L’apprentissage profond, un sous-ensemble de l’apprentissage machine par IA, utilise des réseaux neuronaux multicouches pour imiter les fonctions du cerveau humain, permettant aux ordinateurs de reconnaître des schémas et de prendre des décisions. Apprenant directement à partir de vastes ensembles de données sans extraction manuelle des fonctions, il excelle dans les tâches nécessitant une intelligence humaine.
Depuis que les systèmes digitaux existent, l’objectif principal des professionnels de la science informatique est d’améliorer leurs capacités pour obtenir une intelligence fonctionnant comme l’intelligence humaine. Malheureusement, bien que les ordinateurs aient maintes fois démontré leur supériorité en ce qui concerne la mémoire, la vitesse et la précision, lorsqu’il s’agit d’interpréter le monde extérieur et d’utiliser ces informations pour prendre des décisions logiques et fondées sur des preuves, ils n’ont jamais pu égaler le cerveau humain.
L’apprentissage profond change 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 schémas, de faire des prédictions et d’effectuer des tâches qui n’étaient pas, auparavant, dans les cordes de l’intelligence digitale.
Bien qu’il s’agisse d’une technologie relativement nouvelle, l’histoire de l’apprentissage profond remonte au milieu du 20e siècle avec l’introduction du concept de « réseaux neuronaux ». Cependant, ce n’est que récemment que l’apprentissage profond est devenu une réalité dans le domaine de l’IA, grâce à 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 apprendre à partir de ces données. C’est ce qui en fait un outil essentiel dans de nombreux domaines : reconnaissance des images et de la voix, traitement du langage naturel, véhicules autonomes, etc.
Depuis l’avènement de l’IA, désormais largement utilisée, le terme « apprentissage profond » s’est imposé dans le secteur économique et dans bien d’autres domaines. Toutefois, ce que l’apprentissage profond recouvre réellement et son lien avec l’apprentissage machine (ML) sont parfois confus.
L’apprentissage machine englobe les outils, les techniques et les processus utilisés pour entraîner les algorithmes afin qu’ils puissent faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur des données. Les techniques d’apprentissage machine traditionnelles sont efficaces dans la gestion des données structurées et peuvent effectuer un large éventail de tâches, du filtrage des spams dans les e-mails aux recommandations de produits basées sur l’historique de l’utilisateur. Ces méthodes nécessitent souvent une intervention manuelle pour extraire et sélectionner des fonctions, les experts déterminant les aspects des données sur lesquels le modèle doit se concentrer.
L’apprentissage profond est utilisé pour enseigner aux algorithmes à prendre des mesures basées sur des ensembles de données, c’est donc un sous-ensemble, ou un type, d’apprentissage machine. Ce qui distingue l’apprentissage profond de l’apprentissage machine, c’est qu’il ne nécessite pas d’intervention manuelle lorsqu’il traite des données non structurées (telles que des images ou du texte). Sa conception en réseau neuronal lui permet d’identifier automatiquement les fonctions pertinentes dans les données, sans dépendre fortement d’experts humains, ce qui le rend particulièrement adapté aux tâches plus complexes et nuancées.
L’apprentissage profond et l’apprentissage machine sont deux types d’IA qui tentent de reproduire l’intelligence humaine dans les systèmes digitaux.
L’apprentissage profond fonctionne via des réseaux neuronaux, des algorithmes complexes modélisés en se basant sur le cerveau humain. Ces réseaux se composent de couches de nœuds ou de neurones interconnectés, conçus pour effectuer des calculs spécifiques sur les données lorsque celles-ci passent par le réseau. Le processus commence par la couche d’entrée, qui reçoit les données brutes et lance la séquence de traitement des données. Puis les données passent par une ou plusieurs couches masquées avant d’atteindre la couche de sortie.
Pour entraîner un réseau neuronal, il est nécessaire d’ajuster le poids des connexions entre les neurones afin de réduire la différence entre la sortie prévue et la sortie réelle. Ce processus s’appelle la rétropropagation. Pendant l’entraînement, le réseau utilise un ensemble de données avec des sorties connues, pour apprendre en se basant sur des exemples. Le modèle effectue des prédictions basées sur les données d’entrée, calcule les erreurs dans ses prévisions, puis effectue une pondération inverse (de la couche de sortie vers la couche d’entrée) dans le but de réduire les erreurs dans les prévisions ultérieures.
Le modèle effectue de nombreux cycles de prédictions, d’erreurs et de pondération. Il s’affine ainsi au fur et à mesure et devient capable de traiter des données réelles. Une fois correctement entraîné, le modèle d’apprentissage profond peut être appliqué à de nouvelles données jamais rencontrées, et prendre des décisions pertinentes basées sur les schémas qu’il a appris au cours de son entraînement.
L’apprentissage profond fournit aux systèmes digitaux une capacité inédite jusqu’alors : interpréter le monde de manière humaine. Il n’est plus nécessaire d’identifier ou d’expliquer quelles sont les fonctions pertinentes des ensembles de données volumineux et complexes pour que le système les intègre à son algorithme. L’apprentissage profond permet aux machines d’extraire des informations utiles à partir de ressources qui étaient auparavant hors du champ de compétence de l’IA : vidéos, fichiers audio, images, dialogues, etc.
L’apprentissage profond mène l’automatisation intelligente plus loin que jamais, en permettant aux ordinateurs d’effectuer des tâches génératives autrefois du domaine exclusif de la créativité humaine : production d’images réalistes, composition musicale, conversations intelligentes ou codage de programmes logiciels puissants. En outre, la grande précision des fonctions de reconnaissance de l’apprentissage profond permet des avancées dans des domaines où la marge d’erreur est quasi inexistante : assistants digitaux, détection des fraudes, reconnaissance faciale, véhicules autonomes et appareils médicaux. Ces applications soulignent bien le potentiel de cette technologie pour améliorer la sécurité et faciliter la vie des utilisateurs.
Pour accomplir les tâches monumentales associées à la reconnaissance et l’interprétation des données non structurées, l’apprentissage profond s’appuie sur plusieurs modèles distincts. Ces modèles varient considérablement en termes d’architecture et de fonction, chacun étant conçu pour exceller dans différentes catégories de tâches.
Les réseaux neuronaux convolutifs sont spécialisés dans le traitement des données structurées en grille. Les CNN utilisent des couches convolutionnelles pour filtrer les entrées afin d’obtenir des informations utiles, simplifiant ainsi efficacement les données tout en préservant leurs fonctions essentielles. Les CNN sont donc très efficaces pour les tâches telles que la reconnaissance d’images, la détection d’objets et même l’analyse d’images médicales (où la reconnaissance des schémas et des hiérarchies spatiales joue un rôle clé dans le diagnostic médical).
Les réseaux neuronaux récurrents sont conçus pour gérer des données séquentielles. Les RNN peuvent conserver les informations en mémoire au fil du temps, pour prendre des décisions basées à la fois sur les entrées actuelles 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 temporelles.
Les modèles de transformeurs sont en train de devenir incontournables dans le traitement du langage naturel moderne (NLP). Contrairement aux RNN, les transformeurs traitent simultanément des séquences entières de données, ce qui les rend extrêmement efficaces pour gérer de grands ensembles de données de texte. Leur architecture permet une meilleure compréhension du contexte des données, alimentant des tâches comme le résumé de texte, la réponse aux questions et la génération de textes détaillés.
Le perceptron multicouche, la forme la plus basique de réseaux neuronaux, est composé d’un nombre minimal de couches. C’est un réseau dit « à propagation directe », car le processus d’évaluation des données ne va que dans une seule direction et ne comporte aucune boucle de commentaires. Bien que moins complexe que d’autres modèles, le MLP est parfois mieux adapté aux ensembles de données imprévisibles ou irréguliers.
Comme mentionné précédemment, les machines d’apprentissage profond sont composées d’architectures complexes appelées réseaux neuronaux. Ces réseaux sont structurés en couches, chacune ayant une fonction spécifique, et fonctionnent ensemble pour traiter les données, reconnaître des schémas et produire des sorties en fonction des entrées. Ces couches sont les composants les plus fondamentaux des technologies d’apprentissage profond :
La couche d’entrée est la porte qui permet aux données d’entrer dans le réseau neuronal. Chaque neurone de la couche d’entrée représente une fonction des données d’entrée et les prépare 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 masquées résident entre les couches d’entrée et de sortie. C’est là que la majeure partie du calcul a lieu. Ces couches sont dites « masquées », car elles n’interagissent pas directement avec l’environnement externe. Elles effectuent des transformations sur les entrées qu’elles reçoivent, en extrayant et en affinant les fonctions à mesure que les données pénètrent plus profondément dans le réseau. Les systèmes d’apprentissage profond plus sophistiqués comportent généralement un grand nombre de couches masquées complexes.
La couche de sortie est la dernière étape du réseau neuronal. Elle fournit les résultats du calcul pour une utilisation externe. La couche de sortie interprète les fonctions extraites par les couches masquées pour donner un résultat compréhensible : le nombre de sorties possibles est corrélé au nombre de nœuds de la couche de sortie.
L’apprentissage profond interprète des données complexes et en tire des enseignements sans programmation explicite, une capacité qui peut être appliquée de plusieurs façons :
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur permet aux machines d’interpréter l’univers visuel et d’interagir avec lui, et révolutionne de nombreux secteurs, de la sécurité à la santé, en automatisant des tâches telles que la reconnaissance des images et la détection des objets.Traitement du langage naturel (NLP)
Le NLP permet aux machines de comprendre, d’interpréter et de générer du langage humain. Cette technologie alimente les chatbots, les services de traduction en temps réel, la synthèse de documents, l’analyse de la Business Intelligence sur les contenus écrits, etc.Conduite automatisée
Grâce à l’apprentissage profond, les véhicules autonomes peuvent interpréter les données des capteurs pour prendre des décisions en une fraction de seconde 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 que les machines peuvent comprendre, rendant les interfaces utilisateur plus intuitives et plus accessibles. Cette fonction permet de convertir les conversations en texte et de créer des sous-titres en temps réel.Analyses prédictives
En exploitant 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 et autres.Moteurs de recommandations
En personnalisant les expériences utilisateur sur les plateformes digitales, l’apprentissage profond améliore les contenus, les recommandations de produits et la publicité, ce qui a un effet positif important sur l’e-commerce et le divertissement.Apprentissage par renforcement
En apprenant quelles sont les actions optimales via un processus d’essais et d’erreurs, les modèles d’apprentissage profond excellent dans les tâches de prise de décision complexes, du jeu stratégique à la robotique.Robots
L’apprentissage profond permet aux robots d’interagir avec leurs environnements de manière plus sophistiquée et autonome, améliorant ainsi leur utilisation dans les domaines de la production industrielle, de l’exploration et de l’assistance personnelle.Traitement du signal
Le traitement avancé du signal avec l’apprentissage profond améliore l’efficacité et la précision de l’extraction d’informations à partir de différents types de données, et fait progresser les communications, la santé et la surveillance de l’environnement.
Compte tenu des cas d’utilisation mentionnés ci-dessus, les applications concrètes de l’apprentissage profond sont presque illimitées. Voici quelques-unes des applications les plus remarquables de l’apprentissage profond :
Dans le secteur public et les forces de l’ordre, des algorithmes d’apprentissage profond analysent les données transactionnelles pour détecter les schémas 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 filtrer de grands volumes de données, améliorant ainsi la vitesse et la précision de l’analyse des investigations et de l’extraction des preuves. Au-delà de son utilisation par les forces de l’ordre, l’apprentissage profond peut également permettre au secteur public de mieux comprendre les souhaits et les besoins des citoyens, et de prévoir les résultats et tendances futurs.
Le secteur financier utilise l’apprentissage profond pour l’analyse prédictive, qui favorise le trading algorithmique, l’évaluation des risques pour l’octroi des prêts, la détection des fraudes et la gestion des portefeuilles de crédit et d’investissement. En analysant les données non structurées pour identifier des schémas, l’apprentissage profond aide les institutions financières à prendre des décisions plus éclairées.
Les outils guidés par l’IA, tels que les chatbots et les agents virtuels, peuvent gérer de nombreuses tâches de service client, allant de la réponse aux questions fréquentes 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, plus rapidement. Cette technologie améliore la détection précoce des maladies tout en optimisant la précision du diagnostic.
L’apprentissage profond personnalise l’expérience d’achat en prévoyant les préférences des clients et en rationalisant la gestion de l’inventaire. Il aide les détaillants à anticiper les besoins des clients, à optimiser les niveaux de stock et à trouver les produits de la meilleure qualité aux prix les plus bas.
Le secteur de la production industrielle utilise l’apprentissage profond pour améliorer le contrôle qualité, la maintenance prédictive et l’efficacité opérationnelle. En identifiant les défauts, en surveillant les processus et en anticipant les pannes sur les équipements, l’apprentissage profond réduit les temps d’arrêt et les coûts de maintenance dans les environnements industriels.
L’apprentissage profond améliore la productivité et la planification opérationnelle dans le secteur 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 de la flotte.
Les entreprises de services publics utilisent l’apprentissage profond pour améliorer les opérations des centres d’appels, la planification de la maintenance et les prévisions de charge de travail. En analysant différents types de données, l’apprentissage profond obtient les informations nécessaires pour éclairer la stratégie de vente et de gestion de la charge de travail et recommander des actions correctives pour la maintenance des lignes et des équipements.
Bien que l’apprentissage profond permette d’accomplir d’importantes avancées dans un certain nombre de secteurs, il s’accompagne également d’un certain nombre de défis qui peuvent entraver son application et son efficacité. Les entreprises qui veulent exploiter l’apprentissage profond doivent surmonter ces obstacles pour tirer pleinement parti de ses capacités. Lorsque vous envisagez d’adopter des solutions d’apprentissage profond, prenez les points suivants en considération :
Les modèles d’apprentissage profond utilisent énormément de données. Pour les entraîner efficacement, il est donc nécessaire de disposer de gros volumes de données étiquetées de haute qualité. Cela peut constituer un obstacle important, en particulier dans les domaines où les données sont rares, sensibles ou coûteuses à acquérir.
Les techniques d’augmentation de données, qui améliorent la taille et la diversité des ensembles de données en créant des versions modifiées des données existantes, peuvent constituer une bonne solution. Il est également possible d’utiliser l’apprentissage par transfert, dans lequel un modèle développé pour une tâche est réaffecté à une seconde tâche associée, ce qui réduit la nécessité d’avoir recours à de grands ensembles de données 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 se développent. Cela peut entraver le développement et le déploiement des solutions d’IA.
Des techniques telles que l’informatique distribuée peuvent être utilisées pour accélérer le processus d’entraînement en divisant la charge de travail entre plusieurs processeurs. Des algorithmes et des accélérateurs matériels plus efficaces peuvent également réduire la durée d’entraînement.
La complexité des modèles d’apprentissage profond nécessite souvent des ressources informatiques considérables, ce qui peut s’avérer extrêmement coûteux pour les chercheurs ou les petites entreprises.
Pour résoudre ce problème, les utilisateurs peuvent utiliser des services basés sur le cloud qui offrent des options de traitement d’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 compromettre les performances.
Les modèles d’apprentissage profond, en particulier ceux comportant de nombreuses couches, peuvent agir comme des « boîtes noires », et il devient alors difficile de comprendre comment ils sont arrivés à certaines décisions. Ce manque de transparence peut être problématique, en particulier dans les secteurs qui exigent des pistes d’audit et une responsabilité claires.
Le développement de modèles plus interprétables ou l’intégration de techniques telles que l’IA explicable (XAI) qui aident à clarifier le processus de prise de décision peuvent accroître la transparence.
Les modèles d’apprentissage profond sont parfois trop affinés avec les données d’entraînement. Ils les mémorisent au lieu d’apprendre à généraliser à partir de ces données. C’est ce qu’on appelle le « surajustement ». Cela entraîne des performances médiocres sur les nouvelles données jamais rencontrées.
Pour éviter le surajustement, des techniques comme la régularisation et le décrochage peuvent être utilisées pour pénaliser la complexité ou ignorer de manière aléatoire des unités pendant l’entraînement, afin d’apprendre au modèle à bien fonctionner sur différents ensembles de données.
Malgré tous ces défis, l’apprentissage profond offre tout un éventail d’avantages qui en font un outil indispensable dans les secteurs de la technologie moderne et des affaires. Les principaux avantages du déploiement de l’apprentissage profond sont les suivants :
Les modèles d’apprentissage profond sont réputés pour leur précision, en particulier dans les tâches qui impliquent des ensembles de données extrêmement complexes. Cela est dû à la capacité de ces modèles à apprendre directement à partir de grandes quantités de données brutes, à affiner leurs algorithmes et à améliorer leur précision en continu, à mesure qu’ils traitent davantage d’informations.
L’apprentissage profond s’illustre là où les modèles traditionnels d’apprentissage machine ont tendance à être insuffisants : travailler avec des données non traitées et non structurées. Les modèles d’apprentissage profond peuvent détecter les fonctions notables et les apprendre automatiquement à partir de données complexes, sans aucune intervention humaine. Cela simplifie le processus de préparation des données et améliore la capacité de la machine à découvrir des informations à partir de données trop variées pour les méthodes d’analyse conventionnelles.
L’apprentissage profond excelle dans l’identification de schémas et de relations cachés dans les données, qui pourraient passer inaperçus pour des experts humains. En révélant ces schémas, l’apprentissage profond fournit aux entreprises de nouvelles informations pour stimuler l’innovation et améliorer les stratégies.
L’apprentissage profond peut être appliqué sans surveillance, ce qui signifie qu’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, qui seraient impossibles à étiqueter manuellement.
Particulièrement adapté aux données volatiles (comme les flux de données en temps réel dans des domaines tels que l’analyse des tendances des réseaux sociaux ou les prévisions du marché boursier), l’apprentissage profond est capable de s’adapter dynamiquement aux changements de schémas de données. Cela est essentiel pour les cas d’utilisation où les données évoluent constamment.
Le cloud est particulièrement adapté à l’exécution d’algorithmes d’apprentissage profond, et ces deux technologies fournissent des avantages supplémentaires à ceux qui choisissent de les associer. L’apprentissage profond dans le cloud offre une évolutivité et une vitesse inégalées, ce qui permet aux entreprises de bénéficier des ressources et de la puissance de traitement accrues dont elles ont besoin pour traiter les ensembles de données les plus divers.
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