Le deep learning, qui signifie « apprentissage profond » en Français, fait partie du machine learning. Il s’agit d’une forme d’intelligence artificielle, à l’initiative de nouvelles propositions. Certaines technologies sont maintenant capables de se souvenir de visages ou de voix et de les reconnaître par elles-mêmes et non au préalable par des ajustements humains auprès d’un algorithme.
Définissons ensemble le deep learning
Avec la technologie du deep learning, ce sont des réseaux de neurones artificiels qui sont maniés dans le but de résoudre et trouver des solutions aux problèmes. Cela s’effectue grâce à la reconnaissance de contenu. On parle de neurones car l’objectif de cette idée est d’établir une intelligence aussi proche de celle du cerveau humain. Ils fonctionnent à l’aide de données.
Pour le deep learning, il y a en fait plusieurs couches de réseaux de neurones artificiels. Les programmes de neurones artificiels ont pour mission de reconnaître des actions déjà réalisées. Il ne s’agit pas forcément d’apprendre des algorithmes mais des mouvements quotidiens que l’humain effectuerait par exemple. De nombreuses données doivent être exploitées pour obtenir le résultat souhaité et crée un algorithme d’apprentissage correspondant. Le modèle doit être testé plusieurs fois pour s’assurer que tout fonctionne correctement et le corriger si nécessaire.
Focus sur l’apprentissage supervisé
Il soutient les machines dans leur apprentissage. En effet, le programme doit apprendre et peut être aidé. Prenons un exemple concret : on souhaite que notre programme reconnaisse un bateau. Il est alors nécessaire de lui présenter des milliers d’images de bateaux et les associer à ce nom « bateau ». A la suite de cet entrainement intensif, qui peut durer plusieurs jours, la technologie est en capacité d’identifier toute image de bateau. Et ce sont, bien entendu, les réseaux de neurones et leurs différentes couches qui effectuent ce travail. Plus ce nombre de couches est élevé, plus la technologie est performante. Les neurones artificiels décomposent tout d’abord l’image, afin de la reconstituer lorsqu’il faut la reconnaître. On parle ici d’apprentissage supervisé du deep learning car il est facilité par le travail des images.
Ainsi, plus les avancées technologiques s’affirment, plus les tâches et missions s’automatisent au sein de notre société. Le deep learning construit et structure lui-même son analyse. Il s’agit d’une technologie d’apprentissage puissante, promettante mais aussi complexe, pas tout à fait encore au point à tous les niveaux. Toutefois, ce procédé est d’ores et déjà très affirmé et utilisé. Cela peut impressionner, cela peut faire peur… Jusqu’où ira l’intelligence artificielle ?
