Définition
Le deep learning est un type de machine learning qui utilise des algorithmes conçus pour fonctionner de façon similaire au cerveau humain.
Une technologie liée à l’IA et au ML
Le deep learning est une branche du machine learning (ML), qui est lui-même un sous-ensemble de l’intelligence artificielle (IA). Le concept d’IA existe depuis les années 1950, avec pour objectif de rendre les ordinateurs capables de penser et de raisonner d’une manière similaire à celle des humains. Pour rendre les machines capables de penser, le deep learning se concentre sur leur apprentissage sans une programmation explicite. Le deep learning va plus loin que le machine learning en créant des modèles hiérarchiques plus complexes destinés à imiter la façon dont les humains assimilent de nouvelles informations.
Une technologie fondée sur les réseaux neuraux
Dans le contexte de l’IA et du ML, un modèle est un algorithme mathématique qui est entraîné pour arriver au même résultat ou à la même prévision qu’un expert humain lorsqu’on lui fournit les mêmes informations. Dans le cas du deep learning, les algorithmes sont inspirés de la structure du cerveau humain, et connus sous le nom de réseaux neuraux. Ces réseaux neuraux sont construits à partir de commutateurs de réseau interconnectés, conçus pour apprendre à reconnaître des schémas de la même manière que le cerveau humain et le système nerveux.
Comment fonctionne le deep learning ?
Le machine learning est un sous-groupe de l’intelligence artificielle. Son objectif est de donner aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être spécifiquement programmés sur les résultats à fournir. Les algorithmes utilisés par le machine learning aident l’ordinateur à apprendre à reconnaître les choses. Cet apprentissage peut être fastidieux et nécessiter une quantité importante d’efforts humains. Les algorithmes de deep learning vont plus loin en créant des modèles hiérarchiques censés refléter les processus de pensée de notre propre cerveau. Ils utilisent un réseau neural multicouche qui ne nécessite pas de prétraitement des données d’entrée pour produire un résultat.
Les scientifiques des données introduisent les données brutes dans l’algorithme, le système analyse les données en fonction de ce qu’il sait déjà et de ce qu’il peut déduire des nouvelles données, et établit une prévision. L’avantage du deep learning est qu’il peut traiter les données selon des manières qui échappent à une IA simple, fondées sur des règles. Cette technologie peut être utilisée pour obtenir des résultats métier explicites, aussi divers qu’une meilleure détection des fraudes, un rendement accru des cultures, une précision plus élevée des systèmes de contrôle des stocks des entrepôts, et bien d’autres encore.
Les applications actuelles du deep learning
Des entreprises de tous les secteurs appliquent des modèles de deep learning à des cas d’utilisation très divers. Voici quelques exemples des nombreuses applications concrètes du deep learning. Santé : L’industrie médicale moderne génère de grandes quantités de données. La capacité à analyser rapidement et précisément ces données peut contribuer de plusieurs façons à améliorer les résultats des soins. Les algorithmes de deep learning sont appliqués dans des domaines tels que la recherche médicale, l’analyse d’imagerie, la prévention des maladies, le développement guidé de médicaments et le traitement du langage naturel, ce dernier pouvant s’avérer particulièrement utile pour entrer des notes cliniques en texte libre dans des dossiers médicaux électroniques (DME).
Fabrication industrielle : Les fabricants doivent continuellement fournir des produits et des services de meilleure qualité, plus vite et à moindre coût. Beaucoup d’entreprises adoptent l’ingénierie assistée par ordinateur (IAO) pour réduire le temps, les dépenses et les matériaux nécessaires au développement de prototypes physiques pour tester les nouveaux produits. Le deep learning peut être utilisé pour modéliser des schémas très complexes dans des données multidimensionnelles et améliorer la précision analytique des données de test. Services financiers : La fraude est un problème croissant dans de nombreux secteurs, mais particulièrement pour les prestataires de services financiers. Le deep learning peut être utilisé pour identifier de façon rapide et économique les comportements suspects. Les informations fournies par les modèles de deep learning peuvent également aider à évaluer plus précisément le risque de crédit associé aux demandes de prêt, à prédire les valeurs boursières, à automatiser les opérations de back-office et à conseiller les clients sur les produits financiers.
