Concept dérivé du machine learning, le Deep Learning a été créé dans les années 1950 par le mathématicien britannique Alan Turing. Son principe est simple : créer des algorithmes informatiques, capables d’imiter la manière dont les humains pensent et apprennent, par le biais de réseaux neuronaux. Ces derniers, qui autrefois étaient limités par la complexité des calculs, ne cessent d’évoluer grâce au progrès enregistrés en matière d’analyse de données, favorisant la mise en place de réseaux neuronaux encore plus puissants. Aujourd’hui, nous nous intéressons de manière particulière à l’importance du Deep learning, ainsi que ses divers domaines d’application.
Cette technologie vise à doter les machines d’une intelligence et d’une perception quasi similaire à celle des humains, grâce à des réseaux neuronaux complexes. Ces derniers se présentent généralement sous la forme de couches neuronales, dont le nombre peut être compris entre 2 et 3 pour les réseaux traditionnels et jusqu’à 150 pour les plus élaborés.
Le fonctionnement est simple : un programme informatique est alimenté par une grande quantité de données étiquetées, relatives à un objet (exemple : une voiture), qu’il devra reconnaître après en avoir fait l’analyse. Cette dernière peut durer de quelques heures à quelques semaines.
De nombreux observateurs considérent le deep learning comme une révolution dans le domaine de l’intelligence artificielle. Grâce aux milliards de données transitant chaque jour sur le web, il ne cesse de s’améliorer et permet aux machines d’être de plus en plus précises, quand il s’agit de déterminer les subtilités d’un objet.
Pour comprendre l’importance du deep learning en tant que technologie innovatrice, voici quelques exemples de ses usages possibles :
Le deep learning contribue de manière considérable à l’amélioration et la sécurisation du trafic routier. En effet, certains algorithmes de cette technologie sont spécialisés dans la signalisation routière, tandis que d’autres aident les conducteurs à détecter la présence de piétons à proximité, leur laissant assez de temps pour agir.
En mobilisant des réseaux neuronaux empilés, le deep learning permet une amélioration constante de la traduction automatique des textes.
Grâce au deep learning, les machines peuvent acquérir une précision surhumaine quand il s’agit de détecter des objets ou de les classer. Grâce à cette technologie, elles peuvent désormais reconnaître même les chiffres écrits à la main sur un bout de papier.
Le deep learning a su séduire les mastodontes de la Tech mondiale qui sont aujourd’hui nombreux à faire appel à cette technologie. En voici quelques exemples éloquents :
Le géant des médias sociaux mobilise le deep learning pour faciliter la connexion entre ses utilisateurs. Il applique également cette technologie pour créer des algorithmes de compréhension de texte qui empêchent la diffusion de contenus trompeurs ou de spam sur sa plateforme, ainsi que pour classer les annonces et les résultats de recherche.
Fidèle à sa réputation de leader technologique, IBM a créé une solution de deep learning appelée Watson. On doit à cette dernière, depuis son développement il y a quelques années, la réalisation de belles prouesses dans le domaine médicale. En effet, dans les hôpitaux et centres médicaux où elle est implémentée, elle est capable de faire des recommandations précises pour le traitement de certains types de cancers.
Basée dans la Silicon Valley, Sensory est une entreprise spécialisée dans le développement de logiciels de deep learning. L’objectif étant d’offrir une meilleures expérience utilisateur, notamment grâce à des technologies intégrées d’apprentissage automatique (Exemples : vision, voix, etc.).
A l’instar des autres technologies d’intelligence artificielle, le deep learning continuera à se frayer son chemin dans le milieu entrepreneurial, créant ainsi des opportunités d’embauche non-négligeables. Si vous souhaitez en savoir plus sur cette branche au potentiel extrêmement fort, nous vous recommandons les formations proposées par EPSI.