Dans les films de science-fiction, les machines prennent le pas sur l’humanité grâce à l’intelligence artificielle. Si ces scénarios catastrophes ne sont pas prêts d’arriver, la technologie qui les sous-tend existe sous le nom de deep learning. Avec ce modèle d’apprentissage automatique profond, des réseaux de neurones artificiels imitent le cerveau humain pour réaliser des tâches inatteignables par un seul homme (et le modèle est poussé par l’entrainement). Alors qu’est-ce que le deep learning ? Quels sont les usages associés à ces technologies ? Découvrez les réponses.
Deep Learning ou Apprentissage Profond : qu’est-ce que c’est ?
Également appelé apprentissage profond ou apprentissage par renforcement, le deep learning est un mot fourre-tout, parfois utilisé à tort et à travers. Pour faire simple, il s’agit d’une famille de méthodes issue du machine learning fondée sur le traitement des données à l'aide de réseaux de neurones artificiels profonds.
Concrètement, le deep learning utilise de grands volumes de données pour s’entraîner et répondre à une problématique. Grâce à ce dataset de référence, les ordinateurs apprennent automatiquement et créent des liens entre les données. C’est la création de ces relations qui permet de modeler des données complexes pour ensuite prédire, prévoir, alerter, recommander ou encore expliquer des événements de manière automatisée.
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Quelle distinction entre machine learning et deep learning ?
Que ce soit pour le machine learning ou le deep learning, il s’agit de permettre aux ordinateurs d'apprendre à partir de données pour effectuer une tâche spécifique. Mais le deep learning n’est qu’un sous-domaine du machine learning. Loin d’être moins performant que le ML, l’apprentissage profond représente l’une des technologies les plus avancées de l’intelligence artificielle.
Ainsi, le deep learning se distingue du machine learning “traditionnel” à plusieurs niveaux :
- La technologie : le machine learning utilise des algorithmes relativement simples (algorithmes de régression et de classification) pour identifier des relations entre les données. De son côté, le deep learning utilise des réseaux de neurones artificiels profonds qui lui permettent de résoudre des tâches complexes.
- Les données : le machine learning a besoin de données structurées (en particulier les tableaux) pour apprendre, alors que le deep learning peut traiter une grande variété de données non structurées (des images, du texte ou même de la vidéo).
- La performance : si le deep learning permet de résoudre des tâches plus complexes, cette technologie nécessite davantage de données pour des résultats vraiment précis.
- L’autonomie : une IA basée sur le machine learning a besoin d’une intervention humaine pour programmer le système et réaliser les tâches requises. À l’inverse, une IA en apprentissage profond peut apprendre par elle-même.
Comment fonctionne le deep learning?
Une IA en apprentissage profond s'inspire de la structure et du fonctionnement des réseaux de neurones biologiques. Mais à la place des neurones biologiques, le deep learning utilise des réseaux de neurones artificiels profonds (ou deep neural networks : DNN) pour imiter le cerveau humain. Il s’agit de réseaux de neurones en couches, qui communiquent entre eux de façon distribuée. Ainsi, chaque nouvelle couche apprend des couches précédentes afin de résoudre des problèmes de plus en plus complexes.
Pour vous aider à mieux comprendre, voici une métaphore :
- Un cuisinier prépare des crêpes dans sa cuisine ; une dizaine de crêpes. Toutes ces couches permettent de créer un premier réseau neuronal. Dans ce cas, il pourra fournir des crêpes aux membres de sa famille. Nous sommes à l’étape du machine learning.
- Si ce cuisinier décide d’industrialiser le processus et de créer un restaurant. Il pourra préparer des centaines de crêpes, voire plus. Toutes ces couches constituent un réseau neuronal plus profond. Au-delà des membres de sa famille, il pourra servir des clients des 4 coins du monde. Les possibilités sont infinies. C’est le deep learning.
Grâce à cette architecture complexe, le deep learning bénéficie d'une grande puissance de calcul. Les ordinateurs utilisant cette technologie pourront apprendre automatiquement à partir de données, tout en ajustant leurs paramètres en fonction des exemples d’apprentissage. Et plus il y a de données, plus les ordinateurs sont capables de réaliser des tâches complexes : détecter des objets sur une image, synthétiser une voix depuis un texte écrit, etc.
Pour quels usages utiliser le deep learning?
Grâce à la profondeur de son réseau neuronal artificiel, le deep learning est capable de tout faire. En particulier, des tâches complexes qui nécessitent une compréhension approfondie de la structure et des relations entre les données. Traditionnellement, on retrouve ce modèle d’intelligence artificielle pour la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'images (que ce soit logo, illustration, icône, des photos ou des vidéos), la traduction automatique, la génération de texte, le traitement et l’analyse du langage, etc.
Et cela concerne tous les secteurs d’activité. L’apprentissage peut, par exemple, aider la médecine à rechercher des cellules cancéreuses, favoriser la conduite autonome dans le secteur automobile, … Et plus globalement, réaliser des modélisations prédictives pour limiter les risques.
Voici quelques exemples concrets d’utilisation du deep learning.
L’analyse de données
Pour prendre des décisions, les organisations sont soumises à des quantités de données de plus en plus nombreuses (avec parfois des centaines de milliers de data). Or, il est impossible de tout traiter et analyser à la main (sauf à mobiliser plusieurs personnes pendant plusieurs mois). Grâce à la puissance de calcul du deep learning, il est possible de réduire le temps d’analyse à quelques secondes ou quelques minutes. Les organisations prennent alors de meilleures décisions en se basant sur les modèles prédictifs par l’intelligence artificielle.
La communication
Les C-levels doivent parfois communiquer dans diverses langues pour s'adresser à leurs partenaires ou leurs clients. Mais au lieu d’apprendre des dizaines de langues différentes, il est possible d’utiliser le deep learning.
Par exemple, un CEO pourrait s’exprimer en espagnol, français, japonais et chinois dans différentes vidéos. Mais pour chacune d’entre elles, ce n’est pas lui qui parle. C’est l’intelligence artificielle. Grâce à une analyse de la parole, de l’image, du traitement du langage naturel et du text to speech, le DNN est, en effet, capable de reproduire un avatar réaliste réalisant un discours dans plusieurs langues.
Cependant, une telle utilisation du deep learning peut aussi être réalisée à mauvais escient (on parle alors de deep fake). Par exemple, l’IA pourrait faire annoncer à un chef d’entreprise le retrait d’un marché, une OPA, …
La cybersécurité
Entre les nouvelles menaces et le volume considérable des attaques, nombre d’entreprises peinent à faire face au risque cyber. Heureusement, grâce aux méthodes d’apprentissage, le DNN peut identifier rapidement des anomalies comportementales, détecter des logiciels malveillants ou des réseaux de zombies. Et ainsi trouver des solutions pour renforcer le système de sécurité existant.
La surveillance
Grâce à la reconnaissance faciale, les organisations peuvent identifier des comportements inadaptés. C’est d’ailleurs le parti pris de la Chine qui utilise l’IA pour surveiller le comportement de ses concitoyens.
Au-delà des États, il est aussi possible d’envisager l’utilisation du deep learning à plus petite échelle. Cela existe par exemple dans des réseaux de magasins pour identifier les vols à l’étalage.
Grâce à ces multiples applications, l’apprentissage profond peut être utilisé en matière de surveillance économique et de prédictions business.
Quelle est notre maturité sur cet enjeu?
Le deep learning est en constante évolution et permet d’accomplir des tâches toujours plus complexes. C’est d’ailleurs ce qui ressort de l’écosystème ChatGPT. Ce chatbot repose sur un modèle attentif de type “transformer”. L’idée est alors d’appréhender des datasets comme des puzzles. Il n’est donc plus nécessaire de traiter les données dans un ordre précis. À la place, les données sont assemblées dans tous les sens. Ce qui permet de créer des parallèles beaucoup plus rapidement et sur des volumes encore plus importants.
L’outil analyse en temps réel de larges datasets. Cela permet alors de fournir aux décideurs des informations précises et détaillées, de manière extrêmement rapide. Les organisations pourront prendre des décisions plus adaptées à leur environnement et plus alignées avec les risques. C’est le principe de AI-based BI.