Le deep learning ou l’apprentissage profond est une des techniques de l’Intelligence Artificielle, provenant du machine learning. Il consiste à déployer un réseau de neurones artificiels qu’on a d’abord pris soin d’entraîner.
L’apprentissage profond, c’est quoi ?
L’apprentissage profond est une méthode d’Intelligence Artificielle issue de l’apprentissage automatique ou du machine learning. On le qualifie de profond, car il s’appuie particulièrement sur le concept de réseau de neurones artificiel.
En effet, disposé de manière linéaire, un réseau de neurones artificiel est constitué de plusieurs compositions d’unités d’exécution d’information appelées neurones. Ces unités se posent les unes sur les autres pour former des couches et sont liées entre elles par des connecteurs appelés synapses. Elles vont ensuite interagir afin d’apprendre à réaliser des tâches.
Les domaines qui se servent l’apprentissage profond
L’apprentissage profond est utilisé dans divers domaines tels que la reconnaissance d’image, la reconnaissance vocale, le traitement du langage, la sécurité informatique, la robotique, la bio-informatique, etc. Les technologies de la conduite assistée et le secteur médical y ont également recours, ce dernier l’utilise pour établir ses diagnostics.
Le fonctionnement de l’algorithme de l’apprentissage profond
Une fois qu’un réseau de neurones artificiel a été entraîné sur une base d’exemples, il est prêt à être utilisé dans la reconnaissance d’images. Il peut par exemple servir à identifier un chien, chacune de ses couches lui permettant de reconnaître les caractéristiques de l’animal comme le museau, la tête, les oreilles, les pattes, la queue, etc.
On peut aussi se servir des réseaux de neurones artificiels pour traiter automatiquement le langage comme on fait dans le NLP ou Natural Language Processing.
La place de l’apprentissage profond dans l’IA
L’apprentissage profond est considéré comme un pas supplémentaire dans l’avènement de l’IA. Cette dernière se contentait en effet, à ses prémices, de suivre des règles préétablies basées sur un modèle cognitiviste. Il a fallu ainsi recourir l’aide d’un programmeur pour peaufiner le système ou y incorporer de nouvelles fonctionnalités ou d’autres règles.
Comme c’est le cas en apprentissage automatique statistique, l’apprentissage profond rend autonome l’Intelligence Artificielle. En effet, le deep learning lui permet d’inclure elle-même de nouvelles règles, celui-ci pouvant générer des couches de neurones encore plus denses et complexes grâce au renforcement de la capacité de calcul et à l’élaboration d’applications similaires.
La différence entre l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique
L’apprentissage profond est un mode de l’apprentissage automatique. Les 2 concepts se basent sur le principe de l’apprentissage machine. Il y a quand même quelques différences entre les deux. En général, les valeurs et les variables sont préalablement sélectionnés pour l’apprentissage automatique. C’est tout le contraire de l’apprentissage profond, celui-ci incluant également des systèmes de vision par ordinateur.
Les deux se différencient aussi sur la modélisation des résultats, celle-ci étant un modèle statique pour l’apprentissage automatique alors qu’il s’agit d’une optimisation numérique pour l’apprentissage profond. Il en est de même pour le côté matériel des 2 processus d’application. Pour l’apprentissage automatique, il vaut mieux se baser sur l’architecture d’un processeur central ou CPU tandis que pour l’apprentissage profond, un processeur graphique ou GPU est plus indiqué.
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