Deep learning

Deep learning : tout savoir sur le nouveau-né du machine learning

Par Souhe Ben Taarit

Le deep learning ou apprentissage profond est une des technologies les plus connues du Machine learning. Cette nouvelle prouesse technologique a été élaborée dans l’objectif de mimer les actions neuronales du cerveau humain. En se basant sur des algorithmes précis, le Deep Learning est créé à partir de neurones artificiels capables de recevoir et d’interpréter les informations reçues.Dans cet article, DigitalCook revient sur la définition du deep Learning, son rôle dans l’avenir de l’intelligence artificielle et les changements qu’il a établis dans les secteurs professionnels.

Deep Learning définition

Le terme « deep » fait référence aux couches de neurones accumulées et qui permettent d’améliorer les performances intellectuelles. Composée de réseaux de neurones artificiels, la technologie de deep Learning est soumise à plusieurs niveaux capables de traiter des données d’entrée de manière spécifique. Chaque sortie de couche devient l’entrée de la couche suivante. Ainsi, le machine Learning permet un apprentissage automatique et indépendant.Dérivé du machine Learning et de l’intelligence artificielle, les techniques de deep Learning sont constituées d’un ensemble d’algorithmes d’apprentissage automatique. Ce modèle algorithmique basé sur les mathématiques est entraîné pour atteindre les mêmes résultats qu’un cerveau humain lorsqu’on lui présente les mêmes informations. D’ailleurs ses algorithmes sont des prototypes inspirés de la structure du cerveau humain, également appelé réseau neuronal. Grâce à plusieurs couches de neurones algorithmiques, le deep Learning permet à la machine de faire preuve d’une intelligence comparable à un cerveau humain. En 2015, des tests ont été réalisés sur une partie de jeu de go organisée lors du programme AlphaGo. Résultat, l’apprentissage profond a battu le champion européen Fan Hui, considéré comme un des plus forts de sa génération.

Le deep Learning : genèse et premiers essais

Ses premiers modèles ont vu le jour à partir des années 2000. Si le terme est encore nouveau, le concept de réseaux de neurones artificielles a été mis en place dans les années 1940 par le neurologue Warren McCulloch et le mathématicien Walter Pitts. Ces deux scientifiques mettent en place le premier modèle informatique du neurone formel, directement inspiré du neurone biologique. Malgré le fonctionnement simple du neurone, la création d’un réseau de milliards de neurones a permis la résolution de problématiques complexes.

Divers autres scientifiques ont saisi l’opportunité afin d’optimiser les recherches de McCulloch et de Pitts. Mais ce n’est qu’au début des années 2000 que le terme deep Learning a commencé à prendre forme. Avec l’émergence d’internet, de l’intelligence artificielle et la sortie d’ordinateurs puissants, il a connu des performances sans égal notamment dans la reconnaissance d’image. En somme, l’apprentissage des machines s’effectue grâce à un entraînement sur des séries complexes. Avec le deep Learning, la machine est capable d’analyser par elle-même une quantité de données astronomiques.

Quels sont les domaines du deep learning ?

À l’heure actuelle, il a touché différents domaines notamment les outils conversationnels tels que les chatbots, la reconnaissance faciale, les voitures autonomes, la traduction automatique, les recommandations personnalisées ou encore les robots intelligents. De nombreuses entreprises ont mis en place un système d’apprentissage profond afin d’optimiser leurs performances. L’industrie médicale moderne a appliqué les algorithmes de deep learning dans la recherche médicale, l’analyse d’image, le développement de médicaments ainsi que dans la prévention de certaines pathologies. Il y a également la fabrication industrielle qui a adopté l’ingénierie assistée par ordinateur afin de réduire ses dépenses en développant des prototypes pour tester leurs produits.

Ses avantages et inconvénients

Comme dans toute nouvelle prouesse technologique, le deep Learning a apporté son lot d’avantages et d’inconvénients sur le plan personnel mais également collectif.

De nombreuses personnes ont exprimé leur inquiétude quant à la protection de la vie privée lorsqu’il fera son entrée dans les foyers, d’autres ont vanté les mérites de cette avancée numérique, soulignant sa contribution dans de nombreux secteurs professionnels.

Les avantages du deep learning

Parmi ses points forts reste principalement la qualité des résultats obtenus. Comme nous avons pu le voir, le secteur médical et industriel ont connu une grande évolution grâce à l’intelligence artificielle et au deep Learning. En effet, la reconnaissance faciale et le développement des soins médicaux ont révolutionné le monde et ont permis l’avancement des recherches pour trouver les remèdes des maladies encore incurables.

Le deep Learning s’est aussi distingué par une exécution infatigable pour les apprentissages routiniers. Toujours opérant avec la même efficacité, il a permis à de nombreux secteurs d’économiser du temps et de l’argent tout en assurant des résultats probants.

L’apprentissage profond a également fait ses preuves dans le traitement des données non structurées et ce grâce une force de frappe potentiellement puissante. Contrairement aux autres moteurs d’intelligence artificielle, le deep Learning est en mesure d’analyser un nombre incommensurable de données stockées.

Les inconvénients de l’apprentissage profond

Compte tenu du besoin d’une grande puissance de calcul, il est parfois difficile de maintenir le bon fonctionnement des réseaux de neurones artificiels. De plus, le deep Learning est une technologie extrêmement coûteuse à mettre en place. De manière générale, elle est réservée aux grandes entreprises et au Big Data.

Dans le processus d’apprentissage profond, les données de données utilisées sont toujours présentées en grande quantité, notamment dans le processus de formation. L’entraînement du deep Learning exige un nombre astronomique de données qui est très difficile à fournir.

Dans un autre ordre d’idées, il a contribué à la croissance du problème du faux positif. En effet, dans le cadre de la lutte contre la cybercriminalité, de nombreuses entreprises ont mis en place des outils de deep Learning afin de contrer les attaques. Les alertes générées par ces outils doivent être analysées manuellement et par milliers. Le problème est que la majorité des alertes reçues se sont avérées être de « faux positifs ». Cela est principalement dû au fait que l’outil d’analyse détecte les indicateurs légitimes et qu’il les assimile à de véritables menaces.

Le deep learning versus le machine learning : les points de différences

Bien qu’il soit dérivé du machine learning, le deep learning dispose de caractéristiques plus avancées que son prédécesseur. En effet, le machine learning ou apprentissage automatique s’appuie sur un ensemble d’algorithmes adaptés par l’humain. Cette technologie exige également des données organisées et catégorisées. Or, le deep learning n’a pas besoin de données structurées. Grâce aux plusieurs couches de réseaux neuronaux, il est en mesure d’effectuer lui-même le travail.

Il est indéniable de reconnaître l’effet provoqué par l’avènement du deep learning dans notre société. Si certains ont démontré leur enthousiasme et leur attente quant à cette prouesse technologique, d’autres ont exprimé des craintes plutôt fondées sur la portée éthique et légale du nouveau-né de l’intelligence artificielle. Le principe de protection de la vie privée ou le remplacement des ressources humaines par des machines inquiètent de nombreuses personnes et provoquent des interrogations toujours sans réponse. Toutefois, malgré les nombreux débats et les controverses, le deep learning reste aujourd’hui un concept en cours d’évolution et seul l’avenir nous démontre la véritable portée et perspective de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage profond.

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