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Le Deep Learning : une révolution
Deep Machine learning Artificial intelligence AI technology concept on virtual screen.

Le Deep Learning : une révolution

Vous hochez la tête lorsqu’on vous parle du Deep Learning, d’un air connaisseur ! Bien sûr, vous savez de quoi il s’agit : c’est l’une des technologies principales de l’Intelligence Artificielle. Mais encore ? Cette technique d’apprentissage profond est aujourd’hui au coeur de notre société, et nous nous en servons au quotidien, que l’on s’en rende compte ou non. Cela mérite bien une petite mise à jour de nos connaissances sur ce vaste sujet qu’est le Deep Learning, et qui est en train de bouleverser nos vies.

 

D’où vient le Deep Learning ?

Le Deep Learning est un dérivé du “Machine Learning”, que l’on peut traduire par l’Apprentissage automatique des machines. Ce concept est né dans les années 50 grâce au mathématicien britannique Alan Turing, qui a posé les bases de l’informatique moderne. Il est en effet le premier à créer une machine capable d’apprendre. C’est le point de départ vers la recherche de nouvelles techniques de Machine Learning dans les années qui suivent, avec la création de différents algorithmes capables d’apprendre et de s’améliorer de façon autonome.

L’une de ces techniques est la création d’un réseau artificiel de neurones, calqué sur le réseau humain. La base du Deep Learning. Malgré un pic dans les années 80, le Deep Learning ne connaît au début qu’un enthousiasme mitigé. La raison ? Les données à disposition des machines ne sont pas assez nombreuses. Vingt ans plus tard, cela va radicalement changer, et le Deep Learning va prendre toute son importance.

 

Mais au juste, comment fonctionne le Deep Learning ?

Le Deep Learning utilise l’apprentissage supervisé, une technique qui consiste à nourrir un programme de milliers de données étiquetées, qu’il va devoir apprendre à reconnaître. Cet entraînement peut prendre plusieurs heures / jours / semaines, avec pour aboutissement la reconnaissance exacte de l’objet donné (ex : reconnaître une voiture).

Pour ce faire, le Deep Learning s’appuie, comme déjà dit plus haut, sur un réseau de neurones artificiels, conçu sur le même schéma que le réseau de neurones du cerveau humain. Chez l’humain, chaque neurone reçoit des signaux électriques des autres neurones : cela peut aller jusqu’à cent mille signaux ! Au sein d’un réseau artificiel, des signaux voyagent aussi entre les neurones, mais se traduisent en “poids”. Un neurone qui reçoit une charge plus lourde, exerce donc plus d’effet sur les neurones voisins. Le Deep Learning est un réseau en couches (d’où l’appellation “apprentissage profond”). Chaque couche de neurones (il peut y en avoir jusqu’à vingt) approfondit la compréhension de l’image, allant vers des concepts de plus en plus précis. La dernière couche donne la réponse.

On comprend donc mieux l’importance des données : plus elles sont nombreuses, plus le programme peut affiner, devenir précis, et découvrir toutes les subtilités de chaque objet. Et aujourd’hui avec les réseaux sociaux, et les milliards de données partagées dans le monde chaque jour, le Deep Learning s’améliore à une vitesse incroyable ! Une véritable révolution dans l’Intelligence Artificielle.

 

Concrètement, Le Deep Learning, ça sert à quoi ?

Aujourd’hui, le Deep Learning, ce programme d’apprentissage approfondi, est utilisé par des dizaines d’applications et technologies dont on se sert au quotidien. En voici quelques exemples : Google Map capable de repérer sur une image le numéro des rues. Facebook, qui s’en sert pour la reconnaissance faciale sur les photos d’amis par exemple. Siri pour comprendre la voix et adapter ses réponses aux demandes de l’utilisateur. Skype ou Google Trad, qui traduisent des conversations orales en temps réel. Et il y en a bien d’autres !

 

Quel avenir pour le Deep Learning ?

On assiste à une vraie révolution dans le monde de l’Intelligence Artificielle, avec ce programme de Deep Learning qui évolue de manière exponentielle, et cela ultra rapidement.  De nombreux domaines s’intéressent à cette technologie : domaine médical (certains programmes qui utilisent la technologie du Deep Learning sont parfois plus fiable que l’analyse humaine !), domaine scientifique, domaine de la recherche, mais aussi de l’automobile, de l’industrie, le domaine militaire… Les réseaux de neurones artificiels sont de plus en plus précis et performants. Plus on augmente les “couches”, plus les machines vont devenir autonomes et sensibles, avec des capacités décuplées !

 

Ces nouvelles technologies impliquent de nouveaux métiers, auxquels il faut se préparer, se former. Voilà pourquoi l’IA School propose des cursus en intelligence artificielle, à la fois techniques et pratiques, pour préparer les futurs managers, entrepreneurs, techniciens, aux challenges de demain ! Découvrez donc notre programme Grande Ecole, le cycle Mastere, le cycle Bachelor et le cursus stage & alternance sans attendre.

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