{"id":123,"date":"2023-11-23T13:57:10","date_gmt":"2023-11-23T13:57:10","guid":{"rendered":"https:\/\/afrikmanagement.com\/?p=123"},"modified":"2023-11-23T12:01:47","modified_gmt":"2023-11-23T12:01:47","slug":"deep-learning-definition-et-fonctionnement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/afrikmanagement.com\/index.php\/2023\/11\/23\/deep-learning-definition-et-fonctionnement\/","title":{"rendered":"Deep learning : d\u00e9finition et fonctionnement"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans les films de science-fiction, les machines prennent le pas sur l\u2019humanit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019intelligence artificielle. Si ces sc\u00e9narios catastrophes ne sont pas pr\u00eats d\u2019arriver, la technologie qui les sous-tend existe sous le nom de deep learning. Avec ce mod\u00e8le d\u2019apprentissage automatique profond, des r\u00e9seaux de neurones artificiels imitent le cerveau humain pour r\u00e9aliser des t\u00e2ches inatteignables par un seul homme (et le mod\u00e8le est pouss\u00e9 par l\u2019entrainement). Alors<\/span><b>\u00a0qu\u2019est-ce que le deep learning ?\u00a0<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Quels sont les usages associ\u00e9s \u00e0 ces technologies ? D\u00e9couvrez les r\u00e9ponses.<\/span><\/p>\n<p><b>Deep Learning ou Apprentissage Profond : qu\u2019est-ce que c\u2019est ?<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c9galement appel\u00e9 apprentissage profond ou apprentissage par renforcement, le deep learning est un mot fourre-tout, parfois utilis\u00e9 \u00e0 tort et \u00e0 travers. Pour faire simple, il s\u2019agit d\u2019une famille de m\u00e9thodes issue du machine learning fond\u00e9e sur<\/span><b>\u00a0le traitement des donn\u00e9es \u00e0 l&rsquo;aide de r\u00e9seaux de neurones artificiels profonds.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Concr\u00e8tement, le deep learning utilise de grands volumes de donn\u00e9es pour s\u2019entra\u00eener et r\u00e9pondre \u00e0 une probl\u00e9matique. Gr\u00e2ce \u00e0 ce dataset de r\u00e9f\u00e9rence, les ordinateurs apprennent automatiquement et cr\u00e9ent des liens entre les donn\u00e9es. C\u2019est la cr\u00e9ation de ces relations qui permet de<\/span><b>\u00a0modeler des donn\u00e9es complexes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0pour ensuite pr\u00e9dire, pr\u00e9voir, alerter, recommander ou encore expliquer des \u00e9v\u00e9nements de mani\u00e8re automatis\u00e9e.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour en savoir plus sur le deep learning et son utilisation, d\u00e9couvrez notre\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/www.ege.fr\/formations\/certifiantes\/data-science-et-transformation-digitale\"><span style=\"font-weight: 400;\">formation certifiante en data science<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><b>Quelle distinction entre machine learning et deep learning ?<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Que ce soit pour le machine learning ou le deep learning, il s\u2019agit de\u00a0 permettre aux ordinateurs d&rsquo;<\/span><b>apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es pour effectuer une t\u00e2che sp\u00e9cifique<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Mais le deep learning n\u2019est qu\u2019un sous-domaine du machine learning. Loin d\u2019\u00eatre moins performant que le ML, l\u2019apprentissage profond repr\u00e9sente l\u2019une des technologies les plus avanc\u00e9es de l\u2019intelligence artificielle.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ainsi, le deep learning se distingue du machine learning \u201ctraditionnel\u201d \u00e0 plusieurs niveaux :<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>La technologie<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0: le machine learning utilise des algorithmes relativement simples (algorithmes de r\u00e9gression et de classification) pour identifier des relations entre les donn\u00e9es. De son c\u00f4t\u00e9, le deep learning utilise des r\u00e9seaux de neurones artificiels profonds qui lui permettent de r\u00e9soudre des t\u00e2ches complexes.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Les donn\u00e9es<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0: le machine learning a besoin de donn\u00e9es structur\u00e9es (en particulier les tableaux) pour apprendre, alors que le deep learning peut traiter une grande vari\u00e9t\u00e9 de donn\u00e9es non structur\u00e9es (des images, du texte ou m\u00eame de la vid\u00e9o).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>La performance\u00a0<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: si le deep learning permet de r\u00e9soudre des t\u00e2ches plus complexes, cette technologie n\u00e9cessite davantage de donn\u00e9es pour des r\u00e9sultats vraiment pr\u00e9cis.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>L\u2019autonomie :<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0une IA bas\u00e9e sur le machine learning a besoin d\u2019une intervention humaine pour programmer le syst\u00e8me et r\u00e9aliser les t\u00e2ches requises. \u00c0 l\u2019inverse, une IA en apprentissage profond peut apprendre par elle-m\u00eame.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><b>Comment fonctionne le deep learning?<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Une IA en apprentissage profond s&rsquo;inspire de la structure et du fonctionnement des r\u00e9seaux de neurones biologiques. Mais \u00e0 la place des neurones biologiques, le deep learning utilise des\u00a0<\/span><b>r\u00e9seaux de neurones artificiels profonds<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0(ou deep neural networks : DNN)<\/span><b>\u00a0pour imiter le cerveau humain.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0Il s\u2019agit de r\u00e9seaux de neurones en couches, qui communiquent entre eux de fa\u00e7on distribu\u00e9e. Ainsi, chaque nouvelle couche apprend des couches pr\u00e9c\u00e9dentes afin de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes de plus en plus complexes.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour vous aider \u00e0 mieux comprendre, voici une m\u00e9taphore :\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Un cuisinier pr\u00e9pare des cr\u00eapes dans sa cuisine ; une dizaine de cr\u00eapes. Toutes ces couches permettent de cr\u00e9er un premier r\u00e9seau neuronal. Dans ce cas, il pourra fournir des cr\u00eapes aux membres de sa famille. Nous sommes \u00e0 l\u2019\u00e9tape du machine learning.\u00a0<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Si ce cuisinier d\u00e9cide d\u2019industrialiser le processus et de cr\u00e9er un restaurant. Il pourra pr\u00e9parer des centaines de cr\u00eapes, voire plus. Toutes ces couches constituent un r\u00e9seau neuronal plus profond. Au-del\u00e0 des membres de sa famille, il pourra servir des clients des 4 coins du monde. Les possibilit\u00e9s sont infinies. C\u2019est le deep learning.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gr\u00e2ce \u00e0 cette architecture complexe, le deep learning b\u00e9n\u00e9ficie d&rsquo;une<\/span><b>\u00a0grande puissance de calcul.\u00a0<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Les ordinateurs utilisant cette technologie pourront apprendre automatiquement \u00e0 partir de donn\u00e9es, tout en ajustant leurs param\u00e8tres en fonction des exemples d\u2019apprentissage. Et\u00a0<\/span><b>plus il y a de donn\u00e9es, plus les ordinateurs sont capables de r\u00e9aliser des t\u00e2ches complexes\u00a0<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">: d\u00e9tecter des objets sur une image, synth\u00e9tiser une voix depuis un texte \u00e9crit, etc.<\/span><\/p>\n<p><b>Pour quels usages utiliser le deep learning?<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gr\u00e2ce \u00e0 la profondeur de son r\u00e9seau neuronal artificiel, le deep learning est capable de tout faire. En particulier,\u00a0<\/span><b>des t\u00e2ches complexes\u00a0<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">qui n\u00e9cessitent une compr\u00e9hension approfondie de la structure et des relations entre les donn\u00e9es. Traditionnellement, on retrouve ce mod\u00e8le d\u2019intelligence artificielle pour la reconnaissance vocale, la reconnaissance d&rsquo;images (que ce soit logo, illustration, ic\u00f4ne, des photos ou des vid\u00e9os), la traduction automatique, la g\u00e9n\u00e9ration de texte, le traitement et l\u2019analyse du langage, etc.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Et cela concerne\u00a0<\/span><b>tous les secteurs d\u2019activit\u00e9.\u00a0<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019apprentissage peut, par exemple, aider la m\u00e9decine \u00e0 rechercher des cellules canc\u00e9reuses, favoriser la conduite autonome dans le secteur automobile, \u2026 Et plus globalement, r\u00e9aliser des mod\u00e9lisations pr\u00e9dictives pour limiter les risques.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Voici quelques exemples concrets d\u2019utilisation du deep learning.<\/span><\/p>\n<p><b>L\u2019analyse de donn\u00e9es<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour prendre des d\u00e9cisions, les organisations sont soumises \u00e0 des quantit\u00e9s de donn\u00e9es de plus en plus nombreuses (avec parfois des centaines de milliers de data). Or, il est impossible de tout traiter et analyser \u00e0 la main (sauf \u00e0 mobiliser plusieurs personnes pendant plusieurs mois). Gr\u00e2ce \u00e0 la puissance de calcul du deep learning, il est possible de<\/span><b>\u00a0r\u00e9duire le temps d\u2019analyse<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0\u00e0 quelques secondes ou quelques minutes. Les organisations prennent alors de meilleures d\u00e9cisions en se basant sur les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs par l\u2019intelligence artificielle.<\/span><\/p>\n<p><b>La communication<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Les C-levels doivent parfois communiquer dans diverses langues pour s&rsquo;adresser \u00e0 leurs partenaires ou leurs clients. Mais au lieu d\u2019apprendre des dizaines de langues diff\u00e9rentes, il est possible d\u2019utiliser le deep learning.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Par exemple, un CEO pourrait s\u2019exprimer en espagnol, fran\u00e7ais, japonais et chinois dans diff\u00e9rentes vid\u00e9os. Mais pour chacune d\u2019entre elles, ce n\u2019est pas lui qui parle. C\u2019est l\u2019intelligence artificielle. Gr\u00e2ce \u00e0 une analyse de la parole, de l\u2019image, du traitement du langage naturel et du text to speech, le DNN est, en effet, capable de\u00a0<\/span><b>reproduire un avatar r\u00e9aliste r\u00e9alisant un discours dans plusieurs langues.\u00a0<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Cependant, une telle utilisation du deep learning peut aussi \u00eatre r\u00e9alis\u00e9e \u00e0 mauvais escient (on parle alors de deep fake). Par exemple, l\u2019IA pourrait faire annoncer \u00e0 un chef d\u2019entreprise le retrait d\u2019un march\u00e9, une OPA, \u2026<\/span><\/p>\n<p><b>La cybers\u00e9curit\u00e9<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Entre les nouvelles menaces et le volume consid\u00e9rable des attaques, nombre d\u2019entreprises peinent \u00e0 faire face au risque cyber. Heureusement, gr\u00e2ce aux m\u00e9thodes d\u2019apprentissage, le DNN peut identifier rapidement des anomalies comportementales, d\u00e9tecter des logiciels malveillants ou des r\u00e9seaux de zombies. Et ainsi trouver des solutions pour\u00a0<\/span><b>renforcer le syst\u00e8me de s\u00e9curit\u00e9 existant.<\/b><\/p>\n<p><b>La surveillance<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gr\u00e2ce \u00e0 la reconnaissance faciale, les organisations peuvent identifier des comportements inadapt\u00e9s. C\u2019est d\u2019ailleurs le parti pris de la Chine qui\u00a0<\/span><a href=\"https:\/\/www.ege.fr\/infoguerre\/lintelligence-artificielle-entre-menaces-et-opportunites\"><span style=\"font-weight: 400;\">utilise l\u2019IA<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">\u00a0pour surveiller le comportement de ses concitoyens.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Au-del\u00e0 des \u00c9tats, il est aussi possible d\u2019envisager l\u2019utilisation du deep learning \u00e0 plus petite \u00e9chelle. Cela existe par exemple dans des r\u00e9seaux de magasins pour identifier les vols \u00e0 l\u2019\u00e9talage.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Gr\u00e2ce \u00e0 ces multiples applications, l\u2019apprentissage profond peut \u00eatre utilis\u00e9 en mati\u00e8re de surveillance \u00e9conomique et de pr\u00e9dictions business.<\/span><\/p>\n<p><b>Quelle est notre maturit\u00e9 sur cet enjeu?<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le deep learning est en<\/span><b>\u00a0constante \u00e9volution\u00a0<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">et permet d\u2019accomplir des t\u00e2ches toujours plus complexes. C\u2019est d\u2019ailleurs ce qui ressort de l\u2019\u00e9cosyst\u00e8me ChatGPT. Ce chatbot repose sur un mod\u00e8le attentif de type \u201ctransformer\u201d. L\u2019id\u00e9e est alors d\u2019appr\u00e9hender des datasets comme des puzzles. Il n\u2019est donc plus n\u00e9cessaire de traiter les donn\u00e9es dans un ordre pr\u00e9cis. \u00c0 la place, les donn\u00e9es sont assembl\u00e9es dans tous les sens. Ce qui permet de cr\u00e9er des parall\u00e8les beaucoup plus rapidement et sur des volumes encore plus importants.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019outil\u00a0<\/span><b>analyse en temps r\u00e9el de larges datasets<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Cela permet alors de fournir aux d\u00e9cideurs des informations pr\u00e9cises et d\u00e9taill\u00e9es, de mani\u00e8re extr\u00eamement\u00a0 rapide. Les organisations pourront prendre des d\u00e9cisions plus adapt\u00e9es \u00e0 leur environnement et plus align\u00e9es avec les risques. C\u2019est le principe de AI-based BI.<\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dans les films de science-fiction, les machines prennent le pas sur l\u2019humanit\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019intelligence artificielle. Si ces sc\u00e9narios catastrophes ne sont pas pr\u00eats d\u2019arriver, la technologie qui les sous-tend existe sous le nom de deep learning. Avec ce mod\u00e8le d\u2019apprentissage automatique profond, des r\u00e9seaux de neurones artificiels imitent le cerveau humain pour r\u00e9aliser des t\u00e2ches inatteignables par un seul homme (et le mod\u00e8le est pouss\u00e9 par l\u2019entrainement). Alors\u00a0qu\u2019est-ce que le deep learning ?\u00a0Quels sont les usages associ\u00e9s \u00e0 ces technologies ? D\u00e9couvrez les r\u00e9ponses. 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