Deep Learning ou Apprentissage Profond : qu’est-ce que c’est ?

Le deep learning, qu’est-ce que c’est ?

Le deep learning, aussi appelé apprentissage profond ou apprentissage en profondeur, est une composante de l’intelligence artificielle (IA) dérivée du machine learning. Cette forme plus avancée fonctionne grâce à des algorithmes capables d’imiter le fonctionnement du cerveau humain à travers des réseaux neuronaux.

Les algorithmes d’apprentissage profond permettent une puissance de traitement de données inédite, rendant possible l’automatisation de tâches complexes dans de nombreux domaines allant des voitures autonomes au diagnostic médical, en passant par la traduction automatique.

Comment fonctionne le deep learning ?

Le deep learning repose sur le principe de réseau neuronal profond (deep neural network) pour traiter de gigantesques quantités d’informations. Ce réseau est constitué de plusieurs couches de neurones artificiels superposées entre elles, qui analysent et échangent des données dans un fonctionnement similaire aux neurones humains.

Concrètement, la machine est capable de prendre des décisions de manière autonome en fonction des informations traitées, tout comme un être humain se base sur ses expériences passées pour réagir de la meilleure façon face à un nouveau problème.

Son fonctionnement consiste à analyser un grand nombre de situations connues (par exemple, des images de voitures sous tous les angles possibles) afin d’affiner ses prédictions dans une situation donnée (être capable de reconnaître une voiture sur la route).

La performance d’un modèle de deep learning dépend donc énormément de la quantité de données qui lui est transmise au départ : plus il emmagasine de données, plus ses prédictions seront fiables. Par ailleurs, le deep learning nécessite une puissance de calcul conséquente, rendue possible par des systèmes tels que les ordinateurs quantiques.

Applications du deep learning

Bien que l’on ne réalise pas toujours la place qu’occupe aujourd’hui le deep learning dans nos vies, ses applications sont très nombreuses. Voici quelques exemples des possibilités offertes par le deep learning :

• L’un des cas d’application les plus évoqués concerne les voitures autonomes: l’application du deep learning pour assister voire remplacer la conduite humaine est un véritable bouleversement pour l’industrie automobile.
• En médecine, l’utilisation de l’apprentissage profond permet d’analyser un grand nombre d’informations (imagerie, symptômes…) pour aider à établir des diagnostics plus fiables et de manière automatisée.
• De nombreuses entreprises misent désormais sur les chatbots basés sur le deep learning en vue d’améliorer sensiblement l’expérience client (CX).
• Les modules de traduction automatique tels que Google Traduction emploient le deep learning pour affiner leurs résultats en permanence.
• L’arrivée de l’IA et du deep learning dans la génération de texte a également fait parler d’elle, notamment avec le développement du module conversationnel ChatGPT, capable de répondre de manière précise à un grand nombre de requêtes et dans une variété de styles différents.
• Le secteur bancaire s’appuie beaucoup sur les capacités offertes par le deep learning, pour la détection des fraudes par exemple, mais aussi pour établir des prédictions financières dans le domaine du trading.
• Les moteurs de recherche se basent de plus en plus sur l’apprentissage en profondeur plutôt que sur des règles écrites pour proposer les résultats de recherche les plus pertinents selon les besoins des internautes.
• Le deep learning est largement utilisé pour la reconnaissance faciale, qui trouve son champ d’application dans l’authentification biométrique, la sécurité des entreprises, l’Internet des objets et bien d’autres domaines.
• L’apprentissage profond est également utile dans le domaine de la cybersécurité, en particulier pour la détection de logiciels malveillants.

Force est de constater que les modèles d’apprentissage en profondeur bouleversent un grand nombre de secteurs. Néanmoins, les enjeux liés à ces nouvelles technologies ne sont pas toujours positifs. Certains cas d’application du deep learning génèrent des réactions plus mitigées :

• Les logiciels capables de créer des œuvres d’art via l’intelligence artificielle soulèvent un certain nombre de questions dans le monde de l’art et du numérique. La victoire d’une œuvre générée par l’IA Midjourney dans le cadre d’un concours d’art en septembre 2022 a notamment été particulièrement controversée.
• Les procédés de deep learning permettent également la création de deepfakes, de fausses photos et vidéos imitant l’apparence et même la voix d’une personne de façon extrêmement réaliste. L’usage de ces contenus sur le web pose évidemment des questionnements éthiques, voire de sécurité.

Algorithmes de deep learning

On compte différents types d’algorithmes de deep learning ou de réseaux neuronaux, parmi lesquels :

• Le réseau de neurones simple ;
• Le réseau de neurones convolutif ;
• L’algorithme génératif ;
• Le réseau Transformer, adapté au traitement du langage naturel (NLP).

Quelle est la différence entre machine learning et deep learning ?

Il est parfois difficile de s’y retrouver entre les différentes notions liées à l’émergence de l’intelligence artificielle, notamment entre les concepts d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. En réalité, le deep learning n’est autre qu’un sous-ensemble du machine learning, utilisant les réseaux de neurones artificiels évoqués ci-dessus pour imiter la capacité de raisonnement du cerveau humain.

Tandis qu’un algorithme de machine learning “classique” fonctionne de façon linéaire, un algorithme de deep learning consiste donc en un apprentissage multi-niveaux, chaque couche de neurones recevant et interprétant les informations transmises par la couche précédente.

De plus, contrairement à l’apprentissage automatique qui nécessite une intervention humaine pour être alimenté en données, l’apprentissage profond implique la capacité à extraire de nouvelles informations et à intégrer de nouvelles règles de manière automatisée. En d’autres termes, le deep learning signifie que la machine continue d’apprendre par elle-même.

Enfin, les modèles de machine learning traditionnels cessent de s’améliorer passé un certain stade. Ce n’est pas le cas des algorithmes de deep learning, qui continuent d’affiner leurs résultats à mesure qu’ils reçoivent de nouvelles données.

Les évolutions et applications du deep learning ne cessent de croître de manière exponentielle, tout comme la quantité de données exploitées par ces algorithmes. Une évolution qui transforme déjà l’écosystème digital en profondeur et impacte notre manière de travailler, de se divertir ou encore de se protéger.