Quelle est la place du Deep Learning dans l’apprentissage machine ?

Actuellement, le Deep learning est l’une des technologies phares de l’Intelligence Artificielle (IA). Toutes les entreprises High Tech s’y intéressent notamment les géants GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, et Microsoft). D’ailleurs, d’après Forbes, 80 % des entreprises proposent déjà des produits développés avec des technologies de l’IA notamment du deep learning.

Deep learning, c’est quoi au juste ?

Concrètement, le deep learning, appelé également deep structured learning ou apprentissage profond, n’est qu’une branche du Machine Learning. Le concept de cette technologie n’est pas nouveau puisqu’il remonte aux années 1950. Cependant, il a connu un grand essor à partir de 2006, avec l’élaboration des premières architectures profondes de réseaux neuronaux.

En 2012, les chercheurs ont réussi à développer des applications de reconnaissance d’objets démontrant ainsi le grand potentiel de  cette nouvelle technologie. A l’instar des autres branches de l’IA, l’apprentissage profond bénéficie des avancées technologiques dans le domaine du Big Data.

Comment fonctionne l’apprentissage profond ?

Certes, le deep learning utilise lui aussi des algorithmes de l’apprentissage supervisé et non supervisé. Cependant, il adopte une architecture spécifique à couches multiples, laquelle est inspirée des réseaux neuronaux du cerveau humain. Dans cette architecture, chaque couche de traitement comprend un ensemble d’unités (neurones) chargées d’effectuer de petits calculs simples.

Les résultats de la 1ère couche servent d’entrée au calcul pour la couche suivante et ainsi de suite, jusqu’à la couche finale. Plus le nombre de couches de traitement est élevé, plus les réseaux neuronaux apprennent plus efficacement et plus rapidement. Grâce à l’évolution des processeurs et des modèles d’apprentissage, le deep learning peut gérer plus efficacement la complexité des calculs.

Quels sont les domaines d’applications du deep learning ?

Outre sa mise en œuvre dans le domaine de la robotique et de la bio-informatique, l’apprentissage profond est utilisé principalement pour reconnaitre des images et des objets. Une machine fonctionnant avec ce type de technologie peut comparer différentes formes et reconnaitre un panneau de signalisation par exemple.

Google Maps utilise le Deep learning pour détecter et interpréter les textes présents dans les photos (noms des avenues, numéros de rues…etc.).  Facebook s’en sert pour détecter le contenu des images partagées par les utilisateurs pour savoir s’il est conforme aux conditions générales d’utilisation.

En outre, les assistants virtuels comme Siri, Alexa, et Google Assistant, utilisent l’apprentissage profond dans certaines applications de reconnaissance vocale. Le deep learning permet aussi la détection des états émotionnels, le tagging automatique des morceaux musicaux, et la génération automatique de légendes d’images.

Dans le domaine industriel, il peut servir pour détecter des produits non conformes. Dans le domaine de la santé, certaines applications de diagnostic assisté par ordinateur utilisent des algorithmes de l’apprentissage profond.

Conclusion

L’émergence du Deep learning est en train de révolutionner les domaines de l’intelligence artificielle. D’ici quelques années, il se généralisera dans toutes les applications de l’IA, notamment celles de raisonnement, connaissance, planification, communication et perception.

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