Le Deep Learning expliqué simplement : principes et applications dans le domaine de l'IA
- Stéphane Guy
- 13 févr.
- 5 min de lecture
Le Deep Learning, ou apprentissage profond dans notre langue, désigne un sous-domaine de l'intelligence artificielle spécialisé dans l'apprentissage de l'IA. Ce domaine a permis de faire avancer à pas-de-géant l'intelligence artificielle, et on retrouve ce terme un peu partout dans l'actualité technologique, tout particulièrement pour l'IA. Mais que veut dire cette expression ? Quels sont les enjeux du Deep Learning ?
En bref
Le deep learning est une branche du machine learning qui permet aux intelligences artificielles d'apprendre grâce à des réseaux de neurones artificiels inspirés du cerveau humain.
Les réseaux de neurones artificiels traitent l'information en plusieurs couches, améliorant ainsi la précision et la performance des modèles d'intelligence artificielle.
Le deep learning est utilisé dans de nombreux domaines comme la santé, les transports et le traitement de l'image, avec des applications allant du diagnostic médical à la conduite autonome.
Il offre une grande précision et une autonomie accrue pour l'IA, mais demande des ressources matérielles et énergétiques considérables pour fonctionner efficacement.
L’avenir du deep learning repose sur l’amélioration de son efficacité énergétique et l’augmentation de l’autonomie des modèles d’apprentissage pour réduire les coûts humains et matériels.
Qu'est-ce que le deep learning, ou l'apprentissage profond d'IA en informatique ?
Le deep learning est un sous-ensemble de ce qu'on appelle le machine learning (ou ML). Il s'agit d'un champ d'étude qui a pour but de permettre aux intelligences artificielles d'apprendre à partir de données, via différents modèles informatiques. Le deep learning est donc une sous-catégorie de ce secteur. Il consiste pour sa part à créer via des algorithmes un réseau de neurones informatique (et donc artificiel) dont le but est de fonctionner le plus possible comme un cerveau humain. Les algorithmes qui sont utilisés pour concevoir le deep learning sont plus ou moins inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Cela permet à l'IA de raisonner comme un humain, dans une certaine mesure.
Le grand avantage de ce modèle est qu'une fois bien entraîné (avec des données suffisantes), il peut apprendre de lui-même et ne demande que peu d'intervention humaine.
Quels sont les fondements du deep learning ?
Les réseaux de neurones artificiels
On en a parlé rapidement juste avant, mais le point essentiel du deep learning est sa structure sous la forme d'un réseau de neurones artificiels. Concrètement, ce réseau est inspiré de la structure du cerveau humain. Ce réseau est constitué de couches de neurones artificiels, qui créent un vaste réseau informatique capable de traiter une information reçue de la manière la plus "humaine" possible. Quand une information entre dans le réseau, elle est traitée par une première couche, puis une autre, et encore une autre, etc. Plus le réseau est dense et comporte de couches, plus l'information sera traitée efficacement.
Par exemple, une IA spécialisée en traduction et composée d'un réseau de neurones artificiel avec peu de couches sera moins efficace qu'une IA disposant d'un réseau plus dense. Cette dernière aura des capacités supplémentaires et/ou plus performantes, comme la prise en compte du contexte global du texte. C'est ce que Google a fait avec Google Traduction en 2016, en dotant son traducteur emblématique d'un réseau neuronal pour améliorer la qualité des traductions avec la technologie GNMT, pour Google Neural Machine Translate : "La nouvelle approche basée sur les réseaux neuronaux considère l’ensemble de la phrase à traduire comme une unité et prend en compte les nuances de la parole et le sens." Ainsi, on apprend également que "GNMT [...] est censé réduire les erreurs de traduction entre 55% et 85%."
L'apprentissage supervisé et non supervisé pour l'intelligence artificielle
En matière de machine learning, il existe deux grands principes pour faire "apprendre" à son IA et la faire grandir : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. Ce principe s'applique aussi en deep learning. Vous ne savez pas ce que c'est ? On vous invite à lire notre article ici : Supervisé, non supervisé, par renforcement... c'est quoi l'apprentissage d'une IA ?
Quelles sont les applications pratiques du deep learning avec l'IA dans la vie ?
Le deep learning dans la santé
L'intelligence artificielle peut, via les modèles deep learning, permettre de grands progrès dans le secteur de la santé. Grâce à des schémas de diagnostic et de reconnaissance des symptômes et des maladies, elles seront amenées à jouer un rôle de plus en plus important pour détecter plus rapidement et plus efficacement des maladies, et seront également capable de mieux classer les patients pour une gestion optimisée des flux dans les établissements de santé. C'est par exemple le cas d'une intelligence artificielle appelée Watson. Cette IA, développée par la société IBM "a déjà fait ses preuves dans plusieurs cliniques américaines, en accélérant les analyses ADN et proposant des traitements adaptés contre le cancer." ; "Au fil de l’expérience, la machine a notamment réussi à discerner les mélanomes malins de ceux bénins."* Bientôt une IA capable de diagnostiquer nos maladies avec une simple photo prise sur le moment ?
Le deep learning dans le transport
Le deep learning est également, à terme, très utile pour les transports, notamment pour les voitures autonomes et semi-autonomes, à l'instar des voitures Tesla. En effet ; l'entreprise américaine n'est pas en reste, puisque la conduite autonome de ses voitures repose en grande partie sur l'intelligence artificielle qui analyse en temps réel l'environnement autour du véhicule, afin d'identifier piétons, véhicules, ponts, poids lourds...
Le deep learning dans le traitement de l'image
Qu'il s'agisse de la santé ou du transport, l'un des points clés pour le deep learning est le traitement de l'image. En effet, plus une IA sera en mesure de comprendre les images qu'elle voit, plus elle sera capable d'identifier avec précision, selon le domaine, ce qu'on lui demande de trouver : un piéton pour stopper le véhicule, des cellules cancéreuses pour la médecine... Le deep learning dans le traitement de l'image est utile dans d'autres domaines, comme la reconnaissance faciale pour les systèmes de sécurité ou de verrouillage (pour les smartphones par exemple).
Quels sont les avantages et les inconvénients du deep learning ?
Les avantages du deep learning
Les avantages du deep learning sont multiples. On peut citer d'abord une précision élevée quand le modèle est correctement entraîné, lui permettant d'identifier objets et images avec précision. D'autre part, le deep learning est un modèle qui permet à l'IA d'être autonome sur le long terme, permettant ainsi de réduire la présence humaine et le besoin de superviser ladite intelligence artificielle. Cela permet un gain de temps et de ressources.
Les inconvénients du deep learning
L'inconvénient du deep learning est que s'il permet un gain de ressources humaines, il génère un fort coût en ressources matérielles et énergétiques. La puissance de calcul demandée pour ce type d'intelligence artificielle est souvent énorme, car il faut des bases de données immenses pour nourrir et entraîner l'IA.
Quelles perspectives et innovations futures pour le deep learning dans le secteur de l'intelligence artificielle ?
Alors que les grands acteurs de la tech mettent en avant l'efficience et le rapport performance/coût de leurs produits, comme Nvidia avec ses GPU et ses recherches dans l'IA, Intel avec ses processeurs ou encore Qualcomm avec ses processeurs Snapdragon boostés à l'IA, on peut supposer avec facilité que les efforts des prochaines années vont continuer à être dirigés vers un effort pour une meilleure efficience et sobriété énergétique. Une intelligence artificielle capable de s'entraîner en étant moins énergivore permettra d'allouer ses ressources à d'autres projets.
Dans un autre temps, on peut également parler de la volonté de créer des modèles d'apprentissages de plus en plus autonomes afin de toujours réduire les coûts en ressources humaines.
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