Qu’est-ce que le Deep Learning?

L’apprentissage profond ou Deep Learning est un principe technologique indissociable de Machine Learning et de l’intelligence artificielle. Il incorpore l’ensemble des techniques de réseaux de neurones artificiels. Mais pour un fonctionnement optimal, le Deep Learning doit impérativement disposer d’une quantité conséquente de données. Alors pour comprendre son fonctionnement, il est essentiel de s’attarder sur le Machine Learning.

Comprendre les notions clés

Avec l’émergence de l’intelligence artificielle, un nouveau lexique est apparu. Des termes que vous avez probablement lus dans les articles informatiques et scientifiques. Malgré leur récurrence, il n’est pas toujours évident de les appréhender. Lorsqu’on évoque le terme d’intelligence artificielle, il s’agit en réalité d’une allusion aux techniques associées comme le Deep Learning et le Machine Learning. Alors pour vous repérer plus facilement, voyons immédiatement la définition de ces notions :

• Le Machine Learning regroupe la totalité des techniques offrant la capacité aux machines d’apprendre automatiquement à partir d’une base de données. Il s’agit d’une véritable opposition avec la programmation, car cette dernière exécute simplement des actions selon des règles prédéfinies.
• L’intelligence artificielle est un champ de recherche incorporant de nombreuses méthodes et techniques dans le but de reproduire un fonctionnement similaire à celui du cerveau humain.
• Enfin, l’apprentissage profond est une technique de Machine Learning en se basant sur le modèle des réseaux de neurones. Ainsi, ce sont des centaines de couches de neurones qui sont utilisées et empilées dans le but d’obtenir une complexité plus importante à l’établissement des règles.

Quelle différence entre Machine Learning et Deep Learning ?

Le Machine Learning repose sur une création manuelle du data scientist en utilisant des variables explicatives. Ce n’est pas le cas du Deep Learning, car l’opération est réalisée de façon automatique grâce à l’utilisation d’un algorithme se basant sur les données d’entraînement. Chaque couche des réseaux de neurones génère une variable plus avancée en utilisant les données de la couche précédente. À grande échelle, c’est un générateur hiérarchique de variables.

Résultat, Deep Learning utilise une grande quantité de données pour que l’algorithme produise des résultats probants. Une quantité incomparable avec le Machine Learning. Par ailleurs, le cerveau n’est pas en mesure de comprendre le raisonnement d’un algorithme de l’apprentissage profond. Cependant, les résultats obtenus supplantent les capacités humaines.

Comment fonctionne le Deep Learning ?

L’apprentissage profond utilise un réseau de neurones artificiels sur le même principe que celui du cerveau humain. Au minimum, vous trouvez une dizaine de couches et parfois plusieurs centaines en fonction du modèle. Chacune d’entre elles reçoit des informations et ces dernières sont ensuite interprétées pour être transmises à la couche suivante. Par exemple, un système de Deep Learning ne s’attaquera pas directement aux phrases contenues dans un texte, mais il procédera d’abord à la reconnaissance des lettres.

Lorsque des mauvaises réponses sont observées, elles sont éliminées puis renvoyer vers une couche de niveau inférieur dans le but d’ajuster le modèle mathématique. Progressivement, le programme est capable de réorganiser les données en bloc de plus en plus complexes. Une fois le savoir acquis, il est possible d’utiliser le modèle dans d’autres circonstances. Ainsi, si le programme est capable de procéder à l’identification d’un chien, il reconnaîtra automatiquement l’animal sans la moindre intervention humaine. En partant de ce principe, les données initiales sont d’une importance cruciale. Plus le système multiplie les expériences, plus il sera performant.

Quelles sont les applications possibles du Deep Learning ?

Les premiers algorithmes de l’apprentissage profond ont été établis dans les années 1950. Aujourd’hui, les algorithmes sont beaucoup plus performants grâce à l’explosion des capacités de calcul, le développement de nouveaux algorithmes et l’augmentation considérable des données. Résultat, le Deep Learning devient incontournable dans de nombreux domaines comme celui du secteur bancaire, de l’assurance, de la santé ou encore du numérique.

De nombreuses industries ont recours à cette méthodologie se traduisant par une multitude d’applications. Par ailleurs, le cloud computing a largement participé à sa démocratisation et à son accessibilité :

• L’apprentissage profond concerne bien évidemment les secteurs du numérique et des technologies. Entre autres l’analyse de texte afin d’extraire des phrases et de proposer une traduction automatique dans le but de générer des factures et des devis, mais également pour le bon fonctionnement des chatbots.
• L’analyse prédictive de la demande permet une très bonne optimisation des ressources humaines.
• La gestion et la comptabilité bénéficient d’un meilleur support grâce à une très bonne connaissance des règles comptables et fiscales.
• Les bénéfices du Deep Learning sont également palpables dans la détection de fraude et la sécurité informatique.
• N’oublions pas la reconnaissance vocale, contribuant à l’amélioration du support client ou dans l’utilisation des outils d’assistance virtuelle comme OK Google.

Quels sont les bénéfices pour les métiers de gestion ?

De nombreuses activités enregistrent une augmentation conséquente des données numériques. Avec le développement du Deep Learning, la gestion des ressources humaines et les métiers de la comptabilité, de la facturation et de la gestion commerciale recevront une aide intéressante dans le but de réaliser plus rapidement des tâches, tout en diminuant le taux d’erreur. L’usage de l’apprentissage profond permet également de mieux appréhender l’exigence des règles comptables et fiscales.

Quand l’apprentissage profond devient une solution dans l’e-commerce

Une grande quantité d’informations sont générées dans le commerce électronique. Les solutions de Big Data sont incontournables et les distributeurs, les commerçants et les entreprises en sont bien conscients. La révolution de l’intelligence artificielle assure une meilleure gestion de cette grande quantité d’informations en utilisant des technologies comme le Deep Learning.

Concrètement, la boutique proposera des articles intéressants pour sa clientèle grâce à une analyse préalable de l’intelligence artificielle. En fonction des préférences du client, les produits mis en avant bénéficient d’une attention personnalisée. Cette méthode s’appelle l’analyse prédictive et elle demeure d’une grande utilité dans les suggestions d’achat.

Dans une optique de réaliser du commerce électronique, le Deep Learning définit un style individualisé. L’objectif a alors évolué et il ne s’agit plus de créer un site e-commerce pour attirer un maximum d’acheteurs potentiels. Mais plutôt de diffuser des messages clairs et personnalisés à chacun d’eux.

Le processus d’achat des clients est entièrement revu grâce au Deep Learning qui fournit cette fois-ci une analyse approfondie. Ce sont les algorithmes d’apprentissage qui distribuent de précieuses informations à l’entreprise afin que celle-ci améliore l’expérience client. Enfin, le Deep Learning stimule les ventes en ligne par la présence des chatbots.

L’évolution des réseaux de neurones

2012 est une année importante pour l’apprentissage profond. En effet, ImageNet organise chaque année une compétition visant à définir les meilleures solutions de classification d’images. De grands laboratoires participent à ce concours et pour la première fois de son histoire, un algorithme de l’apprentissage profond s’impose. Il supplante tous ses concurrents avec un taux d’erreur réduit de 50 %.

Quatre ans plus tard en 2016, l’intelligence artificielle remporte une nouvelle victoire sur l’humain. L’équipe Google DeepMind créée AlphaGo. L’algorithme réussit l’exploit de battre le champion du monde de jeu de go : Lee Sedol. D’autres progrès sont réalisés la même année avec l’introduction du Deep Learning dans les jeux vidéo.

L’année suivante, Google améliore considérablement les performances de sa traduction automatique en créant un nouvel algorithme de l’apprentissage profond. Avec son efficacité redoutable, des chercheurs décident de suivre une architecture similaire dans le but de résoudre certaines tâches de Natural Language Processing. Une fois de plus, le succès est au rendez-vous.

Quelques exemples d’apprentissage automatique

Comme vous l’avez vu, l’apprentissage profond à de nombreux usages. Facebook l’a bien compris et depuis plusieurs années utilise cette technologie dans la reconnaissance faciale de son réseau social. C’est ainsi que vos amis sur les photographies sont identifiés automatiquement.

Le Deep Learning est également incontournable dans la reconnaissance faciale des dernières générations d’iPhone. D’autres algorithmes sont utilisés par Microsoft et Google pour traduire des conversations orales en temps réel. Le Deep Learning a largement contribué à l’avènement des réseaux neuronaux convolutifs en étant au cœur de la vision robotique et de la vision par ordinateur.