L’apprentissage profond, un sous-ensemble de l’apprentissage machine par IA, utilise des réseaux neuronaux multicouches pour imiter les fonctions du cerveau humain. Les ordinateurs peuvent ainsi reconnaître des motifs et prendre des décisions. Il excelle dans les tâches nécessitant une intelligence comparable à celle de l’humain, car il s’effectue directement à partir de vastes ensembles de données sans extraction manuelle de caractéristiques.
Depuis l’arrivée des systèmes numériques, les informaticiens ont eu pour objectif principal d’améliorer les capacités de ceux-ci pour atteindre l’intelligence humaine. Malheureusement, bien que les ordinateurs aient démontré à maintes reprises leur supériorité sur le plan de la mémoire, de la vitesse et de la précision, ils ne peuvent toujours pas rivaliser avec le cerveau humain lorsqu’il s’agit d’interpréter le monde extérieur et d’utiliser ces informations pour éclairer la prise de décisions logiques et fondées sur des faits.
L’apprentissage profond vise à changer la donne. Basée sur des réseaux complexes conçus pour émuler les processus de prise de décision du cerveau humain, cette technologie est essentielle pour permettre aux machines de reconnaître des motifs, de faire des prédictions et d’effectuer des tâches qui étaient auparavant hors de portée de l’intelligence numérique.
Bien qu’il s’agisse d’une technologie relativement nouvelle, l’histoire de l’apprentissage profond débute au milieu du XXe siècle avec l’introduction du concept de « réseaux neuronaux ». Cependant, ce n’est que très récemment que l’apprentissage profond est devenu une réalité dans l’IA, alimenté par l’augmentation exponentielle de la puissance de calcul et de la disponibilité des données. L’importance de l’apprentissage profond réside dans sa capacité inégalée à traiter des données non structurées et à s’en servir pour apprendre. Il est ensuite devenu un outil essentiel dans de nombreux domaines : reconnaissance d’image et de la parole, traitement du langage naturel, véhicules autonomes, et bien plus encore.
Grâce à la large diffusion de la technologie de l’IA, le terme « apprentissage profond » a pris une place importante dans les milieux d’affaires et autres. Cela dit, ce que l’apprentissage profond implique réellement et son lien avec l’apprentissage machine (ML) ne sont pas toujours clairement compris.
L’apprentissage machine englobe les outils, les techniques et les processus utilisés dans les algorithmes d’entraînement pour faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur des données. Les techniques traditionnelles d’apprentissage machine sont adaptées à la gestion des données structurées et peuvent effectuer un large éventail de tâches, du filtrage des courriers indésirables dans les courriels à la recommandation de produits en fonction de l’historique des utilisateurs. Ces méthodes nécessitent souvent une intervention manuelle pour l’extraction et la sélection des caractéristiques, des experts déterminant alors les aspects des données sur lesquels le modèle doit se concentrer.
L’apprentissage profond sert également à enseigner aux algorithmes à prendre des mesures éclairées basées sur des ensembles de données, ce qui en fait un sous-ensemble ou un type d’apprentissage machine. Ce qui distingue l’apprentissage profond de l’apprentissage machine, c’est qu’il n’a pas recours à une intervention manuelle lors du traitement de données non structurées (telles que des images et du texte). Sa conception en réseau neuronal lui permet de repérer automatiquement les caractéristiques des données. Il constitue ainsi une solution idéale pour traiter des tâches plus complexes et nuancées, sans dépendre fortement d’experts humains.
L’apprentissage profond et l’apprentissage machine sont des types d’IA qui tentent de reproduire l’intelligence humaine dans les systèmes numériques.
L’apprentissage profond opère par l’intermédiaire de réseaux neuronaux, des algorithmes complexes modélisés d’après le cerveau humain. Ces réseaux sont constitués de couches de nœuds ou de neurones interconnectés, conçus chacun pour effectuer des calculs précis sur les données lorsqu’elles transitent par le réseau. Le processus commence par la couche d’entrée, qui reçoit les données brutes et déclenche leur traitement qui passe par une ou plusieurs couches masquées avant d’atteindre la couche de sortie.
L’entraînement d’un réseau neuronal implique de régler le poids des connexions entre ces neurones afin de minimiser la différence entre la sortie prévue et la sortie réelle, un processus appelé rétropropagation. Au cours de l’entraînement, le réseau utilise un ensemble de données avec des sorties connues pour apprendre par l’exemple. Le modèle effectue des prédictions basées sur les données d’entrée, calcule l’erreur dans ses prédictions, puis règle le poids dans l’ordre inverse, de la sortie vers la couche d’entrée, dans le but de réduire l’erreur dans les prédictions ultérieures.
À mesure que le modèle itère à travers plusieurs cycles de prédictions, d’erreurs et d’ajustements de poids, il devient de plus en plus affiné et capable de gérer des données réelles. Une fois correctement entraîné, le modèle d’apprentissage profond peut être appliqué à de nouvelles données inconnues et prendre des décisions éclairées basées sur les motifs appris au cours de l’entraînement.
Grâce à l’apprentissage profond, les systèmes numériques peuvent réaliser ce dont ils n’étaient pas capables auparavant : interpréter le monde à la façon d’un humain. Il n’est plus nécessaire d’identifier ou d’expliquer les caractéristiques pertinentes d’ensembles de données volumineux et complexes pour que le système puisse les intégrer dans son algorithme. Les machines peuvent extraire des informations utiles à partir de ressources autrefois hors du champ d’application de l’IA : vidéos, sons, images, dialogues, etc.
En faisant encore plus progresser l’automatisation intelligente, l’apprentissage profond permet aux ordinateurs d’entreprendre des tâches génératives qui dépendaient autrefois de la créativité humaine, telles que produire des images réalistes, composer de la musique, tenir des conversations intelligentes ou coder des logiciels puissants. En outre, la précision de reconnaissance élevée de l’apprentissage profond favorise les avancées dans les domaines où la marge d’erreur est presque inexistante : assistants numériques, détection des fraudes, reconnaissance faciale, véhicules autonomes et appareils médicaux. Ces applications soulignent le potentiel de la technologie en matière de sécurité et de commodité.
Pour accomplir les tâches monumentales associées à la reconnaissance et à l’interprétation des données non structurées, l’apprentissage profond s’appuie sur plusieurs modèles distincts. Ces modèles varient considérablement en matière d’architecture et de fonction, chacun étant conçu pour exceller à différents types de tâches.
Les réseaux neuronaux convolutifs sont spécialisés dans le traitement de données structurées de grille informatique. Les CNN utilisent des couches convolutives pour filtrer les entrées et en extraire des informations utiles, ce qui réduit efficacement la complexité des données tout en préservant leurs caractéristiques essentielles. Les CNN sont ainsi très performants pour des tâches telles que la reconnaissance d’images, la détection d’objets et même l’analyse d’images médicales (où la reconnaissance des motifs et des hiérarchies spatiales joue un rôle clé dans le diagnostic médical).
Les réseaux neuronaux récurrents sont conçus pour gérer des données séquentielles. Ils peuvent conserver les informations en « mémoire » et prendre ainsi des décisions basées à la fois sur l’entrée actuelle et sur les entrées précédentes. Cette caractéristique est particulièrement utile pour les applications telles que la traduction, la reconnaissance vocale et la prédiction de séries chronologiques.
Les modèles de transformeurs deviennent rapidement la base du traitement moderne du langage naturel (NLP). Contrairement aux RNR, les transformeurs traitent des séquences entières de données simultanément, ce qui les rend extrêmement efficaces pour gérer des ensembles de données de texte volumineux. Leur architecture permet une meilleure compréhension du contexte des données. Les tâches telles que la synthèse de texte, la réponse aux questions et la génération de texte détaillé sont ainsi possibles.
Le perceptron multicouche est la forme la plus élémentaire de réseaux neuronaux, car il est constitué d’un nombre réduit de couches. Ces réseaux sont dits à « propagation avant », car le processus d’évaluation des données ne se déplace que dans un seul sens et ne comporte aucune boucle de rétroaction. Bien que moins complexes que d’autres, ces modèles sont parfois mieux adaptés aux ensembles de données imprévisibles ou irréguliers.
Comme indiqué précédemment, les machines d’apprentissage profond sont composées d’architectures complexes appelées réseaux neuronaux. Ces derniers sont structurés en couches, chacune dotée d’une fonction spécifique, qui travaillent ensemble pour traiter les données, reconnaître des motifs et produire des sorties basées sur les entrées. Ces couches sont les composants de base des technologies d’apprentissage profond :
La couche d’entrée est la passerelle par laquelle les données accèdent au réseau neuronal. Chaque neurone de la couche d’entrée représente une caractéristique des données d’entrée, les préparant à être traitées par les couches suivantes. La nature et la structure de la couche d’entrée varient en fonction du type et du format des données analysées.
Les couches cachées se trouvent entre les couches d’entrée et de sortie, là où se déroule la majeure partie du calcul. Ces couches sont dites « cachées », car elles n’interagissent pas directement avec l’environnement externe. Elles transforment plutôt les entrées qu’elles reçoivent, en extrayant et en affinant les caractéristiques des données à mesure de leur progression sur le réseau. Les systèmes d’apprentissage profond plus perfectionnés comportent généralement un nombre élevé de couches cachées complexes.
La couche de sortie constitue la dernière étape d’un réseau neuronal, produisant les résultats du calcul pour une utilisation externe. La couche de sortie interprète les caractéristiques extraites par les couches cachées et produit un résultat compréhensible : le nombre de sorties possibles est en corrélation avec le nombre de nœuds dans la couche de sortie.
La capacité de l’apprentissage profond à interpréter des données complexes et à en tirer des enseignements sans programmation explicite peut être appliquée de plusieurs façons, notamment :
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur permet aux machines d’interpréter et d’interagir avec le monde visuel. Elle révolutionne ainsi les secteurs de la sécurité aux soins de santé en automatisant des tâches telles que la reconnaissance d’images et la détection d’objets.Traitement du langage naturel
Le NLP permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer le langage humain. Cette technologie anime les robots conversationnels, les services de traduction en temps réel, la synthèse de documents, la veille économique de contenu écrit, etc.Conduite automatisée
Grâce à l’apprentissage profond, les véhicules autonomes peuvent interpréter les données des capteurs pour prendre instantanément des décisions dans des environnements dynamiques, créant ainsi une couche supplémentaire de sécurité et de contrôle.Reconnaissance vocale
Cette technologie transforme la parole humaine en un format compréhensible par les machines, ce qui rend les interfaces utilisateur plus intuitives et accessibles. Elle sert à convertir les dialogues parlés au format texte et à créer un sous-titrage en temps réel.Analyses prédictives
S’appuyant sur les données historiques pour prévoir les tendances futures, l’apprentissage profond permet d’optimiser la prise de décision basée sur les données dans les secteurs de la finance, de la santé, du marketing, etc.Moteurs de recommandation
En personnalisant les expériences utilisateur sur les plateformes numériques, l’apprentissage profond améliore le contenu, les recommandations de produits et la publicité, d’où une incidence significative sur le commerce électronique et le divertissement.Apprentissage par renforcement
En apprenant par tâtonnement les actions optimales, les modèles d’apprentissage profond excellent dans les tâches de prise de décision complexes, qu’il s’agisse de jeux de stratégie ou d’applications robotiques.Robotique
L’apprentissage profond permet aux robots d’interagir avec leur environnement de manière plus pointue et autonome, améliorant ainsi leur application dans la fabrication, l’exploration et l’assistance personnelle.Traitement du signal
Le traitement avancé du signal avec apprentissage profond améliore l’efficacité et la précision de l’extraction d’informations à partir de différents types de données, ce qui fait progresser les communications, la santé et la surveillance environnementale.
En tenant compte des cas d’utilisation mentionnés ci-dessus, l’application concrète de l’apprentissage profond est pratiquement illimitée. Voici quelques domaines où l’impact de l’apprentissage profond est le plus important :
Dans les administrations et les forces de l’ordre, les algorithmes d’apprentissage profond analysent les données transactionnelles pour détecter les motifs indiquant des activités frauduleuses ou criminelles. Grâce à la reconnaissance vocale, à la vision par ordinateur et à d’autres applications, l’apprentissage profond permet de passer au crible des volumes importants de données, améliorant ainsi la rapidité et la précision de l’analyse des enquêtes et de l’extraction des preuves. Au-delà du maintien de l’ordre, les gouvernements peuvent utiliser l’apprentissage profond pour mieux comprendre les souhaits et les besoins des citoyens, et prévoir les résultats et les tendances futurs.
Le secteur financier exploite l’apprentissage profond pour les analyses prédictives, qui dirigent les échanges commerciaux algorithmiques, l’évaluation des risques liés aux prêts, la détection des fraudes et la gestion des portefeuilles de crédit et d’investissement. La capacité de l’apprentissage profond à analyser les données non structurées pour identifier des motifs aide les institutions financières à prendre des décisions plus éclairées
Dans le service à la clientèle, les outils basés sur l’IA tels que les robots conversationnels et les agents virtuels peuvent gérer une variété de tâches, allant de la réponse aux questions fréquemment posées à l’acheminement des appels vers le service ou l’agent approprié.
Les applications de reconnaissance d’images basées sur l’apprentissage profond aident les spécialistes de l’imagerie médicale et les radiologues à analyser un plus grand nombre d’images en moins de temps. Cette technologie améliore la détection précoce des maladies tout en optimisant la précision diagnostique.
L’apprentissage profond personnalise l’expérience d’achat en anticipant les préférences des clients et en simplifiant la gestion des stocks. Il aide les détaillants à anticiper les besoins des clients, à optimiser les niveaux de stock et à trouver les meilleurs produits au prix le plus bas.
Le secteur de la fabrication utilise l’apprentissage profond pour améliorer le contrôle de la qualité, la maintenance prédictive et l’efficacité opérationnelle. En identifiant les défauts, en surveillant les processus et en prédisant les pannes d’équipement, l’apprentissage profond réduit les temps d’arrêt et les coûts d’entretien dans les environnements industriels.
L’apprentissage profond améliore la productivité et la planification opérationnelle dans les domaines du transport et de la logistique. Le logiciel de maintenance prédictive anticipe les pannes potentielles, tandis que le suivi des véhicules en temps réel optimise la gestion du parc.
Les entreprises de services publics appliquent l’apprentissage profond pour améliorer le fonctionnement des centres d’appels, la planification de la maintenance et la prévision de la charge. En analysant divers types de données, l’apprentissage profond obtient les aperçus dont il a besoin pour éclairer la stratégie de vente et de charge et recommander des actions correctives pour l’entretien des lignes et des équipements.
Bien que l’apprentissage profond offre des progrès significatifs dans un certain nombre de secteurs, il présente également plusieurs difficultés qui peuvent entraver son application et son efficacité. Les organisations qui cherchent à tirer parti de l’apprentissage profond doivent surmonter ces obstacles pour profiter pleinement de ses capacités. Lors de l’examen de solutions d’apprentissage profond, tenez compte des points suivants :
Les modèles d’apprentissage profond sont gourmands en données et nécessitent de grandes quantités de données étiquetées de qualité pour être entraînés efficacement. Cette exigence peut constituer un obstacle important, en particulier dans les domaines où les données sont rares, sensibles ou coûteuses à acquérir.
Les techniques d’augmentation des données, qui améliorent la taille et la diversité des ensembles de données en créant des versions modifiées des données existantes, peuvent constituer la solution. L’apprentissage par transfert peut également être utilisé. Un modèle développé pour une tâche ressert pour une seconde tâche connexe, ce qui réduit le besoin d’ensembles de données volumineux dans le nouveau domaine.
Le processus d’entraînement des modèles d’apprentissage profond peut être lent et laborieux, en particulier à mesure que les modèles et les ensembles de données évoluent. Cela peut entraver le développement et le déploiement de solutions d’IA.
Des techniques telles que l’informatique distribuée peuvent être utilisées pour accélérer le processus d’entraînement en répartissant la charge de travail sur plusieurs processeurs. Des algorithmes et des accélérateurs matériels plus efficaces peuvent également réduire les temps d’entraînement.
La complexité des modèles d’apprentissage profond nécessite souvent d’importantes ressources de calcul, qui peuvent s’avérer extrêmement coûteuses pour les petites entreprises ou les chercheurs.
Pour résoudre ce problème, les utilisateurs peuvent recourir à des services basés sur le nuage qui offrent des capacités de traitement de l’IA évolutives. Les utilisateurs paient pour la puissance de calcul dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin. Une autre approche consiste à optimiser l’architecture des modèles, en les rendant plus légers et plus rapides sans transiger sur la performance.
Les modèles d’apprentissage profond, en particulier ceux comportant de nombreuses couches, peuvent se révéler des « boîtes noires ». Il devient alors difficile de comprendre comment ils sont arrivés à une certaine décision. Cette opacité peut être problématique, en particulier dans les secteurs qui exigent des traces d’audit et des responsabilités claires.
Développer des modèles plus interprétables ou intégrer des techniques telles que l’IA explicable qui aident à clarifier le processus de prise de décision peut accroître la transparence.
Les modèles d’apprentissage profond ne se détachent pas assez des données d’entraînement, les mémorisant plutôt que d’apprendre à généraliser à partir de celles-ci. La performance sur les nouvelles données inconnues pâtit de ce « surapprentissage ».
Pour éviter le surapprentissage, des techniques telles que la régularisation et l’abandon peuvent être utilisées pour pénaliser la complexité ou ignorer aléatoirement des unités pendant l’entraînement. Le modèle apprend à fonctionner correctement sur différents ensembles de données.
Difficultés mises à part, l’apprentissage profond offre une série d’avantages qui en font un outil indispensable dans les secteurs des technologies et des affaires modernes. Parmi les avantages clés du déploiement de l’apprentissage profond figurent notamment :
Les modèles d’apprentissage profond sont réputés pour leur précision, en particulier pour les tâches qui impliquent des ensembles de données extrêmement complexes. En effet, les modèles sont capables d’apprendre directement à partir de grandes quantités de données brutes, affinant leurs algorithmes et améliorant continuellement leur précision à mesure qu’ils traitent des informations supplémentaires.
L’apprentissage profond prend la relève des modèles traditionnels d’apprentissage machine là où ils ont tendance à échouer : le travail sur des données non traitées et non structurées. Les modèles d’apprentissage profond peuvent détecter et apprendre automatiquement les caractéristiques notables des données complexes sans intervention humaine. Cela simplifie le processus de préparation des données et améliore la capacité de la machine à découvrir des aperçus pertinents dans les données trop variées pour les méthodes d’analyse conventionnelles.
L’apprentissage profond excelle à identifier les motifs et les relations cachés au sein des données qui pourraient échapper aux experts humains. En révélant ces motifs, l’apprentissage profond fournit aux entreprises de nouveaux aperçus pour stimuler l’innovation et améliorer les stratégies.
L’apprentissage profond peut être appliqué de manière non supervisée. Il peut apprendre et comprendre les données sans avoir besoin d’ensembles de données étiquetés. Cela est particulièrement utile lorsque vous traitez de grandes quantités de données non étiquetées pour lesquelles l’étiquetage manuel serait peu pratique ou impossible.
Capable de travailler avec des données volatiles (telles que les flux de données en temps réel dans des domaines tels que l’analyse des tendances des médias sociaux ou les prévisions boursières), l’apprentissage profond peut s’adapter aux changements des motifs de données de manière dynamique. Cela est crucial pour les applications où les données évoluent constamment.
Le nuage est particulièrement adapté à l’exécution d’algorithmes d’apprentissage profond, offrant ainsi des avantages supplémentaires à ceux qui choisissent d’associer ces technologies. L’apprentissage profond dans le nuage est inégalé en matière d’évolutivité et de rapidité. Il donne aux entreprises les ressources et la puissance de traitement supplémentaires dont elles ont besoin pour traiter les ensembles de données les plus divers.
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