Qu’est-ce que le deep learning ? Comprendre ses applications et différences avec l’IA

La technologie de deep learning, ou apprentissage profond, est une sous-catégorie de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones profonds pour traiter des données complexes. Cette technologie imite les réseaux neuronaux biologiques en empilant des neurones artificiels en plusieurs couches pour apprendre à partir de grands ensembles de données[1][2].

Les modèles de deep learning se distinguent des modèles d’apprentissage automatique traditionnels par leur architecture de réseau neuronal plus complexe, comprenant trois couches ou plus, généralement jusqu’à des centaines ou des milliers de couches[3].

Cette technologie est utilisée dans divers domaines, allant de la reconnaissance vocale à la vision par ordinateur, en passant par le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation[4].

Le deep learning permet aux ordinateurs de classer des données, de reconnaître des motifs et d’effectuer des régressions en s’appuyant sur d’énormes quantités de données, ce qui simule les processus cognitifs humains[5][6].

Le deep learning a révolutionné le domaine de l’intelligence artificielle en permettant aux systèmes d’apprendre automatiquement et de s’améliorer avec l’expérience, ayant des impacts significatifs dans des secteurs variés comme la santé et les loisirs[7].

Malgré ses avantages, le deep learning présente aussi des défis et des limitations, notamment en matière de consommation de ressources et de besoin de grandes quantités de données étiquetées pour un entraînement efficace[8].

Qu’est-ce que le deep learning ?

Le deep learning, ou apprentissage profond, représente une avancée majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et se distingue de l’apprentissage automatique classique. Contrairement à la simple simulation de la pensée humaine, le deep learning repose sur un ensemble complexe de principes intégrés dans des réseaux de neurones. Cette approche permet d’obtenir des résultats souvent indiscernables de ceux réalisés par des humains.

Une des caractéristiques fondamentales qui distingue le deep learning de l’apprentissage automatique traditionnel est sa capacité à analyser de nouvelles données et à apprendre continuellement. Les systèmes de deep learning peuvent identifier leurs erreurs, les analyser, et en tirer des enseignements, imitant ainsi le processus d’apprentissage humain.

Les algorithmes de deep learning s’organisent en réseaux de neurones artificiels, qui reproduisent le fonctionnement du cerveau. Cette structure est conçue pour traiter les données de manière logique, semblable à celle qu’un humain utiliserait pour parvenir à des conclusions.

• Le deep learning excelle dans des domaines tels que la santé, où les images médicales (radiographies, IRM) s’alignent parfaitement avec ses forces.
• Il se concentre sur la classification, la régression et l’apprentissage de représentations, s’inspirant de la neuroscience biologique.
• Le terme « deep » fait référence à l’empilement de nombreuses couches de neurones artificiels, allant de trois à plusieurs centaines ou milliers, permettant une hiérarchisation des données.

Dans cette hiérarchie, chaque couche convertit des données d’entrée en représentations de plus en plus abstraites. Par exemple, un modèle de reconnaissance d’images peut commencer par identifier des formes de base comme des lignes et des cercles, avant de composer des arrangements plus complexes dans les couches subséquentes.

La profondeur des systèmes de deep learning se mesure par la profondeur du chemin d’attribution de crédit (CAP), qui relie les entrées aux sorties. La plupart des chercheurs considèrent que le deep learning nécessite une profondeur de CAP supérieure à deux, sans limite universellement acceptée entre l’apprentissage superficiel et le deep learning.

• Les architectures peuvent être construites couche par couche, facilitant la sélection des caractéristiques qui optimisent les performances.
• Le deep learning peut être appliqué à des tâches d’apprentissage non supervisé, un atout majeur étant donné la prévalence des données non étiquetées.

En tant que sous-domaine de l’IA, le deep learning apprend aux ordinateurs à traiter des données comme le ferait le cerveau humain. La reconnaissance d’images, de textes, et d’autres motifs de données est au cœur de ses applications, produisant des insights et des prévisions précises.

• Un modèle du deep learning est caractérisé par trois types de couches : la couche d’entrée (où les données sont introduites), les couches cachées (qui traitent les données), et la couche de sortie (où le résultat est généré).
• Le deep learning utilise des réseaux de neurones à plusieurs couches pour tirer des conclusions basées sur l’apprentissage des données. Des modèles de langage avancés comme ChatGPT sont conçus sur cette base spécifique, utilisant un type particulier de réseau de neurones appelé transformateur.

Ce domaine représente une approche algorithmique qui mime les activités cognitives du cerveau grâce à des réseaux de neurones artificiels, plaçant le deep learning comme une technique incontournable dans le paysage de l’intelligence artificielle moderne.

Deep learning vs machine learning

Le machine learning, ou apprentissage automatique, représente un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA). Il se concentre principalement sur le développement d’algorithmes permettant aux ordinateurs d’apprendre à partir de données, d’identifier des motifs et de faire des prédictions sans être explicitement programmés pour chaque tâche.

Le deep learning, ou apprentissage profond, constitue lui aussi un sous-ensemble du machine learning. Il utilise des réseaux de neurones artificiels, conçus pour simuler le fonctionnement du cerveau humain, afin d’analyser des données à des niveaux d’abstraction plus élevés. Cela permet au deep learning de traiter des volumes de données beaucoup plus importants et complexes.

• Toutes les techniques de deep learning sont intégrées dans le champ plus large du machine learning.
• Le machine learning inclut également d’autres modèles comme les arbres de décision, les machines à vecteurs de support (SVM), et les méthodes de régression.
• Le deep learning nécessite généralement plus de données et des ressources computationnelles supérieures par rapport aux méthodes traditionnelles de machine learning.
• Alors que le machine learning peut fonctionner efficacement avec un petit ensemble de données, le deep learning s’améliore avec la quantité et la diversité des données disponibles.

En résumé, si tout le deep learning peut être considéré comme du machine learning, tous les systèmes de machine learning ne relèvent pas de l’approche du deep learning, ce qui en fait un domaine distinct et spécialisé au sein de l’écosystème de l’intelligence artificielle.

Comment fonctionne le deep learning ?

Le deep learning repose sur des modèles de réseaux neuronaux inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ces derniers contiennent des millions de neurones biologiques interconnectés qui interagissent pour traiter et apprendre des informations. De manière similaire, les réseaux neuronaux du deep learning sont constitués de nœuds logiciels qui mènent des calculs mathématiques pour traiter les données.

Au cœur du deep learning, un modèle informatique est capable d’apprendre à réaliser des tâches de classification à partir de données brutes telles que des images, du texte ou des sons, sans nécessiter de règles ou de caractéristiques préprogrammées. Ce processus implique une analyse directe des données, permettant au modèle d’extraire des informations significatives sans intervention humaine lors de la phase d’apprentissage.

Les réseaux de deep learning s’appuient sur des architectures multicouches pour traiter les informations. Chaque couche d’un réseau apprend des caractéristiques spécifiques, par exemple :

• Les contours et les formes lors de la reconnaissance d’images.
• Des motifs syntaxiques lors du traitement du langage naturel.

Cette hiérarchie de traitement permet au modèle de détecter des objets complexes ou des significations à partir d’entrées relativement simples.

En tant que sous-ensemble du machine learning, le deep learning est particulièrement efficace pour analyser des données non structurées, telles que celles générées sur internet ou par des capteurs. En automatisant l’examen de grandes quantités de données, le deep learning permet aux entreprises de gagner un temps précieux dans l’analyse et l’exploitation des informations disponibles.

Applications du deep learning

Le deep learning, sous-catégorie de l’intelligence artificielle, offre de nombreuses applications dans divers secteurs. En matière de santé, il facilite la détection des maladies grâce à la détection assistée par ordinateur, permettant aux professionnels de la santé de diagnostiquer plus efficacement.

Dans le contexte de la reconnaissance visuelle, cette technologie optimise le tri des images en classifiant celles-ci par différents critères tels que le lieu, les visages, les événements et les dates. Cela simplifie la recherche de photos spécifiques dans une bibliothèque, même en l’absence de métadonnées.

La détection de fraude représente une autre application clé. Des entreprises comme PayPal exploitent des algorithmes de deep learning pour analyser des données et prévenir des activités frauduleuses. Cette approche améliore significativement l’identification des anomalies, grâce à l’architecture avancée des réseaux neuronaux.

Les applications pratiques du deep learning s’étendent également à la gestion de la relation client et à l’intelligence vocale. Par exemple, le deep learning extrait des tendances des données clients, permettant d’identifier les meilleures opportunités de vente tout en prévoyant les besoins en support client, ce qui enrichit l’expérience utilisateur.

Dans le domaine de la vision par ordinateur, des programmes d’IA sont formés pour détecter des objets dans des images. Des entreprises comme Neurala et ZeroEyes utilisent ces technologies pour réaliser des inspections de qualité ou détecter des armes à feu dans des espaces publics, augmentant ainsi la sécurité.

En agriculture, le deep learning optimise divers processus, notamment la détection d’animaux sauvages intrusifs et la prévision des rendements agricoles. Des sociétés telles que Blue River Technology intègrent cette technologie avec la robotique pour développer des machines agricoles intelligentes.

Des applications variées de deep learning incluent :

• Reconnaissance d’images
• Traitement du langage naturel (NLP)
• Développement de voitures autonomes
• Détection de fraudes et anomalies
• Recommandations personnalisées
• Assistants virtuels
• Traduction automatique
• Jeux complexes

Enfin, les assistants virtuels comme Alexa et Siri utilisent le deep learning pour bien comprendre le langage humain pendant les interactions, ce qui inclut également des algorithmes capables d’effectuer des traductions entre différentes langues.

Les principaux domaines d’application du deep learning sont :

• Vision par ordinateur
• Traitement du langage naturel
• Santé
• Finance
• Agro-technologie
• Cybersécurité

Le deep learning démontre ainsi sa capacité à transformer divers secteurs en améliorant les processus et en offrant des solutions innovantes adaptées aux besoins contemporains.

Utilisation de Python pour le deep learning

Le deep learning représente un domaine en pleine expansion, et Python s’impose comme le langage de choix pour sa mise en œuvre, principalement en raison de sa lisibilité et de la richesse de ses bibliothèques. En particulier, Keras, développée par François Chollet, offre une interface intuitive pour le développement de modèles de deep learning. Le livre « Deep Learning with Python » en est le meilleur exemple, mettant l’accent sur la compréhension des concepts de base et leur application pratique.

Les principaux domaines d’application du deep learning incluent :

• Vision par ordinateur : Traitement et classification d’images.
• Traitement du langage naturel : Compréhension et génération de texte.
• Modèles génératifs : Production de nouveaux contenus basés sur des données existantes.

Keras fait partie intégrante de TensorFlow et se distingue par sa facilité d’utilisation. Elle permet de définir des modèles de réseaux de neurones avec un nombre minimal de lignes de code. Pour bénéficier de cette bibliothèque, l’environnement suivant doit être configuré :

• Python 2 ou 3 installé et configuré.
• SciPy, incluant NumPy, installé.
• Keras avec un backend compatible (Theano ou TensorFlow).

Le processus de création d’un modèle Keras suit plusieurs étapes essentielles :

• Charger des données : Importation et prétraitement des données nécessaires.
• Définir le modèle Keras : Création d’un modèle séquentiel en ajoutant couche par couche.
• Compiler le modèle : Configuration du modèle pour l’entraînement.
• Ajuster le modèle : Entraînement des paramètres du modèle.
• Évaluer le modèle : Mesure de sa performance.
• Faire des prédictions : Utilisation du modèle pour réaliser des inférences.

Pour illustrer ces concepts, un tutoriel pratique peut conduire à la création d’un modèle de classification binaire, par exemple, avec un jeu de données concernant le diabète. Cette approche démontre la puissance de Keras pour simplifier le développement de solutions basées sur le deep learning.

La popularité de Python dans le domaine du deep learning est également renforcée par :

• Bibliothèques étendues : TensorFlow, PyTorch et autres facilitent le développement.
• Soutien communautaire solide : Partage de ressources et aide disponible.
• Facilité d’utilisation : Python est apprécié des novices et des professionnels pour sa simplicité.

Enfin, bien que des défis comme la performance existent, ils peuvent être atténués par une optimisation efficace. Grâce à sa popularité croissante et ses capacités, Python s’affirme comme le meilleur choix pour le développement de réseaux neuronaux, consolidant ainsi sa position dominante dans le domaine de l’apprentissage automatique.

Algorithmes de deep learning

Le deep learning a connu une montée en popularité significative dans le domaine du calcul scientifique, et ses algorithmes sont intégralement adoptés par diverses industries pour résoudre des problèmes techniques complexes. Ces algorithmes fonctionnent par le biais de réseaux neuronaux, qui imitent le fonctionnement du cerveau humain pour effectuer des tâches spécifiques.

Les modèles de deep learning utilisent une variété d’algorithmes, chacun étant optimisé pour des types de tâches particuliers. Il est essentiel d’avoir une compréhension approfondie des algorithmes principaux afin de sélectionner celui qui convient le mieux. Parmi les algorithmes notables employés figurent :

• Réseaux de neurones profonds (DBNs) : modélisent des variables latentes stochastiques à plusieurs niveaux, utilisés pour l’extraction de caractéristiques et la réduction de dimensionnalité.
• Réseaux de neurones à mémoire à long terme (LSTMs) : capables d’apprendre des dépendances à long terme, ce qui les rend efficaces pour des applications comme la reconnaissance vocale et la prévision de séries temporelles.

Contrairement aux méthodes traditionnelles d’apprentissage automatique, les algorithmes de deep learning exploitent des réseaux de neurones multicouches pour apprendre à partir de grandes quantités de données non structurées. Cela leur permet d’acquérir des représentations de données complexes sur plusieurs niveaux d’abstraction, sans nécessiter d’ingénierie de fonctionnalités manuelle.

Dans le secteur de la santé, les algorithmes de deep learning permettent d’optimiser les diagnostics et les traitements en appliquant des techniques d’analyse aux images médicales et aux dossiers de santé. Les réseaux neuronaux, formés sur d’importants ensembles de données, peuvent détecter des anomalies radiologiques que l’œil humain peinerait à discerner, prédire les résultats de santé des patients et recommander des doses de médicaments adaptées.

Les dix algorithmes de deep learning les plus courants sont :

1. Réseaux neuronaux convolutionnels (CNNs)
2. Réseaux neuronaux récurrents (RNNs)
3. Réseaux de mémoire à long et court terme (LSTMs)
4. Réseaux antagonistes génératifs (GANs)
5. Réseaux de transformateurs
6. Autoencodeurs
7. Réseaux de croyance profonde (DBNs)
8. Réseaux Q profonds (DQNs)

Les algorithmes de deep learning imitent le cerveau humain, créant une interaction qui donne l’impression d’échanger avec un être humain. De plus, ces algorithmes sont généralement formés sur des ensembles de données étiquetées, apprenant à associer des caractéristiques avec les étiquettes appropriées. Ils ont accompli des succès significatifs dans les tâches d’analyse de données, révélant des motifs complexes au sein des données.

Pourquoi s’appelle-t-il deep learning ?

L’origine du terme « deep learning » repose sur le développement et l’évolution des réseaux de neurones, inspirés des fonctions cognitives du cerveau. Cette approche remonte à l’étude du modèle associatif du cerveau, qui a jeté les bases initiales du domaine. Au fil des décennies, le deep learning a vu l’émergence de modèles performants, notamment les réseaux de neurones convolutionnels, les réseaux de croyance profonde et les réseaux de neurones récurrents.

Les caractéristiques déterminantes du deep learning incluent :

• Hiérarchie des représentations : Les réseaux profonds apprennent des représentations hiérarchiques des données, extrayant des caractéristiques complexes à partir de données brutes.
• Profondeur des modèles : Le terme « deep » fait référence à la profondeur des architectures des réseaux, qui comportent de nombreuses couches cachées permettant une meilleure modélisation des données.
• Capacité d’apprentissage : Ces modèles peuvent capturer des relations non linéaires sophistiquées, rendant le deep learning adapté pour des applications variées comme la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.

Ainsi, le « deep learning » se distingue par son approche structurée en plusieurs niveaux qui lui permet de surperformer dans des tâches complexes, d’où son appellation qui souligne à la fois la profondeur des réseaux et la sophistication de l’apprentissage qu’ils facilitent.

Différences entre deep learning et AI

Chaque jour, nous croisons des technologies qui reposent sur des termes liés à l’intelligence artificielle (IA) et à l’apprentissage profond (deep learning) dans notre vie quotidienne, notamment les assistants vocaux, les recommandations de films et les diagnostics médicaux. Bien qu’ils soient souvent utilisés de manière interchangeable, il existe des différences fondamentales entre ces deux concepts.

L’intelligence artificielle constitue un domaine vaste, représentant un grand océan qui englobe diverses techniques permettant aux machines de simuler une forme d’intelligence. On peut considérer l’IA comme un ensemble qui inclut à la fois des règles simples, comme celles des jeux de société, et des algorithmes complexes capables de prendre des décisions autonomes. En revanche, l’apprentissage profond est une sous-catégorie de l’IA, conçue pour s’attaquer à des problèmes plus complexes.

• Portée : L’IA inclut l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, ainsi que d’autres techniques d’optimisation, tandis que l’apprentissage profond est spécifiquement axé sur l’utilisation de réseaux neuronaux pour traiter des volumes de données massifs.
• Problèmes résolus : Les systèmes d’IA classiques sont souvent utilisés pour résoudre des problèmes simples et bien définis, alors que l’apprentissage profond est appliqué à des problèmes complexes, comme la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel, et la création artistique.
• Programmation : Les systèmes d’IA traditionnels nécessitent une programmation manuelle pour définir des règles, alors que l’apprentissage profond utilise des méthodes d’apprentissage autonome qui lui permettent de s’auto-réguler et d’apprendre de ses erreurs sans intervention humaine constante.
• Type d’apprentissage : L’apprentissage machine comprend différentes techniques d’apprentissage, dont l’apprentissage supervisé et non supervisé, alors que l’apprentissage profond tire parti d’architectures de réseaux neuronaux pour une analyse plus poussée et des résultats souvent plus performants.
• Applications : L’IA couvre un large éventail d’applications, des recommandations simples aux systèmes de diagnostic avancés, tandis que l’apprentissage profond est particulièrement utile dans des domaines tels que la vision par ordinateur et la compréhension du langage naturel.

En résumé, les différences entre l’apprentissage profond et l’intelligence artificielle résident principalement dans leur portée, leurs méthodes et les types de problèmes qu’ils traitent. Comprendre ces distinctions est essentiel pour appréhender l’impact de ces technologies sur notre futur.