Le deep learning est extrêmement utile dans le domaine des technologies de l’information et de la communication. Il est utilisé dans les systèmes de reconnaissance faciale et vocale des smartphones, ainsi que dans la robotique pour permettre aux équipements intelligents de réagir de manière appropriée dans différentes situations. Par exemple, un réfrigérateur intelligent peut détecter une porte restée ouverte ou une température anormale à l’intérieur et émettre un signal d’alarme.
Vous vous êtes déjà demandé comment Facebook parvient à reconnaître vos amis sur les photos que vous publiez ? La réponse est simple : le deep learning. Les chercheurs qui étudient ou manipulent l’ADN utilisent également le deep learning pour leurs recherches.
Cette technologie est également utilisée dans les systèmes de traduction automatique, les voitures autonomes, la médecine pour le diagnostic à partir d’images (radios, IRM, scanners), la physique pour la recherche de particules, et même dans le domaine artistique pour reproduire des œuvres.
Le fonctionnement du deep learning
Le fonctionnement du deep learning est similaire à celui du cerveau humain. Les signaux circulent entre les neurones de manière analogue à la façon dont les signaux se propagent entre les neurones du cerveau. La clé de cette prouesse réside en grande partie dans les algorithmes utilisés. Par exemple, pour la reconnaissance visuelle, l’algorithme du deep learning doit être capable d’identifier toutes les formes possibles et ce, sous tous les angles.
Ainsi, il peut détecter une voiture sur une route, même si elle est entourée d’autres éléments du paysage. Cela est possible grâce à un entraînement intensif. La machine est exposée à des milliers de photographies montrant des voitures dans toutes les formes et tous les angles possibles.
Lorsqu’une nouvelle image est présentée, elle est analysée par le réseau de neurones qui détermine si l’objet au milieu de l’image est bien une voiture. Si la machine fait le bon choix, elle conserve cette information en mémoire pour résoudre d’autres situations similaires ultérieurement.
Le deep learning est un domaine fascinant qui promet de révolutionner notre monde. Les possibilités offertes par cette technologie sont infinies et nous ouvrent de nouvelles perspectives passionnantes.
