Qu’est-ce que le deep learning ?
Le deep learning, ou apprentissage profond en français est une branche avancée de l’intelligence artificielle qui cherche à imiter le fonctionnement du cerveau humain. Contrairement aux modèles informatiques classiques où chaque instruction est codée manuellement, cette technologie permet aux machines d’apprendre par elles-mêmes à partir de jeux de données massifs. Les algorithmes de deep learning utilisent des réseaux de neurones artificiels pour traiter l’information de manière progressive et autonome.
Son rôle dans l’essor des IA modernes
Le deep learning alimente aujourd’hui les solutions qui révolutionnent depuis des années notre quotidien. La reconnaissance faciale des smartphones, les services d’assistance vocale (traitement du langage naturel), ou encore le fait de “donner la vue” à nos voitures, qui maintenant peuvent lire les panneaux et s’auto-piloter pratiquement en totale autonomie.
Les modèles deep learning transforment également le service client de manière radicale :
Vous ne savez pas comment démarrer votre appareil électronique, les instructions ne sont pas claires sur la notice ? Pas besoin d’attendre 1h la réponse d’un responsable SAV, posez votre question au chatbot d’aide. Celui-ci décompose votre message en tokens (unités de texte élémentaires), reconnaît les mots-clés, identifie la problématique et vous fournit votre solution en 2 secondes à peine.
Sans ces réseaux de neuronaux profonds, la plupart des applications d’intelligence artificielle que nous utilisons quotidiennement n’existeraient tout simplement pas.
Deep learning vs machine learning : quelle différence ?
Beaucoup, malheureusement, confondent les deux termes, pourtant la distinction est importante.
Le machine learning regroupe l’ensemble des techniques permettant aux machines d’apprendre à partir de données. Le deep learning en fait partie, mais va beaucoup plus loin. Là où le premier nécessite qu’un humain identifie manuellement les caractéristiques pertinentes dans les données fournies (par exemple, définir qu’une oreille pointue et des moustaches caractérisent un chat), les modèles de deep learning découvrent ces caractéristiques tout seuls.
L’apprentissage supervisé traditionnel demande une intervention humaine constante, tandis que les réseaux de neurones profonds analysent les données brutes et déterminent automatiquement ce qui compte vraiment.
Comment ça marche concrètement ?
Imaginez que vous apprenez à un enfant à reconnaître des fruits. Vous ne lui donnez pas une liste de critères techniques. À la place, vous lui montrez des dizaines d’oranges différentes, petites, grandes, plus claires ou foncées. Progressivement, son cerveau crée des connexions et il devient capable de reconnaître une orange même s’il n’en a jamais vu exactement une comme celle-là.
Avec le deep learning on reprend à peu près le même principe, mais avec des réseaux neuronaux artificiels. Ces réseaux de neurones sont organisés en couches successives, d’où le terme « profond ».
La première couche détecte des éléments basiques (des lignes, des formes simples), la suivante combine ces éléments pour identifier des structures plus complexes (des textures, des motifs), et ainsi de suite jusqu’aux couches finales qui reconnaissent des concepts abstraits.
Chaque réseau neuronal s’affine durant la phase d’apprentissage ou phase d’entrainement : plus on alimente le modèle avec des données variées, plus l’algorithme améliore sa compréhension. C’est cette architecture faite de plusieurs couches qui permet à ces modèles d’exceller dans des tâches complexes comme le traitement du langage, le fait de comprendre vos questions même quand vous utilisez des expressions farfelues venus de chez vous !
Forces et limites du Deep learning
Les performances des moteurs IA utilisant le deep learning impressionnent, surtout pour les tâches complexes comme la reconnaissance d’images ou la génération de contenus.
La capacité des réseaux neuronaux à gérer des données non structurées (photos, audio, texte) les rend particulièrement polyvalents. Une fois l’entraînement terminé, un modèle deep learning peut traiter des informations à une vitesse que l’humain ne pourrait jamais atteindre, extraire des types de données spécifiques à partir d’une base de données excel de 4500 lignes par exemple … En 3 secondes seulement.
Cependant, chez Zooka même si nous sommes friands de nouvelles technologies nous sommes d’autant plus intéressés par la transparence. C’est pourquoi il est important de noter que cette puissance a un prix.
Les modèles d’apprentissage profond sont extrêmement gourmands : ils nécessitent des quantités massives de données d’entraînement et une puissance de calcul considérable, ce qui pose des questions environnementales et des questions d’accessibilité.
Les services basés sur ces technologies restent coûteux à développer. Autre point noir, leur fonctionnement reste souvent opaque, on parle de « boîte noire ». Même les experts peinent parfois à expliquer pourquoi un réseau de neurones a pris telle ou telle décision, malgré un apprentissage supervisé rigoureux, ce qui soulève des enjeux éthiques notamment dans les domaines médicaux ou judiciaires.
Malgré ces défis, le machine learning et particulièrement le deep learning continuent de transformer notre rapport à la technologie et ouvrent des perspectives fascinantes pour l’avenir de l’intelligence artificielle. L’enjeux est alors de ne pas négliger la place que l’intelligence humaine devra conserver à l’avenir !
