Deep Learning ou Apprentissage profond : qu’est ce que c’est ?

Deep learning : définition simple

Le deep learning (Apprentissage profond en français) est une branche de l’intelligence artificielle utilisant des réseaux de neurones artificiels pour apprendre et auto-améliorer sa capacité de compréhension et d’assimilation afin de modéliser et de résoudre des problèmes complexes.

Sommaire Sommaire

1. Deep learning : définition simple
2. Comment fonctionne le deep learning ?
3. Quelles sont les applications du deep learning ?
   1. Transport
   2. Santé 
   3. Divertissement / Contenu
   4. Agriculture
   5. Production industrielle
   6. Marketing
   7. Sécurité
   8. Secteur financier (banque, assurance, trading)
   9. Assistance à domicile 
   10. Administration
   11. Secteur militaire

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Sommaire

1. Deep learning : définition simple
2. Comment fonctionne le deep learning ?
3. Quelles sont les applications du deep learning ?
   1. Transport
   2. Santé 
   3. Divertissement / Contenu
   4. Agriculture
   5. Production industrielle
   6. Marketing
   7. Sécurité
   8. Secteur financier (banque, assurance, trading)
   9. Assistance à domicile 
   10. Administration
   11. Secteur militaire

Comment fonctionne le deep learning ?

Le deep learning utilise des réseaux de neurones artificiels, qui sont en quelque sorte des modèles mathématiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ces réseaux de neurones artificiels sont structurés sous la forme de couches de neurones. Chaque couche de neurones est composée de plusieurs neurones qui ont chacun leurs fonctions propres.

Chaque neurone intercepte un signal d’entrée, puis applique une fonction qui va convertir le signal en un résultat prédéterminé. Le résultat est ensuite acheminé vers le neurone suivant qui va comparer le résultat obtenu aux valeurs réelles. L’apprentissage du réseau se fait via un processus appelé : rétro-propagation, le système teste des possibilités et élimine les mauvaises réponses.

Quelles sont les applications du deep learning ?

Le deep learning s’implante progressivement dans la vie quotidienne et on commence à découvrir des applications pratiques de cette nouvelle technologie. Voici un petit tour d’horizon des principales applications du deep learning.

Transport

Le deep learning est en bonne voie de révolutionner le secteur du transport avec la conduite 100 % autonome des véhicules. Uber (la société de taxis américaine) a déjà investi près d’un milliard de dollars sur la période 2015-2020 pour concevoir le premier véhicule 100 % autonome, et les géants américains (comme Alphabet Inc) sont également de la partie. L’enjeu est colossal : révolutionner le système de transport et mettre au point le premier véhicule capable de conduire n’importe où et n’importe quand de façon sécurisée.

Santé 

Dans le secteur médical, les techniques de deep learning sont en passe de révolutionner le monde médical en favorisant l’analyse du génome, le développement de médicaments ou encore le diagnostic médical via IA. AlphaFold, une branche de la société Alphabet Inc spécialisée dans les techniques avancées de deep learning pour prédire la structure tridimensionnelle des protéines à partir de leur séquence d’acides aminés, pourrait bien révolutionner le monde médical et le secteur de la découverte des médicaments. D’autres start up sont également de la partie comme Med-Gemini, qui souhaite favoriser la détection de maladies à l’aide de radiographies et d’une prise de sang.

Divertissement / Contenu

Les techniques de deep learning trouvent actuellement des applications pratiques dans le secteur du contenu et du divertissement. Des sociétés telles que OpenAi, Mistral Ai, DeepL ou encore Anthropic (Claude Ai) révolutionnent le secteur de la production de contenu en offrant la possibilité de générer automatiquement du texte (poèmes, synthèse de texte, articles de presse), de traduire du contenu automatiquement, de générer des images haute résolution à partir d’une simple description, de produire de la musique basée sur les goûts personnel de l’utilisateur et même de générer des vidéos haute résolution.

Agriculture

Le secteur agricole n’échappe pas aux techniques avancées du deep learning. Entre les diverses applications qui fleurissent sur Internet et qui offrent la possibilité de reconnaître automatiquement des plantes, le monde agricole pourrait bien être totalement bouleversé par une automatisation encore plus poussée de la production agricole avec des robots autonomes qui pourraient se charger d’arroser, de désherber, de planter ou de récolter les cultures. On pourrait voir se développer des systèmes reposant sur le deep learning pour prédire les prochaines catastrophes climatiques quelques heures avant qu’elles ne surviennent ou encore prélever et analyser automatiquement des échantillons dans le sol.

Production industrielle

Des applications pratiques dans le secteur de la production industrielle devraient également voir le jour avec un renforcement de la qualité de contrôle via des processus de deep learning (prélèvement automatique d’un échantillon, analyse prédictive de l’échantillon à partir des données historiques de la base de données). Le deep learning devrait également favoriser le développement de la fabrication autonome à la demande avec la production automatique de produits sur mesure.

Marketing

Les agences de marketing utilisent le deep learning pour améliorer le système de recommandation publicitaire. L’objectif étant d’analyser l’ensemble de l’historique de consultation d’un internaute via des algorithmes et d’améliorer la précision des recommandations publicitaires en appliquant des techniques de deep learning. Des sociétés, comme Meta Inc (société mère de Facebook), utilisent déjà ces techniques pour améliorer l’efficacité des recommandations publicitaires.

Sécurité

Les dernières avancées dans le domaine du deep learning en matière de reconnaissance vocale et faciale devraient déboucher sur des nouvelles applications dans le domaine de la sécurité, avec par exemple une analyse comportementale automatique, une identification de chaque individu en temps réel dans l’espace public, un déploiement de drônes autonomes.

Secteur financier (banque, assurance, trading)

Le secteur financier devrait connaître une profonde mutation avec le développement de techniques de deep learning dans le secteur du trading algorithmique, l’analyse automatique de risque de crédit à partir d’une liste de transactions ou encore l’analyse des transactions bancaires pour déceler d’éventuelles traces de fraude à la carte bancaire.

Assistance à domicile 

Les techniques avancées de deep learning devraient favoriser le développement de robots humanisés destinés à aider les humains dans les tâches ménagères : préparation des repas, nettoyage et repassage. Le développement des premiers assistants virtuels enrichis avec le deep learning devrait progressivement révolutionner le secteur de l’assistance à domicile.

Administration

L’administration, notamment fiscale, utilise déjà le deep learning pour favoriser la détection de la fraude fiscale. L’objectif étant de collecter et de regrouper des données transactionnelles, puis de réutiliser ces données pour détecter des anomalies.

Secteur militaire

Le secteur militaire devrait également bénéficier des dernières avancées en matière de deep learning avec le développement de drônes autonomes, l’analyse automatique des zones de combat et la mise au point de stratégies militaires en temps réel. Les armées de plusieurs pays, comme les USA et la Chine, utilisent déjà le deep learning pour renforcer l’efficacité des équipes militaires.