L’apprentissage profond donne aux systèmes d’IA la capacité d’analyser et d’interpréter des données non structurées avec une précision remarquable. Découvrez comment cette technologie en constante évolution est en train de transformer concrètement les secteurs industriels.
L’ensemble de l’apprentissage profond relève de l’apprentissage automatique, mais tout l’apprentissage automatique n’est pas de l’apprentissage profond. L’apprentissage automatique repose sur un ou plusieurs algorithmes et donne aux systèmes la capacité d’analyser et de prédire à partir de données historiques structurées. L’apprentissage profond, en revanche, va encore plus loin en faisant passer les données d’entraînement à travers un réseau neuronal puissant, capable de détecter des motifs et des relations subtiles dans les données, à des niveaux de complexité que les humains ne peuvent pas facilement percevoir. Il est particulièrement utile pour traiter les données non structurées : texte, images, vidéo, son ou flux de capteurs. Les modèles d'apprentissage profond sont capables d'identifier automatiquement les fonctionnalités les plus importantes, sans qu'on leur indique manuellement les éléments à prendre en compte. Cette capacité les rend incroyablement efficaces pour des tâches telles que la traduction linguistique, la reconnaissance visuelle ou les opérations autonomes.
L’apprentissage profond est un type d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones multicouches pour apprendre automatiquement des motifs à partir de grands ensembles de données non structurées. Il excelle dans des tâches telles que la reconnaissance d’images, le traitement de la parole et l’IA générative en apprenant des caractéristiques complexes sans règles définies par l’homme.
Les systèmes d’apprentissage profond (DL) reposent sur des réseaux neuronaux artificiels. Ces structures mathématiques s’inspirent de l’architecture du cerveau humain. Ils sont constitués de couches de nœuds interconnectés, ou « neurones », chacun transmettant des signaux au suivant, pondérés selon leur importance. À mesure que les données traversent ces couches, le réseau ajuste ces poids pour minimiser l’erreur, améliorant ainsi sa capacité à détecter des schémas et à faire des prédictions.
L’apprentissage est appelé « profond » en raison du nombre de couches cachées entre l’entrée et la sortie. Cela signifie que les données sont transformées de manière de plus en plus abstraite au fil de leur progression dans le réseau. Les premières couches d’un modèle de vision peuvent détecter, par exemple, les contours et les formes. Les couches suivantes reconnaissent des objets ou des visages. Dans les modèles de langage, elles capturent d’abord la grammaire, puis le sens, puis le ton.
L’entraînement d’un modèle d’apprentissage profond consiste à lui fournir de vastes ensembles de données, à comparer ses résultats à des réponses connues, puis à ajuster les poids à l’aide de différentes techniques selon le type de sortie souhaité. Plus le modèle dispose de données et de couches, plus il peut devenir nuancé et performant.
L’apprentissage profond comprend différents types de réseaux neuronaux, chacun étant adapté à des types d’entrées et de tâches spécifiques. Ils se distinguent par la façon dont ils traitent la structure, la séquence ou les relations spatiales des données. Cette spécialisation est l'une des raisons pour lesquelles les modèles d'apprentissage profond sont particulièrement performants avec des données à haute dimension ou non structurées. Voici quelques-uns des modèles d’apprentissage profond les plus courants :
Un réseau de neurones feedforward est le modèle le plus simple, déplaçant les données dans une seule direction, de l'entrée à la sortie. Il est principalement utilisé pour des tâches de classification ou de régression basiques qui prédisent des valeurs numériques spécifiques.
Conçus pour traiter des données complexes telles que des images ou des vidéos, ces modèles utilisent des filtres pour rechercher des motifs spatiaux comme des contours, des textures ou des objets. Cela les rend essentiels dans des domaines tels que la vision par ordinateur, l'imagerie médicale et la détection de défauts
Les RNNs sont idéalement adaptés aux données séquentielles comme les séries temporelles, la parole ou le texte. Ils incluent des boucles qui aident à conserver la mémoire des entrées précédentes. Les variantes incluent des réseaux comme les réseaux de mémoire à long court terme (LSTM) qui leur permettent de référencer de longues chaînes de données.
Ces modèles dominent désormais les grands modèles de langage (LLMs) et le traitement du langage naturel (NLP). Ils peuvent traiter de grandes quantités de données séquentielles en une seule fois, plutôt qu'élément par élément. Ils évaluent les relations entre les mots ou les éléments pour des résultats et une précision améliorés.
L’apprentissage profond peut être considéré comme une sous-catégorie de l’apprentissage automatique, mais avec une approche différente de l’apprentissage lui-même. Les systèmes d’apprentissage automatique traditionnels reposent sur des algorithmes qui apprennent à partir des données à l’aide de caractéristiques sélectionnées manuellement. Il est possible de saisir des données spécifiques telles que les spécifications du produit ou les données logistiques. Le modèle utilise ensuite un ou plusieurs algorithmes pour identifier des schémas et effectuer des prédictions. Cette méthode fonctionne bien lorsque les données sont structurées et clairement définies.
En revanche, les modèles d’apprentissage profond apprennent directement à partir de données brutes. Lors de l’entraînement, au lieu de s’appuyer sur des caractéristiques prédéfinies, ils utilisent des réseaux neuronaux à couches multiples pour extraire automatiquement les éléments les plus pertinents. Ces réseaux s’ajustent au fil du temps, identifiant des modèles trop subtils ou trop complexes pour être définis par un humain.
Pour cette raison l’apprentissage profond est particulièrement puissant lorsqu’il traite de grands volumes de données non structurées, comme des images ou de l’audio. Il permet de développer des technologies comme la vision par ordinateur ou le traitement du langage naturel avancé, sans avoir à programmer manuellement chaque fonction.
Dans la pratique, l'apprentissage automatique traditionnel est souvent le meilleur choix lorsque le problème est linéaire et bien compris, et que la transparence joue un rôle important. L’apprentissage profond est mieux adapté lorsque les données sont trop complexes pour une analyse manuelle et que la tâche exige flexibilité, nuance et mise à l'échelle. Cela dit, dans les systèmes d’entreprise connectés au cloud d’aujourd’hui, les deux approches sont généralement utilisées conjointement. Les modèles d’apprentissage automatique gèrent des informations structurées et l’apprentissage profond permet des expériences plus riches et adaptatives.
Les modèles d’apprentissage automatique reposent souvent sur une sélection manuelle des caractéristiques ou sur un important pré‑traitement des données pour les rendre exploitables. Les modèles d’apprentissage profond, en revanche, peuvent découvrir automatiquement des schémas grâce à plusieurs couches d’abstraction. Cela leur permet de prendre des décisions de plus en plus précises et les rend particulièrement adaptés aux tâches très complexes.
Les données commerciales traditionnelles étaient souvent linéaires et numériques. Mais de nos jours, certaines de vos informations les plus précieuses peuvent provenir de vidéos de clients, de transcriptions de conversations, de capteurs IoT et d'une gamme de points de contact générant des données en constante augmentation. L'apprentissage profond excelle dans l'analyse et la compréhension de jeux de données disparates.
Les volumes de données et la puissance de calcul vont de pair. À mesure que les systèmes d'entreprise deviennent plus rapides et plus puissants, ils capturent et gèrent des quantités d'informations vertigineuses. De nombreux systèmes traditionnels alimentés par l'apprentissage automatique atteignent des plateaux et des limites qui ne représentent qu'une fraction de ce que les systèmes modernes d'apprentissage profond peuvent gérer facilement.
Une fois formées à reconnaître, par exemple, des défauts dans le système de freinage d'une voiture, les solutions basées sur l'apprentissage profond sont capables d'extrapoler ces connaissances. Elles pourraient appliquer ces apprentissages et protocoles de formation pour s'enseigner à reconnaître des défauts dans une autre partie d'un véhicule, si des données de ce processus de fabrication leur sont fournies.
Les modèles profonds apprennent des caractéristiques à différents niveaux d'abstraction. Par exemple, un modèle peut d'abord détecter des fluctuations des capteurs, puis des motifs d'usure spécifiques, et enfin apprendre à prédire les pannes d'équipement. Cette compréhension en couches est précieuse dans les domaines où de petites différences peuvent avoir de grandes implications.
L'apprentissage profond peut alimenter des applications qui doivent traiter et répondre aux données en temps réel, telles que la détection d'anomalies ou la navigation autonome. Selon le cas, ces observations précises peuvent être programmées pour automatiser des notifications ou des actions rapides.
Avec la prolifération des types et des volumes de données, il devient difficile de localiser, de comprendre et d’exploiter manuellement une information. C’est dans ce type de traitement que l’apprentissage profond révèle toute sa valeur. Il permet à vos équipes non seulement d’accéder aux données et de les analyser rapidement, mais aussi d’obtenir des rapports et des résumés présentés de manière claire et compréhensible. Toute tâche opérationnelle nécessitant une simplification de la complexité est probablement un bon candidat pour des solutions basées sur l’apprentissage profond.
L’apprentissage profond offre des applications de plus en plus puissantes dans les secteurs qui reposent sur des systèmes complexes, des données détaillées et une optimisation continue. Voici quelques exemples spécifiques de la manière dont ces technologies sont utilisées pour relever les défis propres à ces secteurs :
L'apprentissage profond automatise les inspections des pièces automobiles pendant l'assemblage et permet la conduite autonome en interprétant les conditions routières, les obstacles et les schémas de circulation en temps réel. Il prend également en charge les assistants vocaux et la personnalisation en analysant les préférences et le comportement du conducteur.
Les processus d'apprentissage profond analysent les images satellites pour la surveillance, la navigation ou la planification de missions. Ils sont également utilisés dans la maintenance prédictive, signalant des anomalies de performance subtiles dans les aéronefs ou les équipements avant qu'elles ne conduisent à des défaillances critiques. Cela aide à réduire les temps d'arrêt et à augmenter la sécurité.
Dans la mode, l'apprentissage profond peut aider à créer de nouveaux styles, à suggérer des pièces complémentaires et à simuler comment les vêtements s'adapteront à différents types de corps. Il soutient également la prévision des tendances en analysant de vastes ensembles de données provenant des réseaux sociaux, du commerce électronique et des ventes passées.
Dans le secteur de l’alimentation et des boissons, le deep learning peut surveiller la qualité des produits grâce à la reconnaissance d’images et détecter les défauts ou les irrégularités dans les produits préparés, les produits frais ou les emballages. Il est également utilisé pour automatiser le suivi de la conformité en analysant les données des capteurs en temps réel et en déclenchant des alertes lorsque les seuils environnementaux sont dépassés.
L'apprentissage profond soutient la détection avancée des défauts sur les lignes de production, en particulier pour les défauts microscopiques ou irréguliers que les systèmes de vision traditionnels pourraient manquer. Il améliore également la robotique en permettant un contrôle plus nuancé et une prise de décision dynamique dans les processus automatisés.
Bien que l’apprentissage profond permette des avancées majeures en automatisation et en reconnaissance de modèles, il s’accompagne de défis spécifiques - souvent plus marqués que dans l’apprentissage automatique traditionnel. Ces enjeux sont essentiels à comprendre pour les dirigeants métiers et technologiques lorsqu’ils envisagent comment et où adopter l’apprentissage profond.
L’apprentissage profond renforce l’ensemble des organisations en ouvrant de nouvelles façons d’opérer, de concurrencer et de se développer. Sa capacité à extraire du sens à partir de vastes sources de données crée des avantages à l’échelle de l’entreprise que l’automatisation plus basique ne peut tout simplement pas offrir.
L’apprentissage profond donne aux solutions d’IA le pouvoir d’apparaître presque humaines. Sans parler de la capacité à accomplir des tâches remarquables et complexes avec une rapidité et une efficacité inimaginables il y a encore quelques années. Le potentiel de l’apprentissage profond pour transformer les opérations commerciales est donc considérable, voire époustouflant. Mais au final, ce n’est qu’un outil. Et comme tout outil, il ne fonctionne pleinement que lorsqu’il est entre les mains d’un bon praticien. Peut-il remplacer l’homme dans de nombreuses tâches ? Oui. Mais il en allait de même pour chaque innovation, de la machine à vapeur à la chaîne de montage. L’IA et l’apprentissage profond révèlent tout leur potentiel lorsqu’ils sont entraînés et utilisés par des humains compétents, capables d’imaginer de nouvelles façons intelligentes d’exploiter leurs capacités - plutôt que d’en devenir excessivement dépendants.
Découvrez comment les solutions d’IA sectorielles d’Infor, basées sur l’apprentissage profond, peuvent vous aider à stimuler l’hyperproductivité et à fonctionner à un rythme plus rapide.