Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?

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 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.