Le Deep Learning est au cœur de tous les débats. En effet, il fascine aussi bien les scientifiques que les personnes lambda en raison des possibilités d'applications infinies qu'il offre. De ce fait, l'étude de cette intelligence artificielle basée sur des réseaux de neurones s'avère primordiale.
Voici une définition du Deep Learning : également appelé apprentissage profond, le Deep Learning est une forme d'intelligence artificielle dérivée du Machine Learning (apprentissage automatique).
Il a été créé en s'inspirant des réseaux neuronaux qui se trouvent dans le cerveau humain. L'apprentissage profond est constitué d'un grand nombre de couches de neurones artificiels interconnectés.
Plus le nombre de neurones est conséquent, plus le réseau est qualifié de « profond » et délivre des performances exceptionnelles.
Concrètement, grâce à cette technologie, on peut générer des algorithmes capables d'apprendre de manière autonome et de s'améliorer graduellement. Ceux-ci peuvent acquérir des compétences comme la vision robotique ou encore la reconnaissance faciale. Le Deep Learning diffère clairement de la programmation qui se contente d'établir des règles que la machine doit exécuter à la lettre. Le Face ID de l'iPhone X et la reconnaissance faciale de Facebook ont été développés à partir de cette forme d'IA.
Il est possible de suivre une formation en Python data science pour maîtriser et appliquer cette technologie afin de résoudre des problèmes complexes. Le titulaire de la formation peut aussi bien travailler en entreprise que monter ses projets personnels en data.
Les concepts d'apprentissage profond et de Machine Learning sont bien souvent confondus. Or, ces notions courantes de l'intelligence artificielle se rapportent à deux méthodes distinctes et employées dans des domaines d'application différents. Voici un tableau qui synthétise les différences majeures que l'on observe entre l'apprentissage profond et le Machine Learning :
Lorsque l'on évoque le Deep Learning, on fait référence aux algorithmes capables d'imiter les actions du cerveau humain grâce aux réseaux de neurones artificiels. Ces derniers traitent des informations non structurées telles que le son, le texte ou l'image. En ce qui concerne le Machine Learning, elle s'occupe du traitement des informations quantitatives et structurées (des valeurs numériques).
Pour mieux appréhender le fonctionnement de l'apprentissage profond, prenons un cas concret de reconnaissance faciale. L'objectif escompté est de reconnaître toutes les photographies qui comportent un hélicoptère. Pour pouvoir identifier un hélicoptère, l'algorithme doit savoir distinguer tous les types d'hélicoptères existants d'une part. D'autre part, il doit savoir reconnaître un hélicoptère de façon précise et autonome, quel que soit l'angle sous lequel il se trouve.
Pour y parvenir, la démarche est relativement simple. Le réseau de neurones artificiels sera entraîné grâce à des milliers de photos d'hélicoptères. Le système va apprendre à les reconnaître parmi de nombreuses photos sur lesquelles se trouvent d'autres types d'objets (voitures, instruments de musique, motos, électroménagers…).
Ces données seront ensuite assignées à diverses informations qui vont permettre à l'algorithme intelligent de déterminer la présence ou non d'hélicoptère sur l'image qu'il est en train d'analyser. Le réseau artificiel se chargera également de comparer la réponse aux bonnes réponses indiquées par les humains. S'il y parvient et que le résultat est correct, l'algorithme de reconnaissance va mémoriser cette réussite. Il s'en servira donc plus tard pour identifier les hélicoptères présents sur des images ou des photos. En revanche, s'il s'est trompé, il en prend acte et corrigera automatiquement son erreur les prochaines fois.
Ce procédé d'entraînement sera répété des milliers de fois afin que le réseau de neurones soit en mesure de reconnaître un hélicoptère, peu importe les circonstances. Le degré de réussite de l'algorithme est proportionnel au temps d'entraînement du réseau et au nombre de couches neuronales qui le compose. De nombreuses plateformes web proposent des formations à distance pour maîtriser cette branche de l'IA dont l'importance s'étend dans presque tous les secteurs de la vie.
Le Deep Learning possède des avantages intéressants. Cela justifie la raison pour laquelle il est très important dans le domaine de la data.
Le plus grand atout de cette intelligence artificielle est sans doute la qualité des résultats qu'il permet d'obtenir. Les autres méthodes de mémorisation automatique n'arrivent pas à délivrer de telles performances. Dans les domaines comme le traitement d'image ou la reconnaissance faciale, cette forme d'IA est privilégiée au détriment des autres types d'intelligence artificielle.
En raison du fait qu'il soit basé sur une assimilation routinière, l'apprentissage profond n'affiche aucun signe de fatigue et garantit constamment de hautes performances. Les analyses réalisées par les algorithmes sont rapides, efficaces et d'une qualité constante. De même, étant donné que le système se forme de manière autonome après une phase d'entraînement, il permet d'économiser suffisamment de temps et d'argent. Enfin, il garantit une évolution de ses fonctionnalités.
À l'inverse d'autres moteurs d'IA comme le Machine Learning, l'apprentissage profond prend en compte l'analyse des informations stockées sous un format non structuré : documents, photos, mails… Il est donc beaucoup plus intéressant que les technologies de l'IA qui se limitent uniquement au traitement des données structurées (carte bancaire, adresse, contacts téléphoniques…).
Plusieurs types d'algorithmes sont utilisés en apprentissage profond. Chaque algorithme possède ses propres spécificités et applications.
Également appelés ConvNets, les CNN sont constitués d'une multitude de couches chargées de traiter et d'extraire les caractéristiques des données. De manière spécifique, les réseaux neuronaux convolutifs sont utilisés pour l'analyse et la détection d'objets. Ils peuvent donc servir par exemple à reconnaître des images satellites, traiter des images médicales, détecter des anomalies ou prédire des séries chronologiques.
Les réseaux neuronaux récurrents possèdent des connexions qui constituent des cycles dirigés. Cela permet aux sorties du LSTM d'être exploitées comme entrées au niveau de la phase actuelle. La sortie du LSTM se transforme en une entrée pour la phase actuelle. Elle peut donc mémoriser les entrées précédentes à l'aide de sa mémoire interne. Dans la pratique, les RNN sont utilisés pour le sous-titrage d'images, le traitement du langage naturel et la traduction automatique.
Ces algorithmes sont des réseaux neuronaux feedforward assez particuliers. Ils exploitent des fonctions de base radiales en tant que fonctions d'activation. Ils sont constitués d'une couche d'entrée, d'une couche cachée et d'une couche de sortie. Généralement, les RBFN sont utilisés dans la classification, la prédiction des séries temporelles et la régression linéaire.
Les LSTM sont des dérivés de RNN. Ils peuvent apprendre et mémoriser des dépendances sur une longue durée. Les LSTM conservent ainsi les informations mémorisées sur le long terme. Ils sont particulièrement utiles pour prédire des séries chronologiques, car ils se rappellent des entrées précédentes. Outre ce cas d'utilisation, les LSTM sont également utilisés pour composer des notes de musique et reconnaître des voix.
Les GAN créent de nouvelles instances de données qui s'apparentent aux données d'apprentissage profond. Ils possèdent deux principaux composants : un générateur et un discriminateur. Si le générateur apprend à produire des informations erronées, le discriminateur, quant à lui, apprend à exploiter ces fausses informations. Les GAN sont généralement utilisés par les créateurs de jeux vidéo pour améliorer les textures 2D.
C'est le professeur Geoffrey Hinton qui a développé cet algorithme. En d'autres termes, les machines de Boltzmann restreintes sont des réseaux neuronaux stochastiques constitués de deux couches : unités visibles et unités cachées. Ces réseaux artificiels sont capables d'apprendre en partant d'une distribution de probabilité sur un ensemble d'entrées. Néanmoins, il est important de souligner que la liste d'algorithmes présentés ci-dessus n'est pas exhaustive. Il en existe en effet d'autres types comme :
Pour finir, les cartes auto-organisées (SOM) inventées par le professeur Teuvo Kovonen sont également une forme spécifique d'algorithmes d'apprentissage profond. Pour apprendre à utiliser ces différents algorithmes, l'idéal est de suivre une formation en data.
De nos jours, l'apprentissage profond sert à développer de nombreuses technologies révolutionnaires. Celles-ci sont très utiles dans la vie de tous les jours.
Le Deep Learning est l'intelligence artificielle qui a permis de mettre en place la conduite autonome pour les véhicules. Certains algorithmes identifient en effet les panneaux de signalisation tandis que d'autres localisent les piétons. Cette technologie améliore fortement la sécurité routière et l'expérience de conduite des automobilistes.
L'IA de Deep Learning permet de distinguer les tumeurs cancéreuses de celles qui ne le sont pas. Elle scanne les photos de radiographie avec une plus grande précision que l'œil humain et permet donc d'anticiper la prise en charge pour allonger les chances de guérison du malade.
L'agriculture biologique s'appuie sur des drones intelligents capables d'identifier les mauvaises herbes en scannant au survol plusieurs hectares de plantation. Cela permet aux agriculteurs de concentrer uniquement leur énergie sur les zones qui nécessitent un désherbage.
Aujourd'hui, tout bon Data Scientist doit être en mesure d'utiliser les outils d'apprentissage profond comme Tensorflow, Keras et PyTorch. L'acquisition de connaissances en Machine Learning et spécialement en Deep Learning permet de résoudre des problèmes complexes. En suivant une formation en intelligence artificielle, l'apprenant va découvrir et pratiquer la mise en place de réseaux de neurones profonds.
La formation est axée sur des cas concrets d'utilisation de couches de réseaux neuronaux avec du code en langage Python. À la fin des cours qui allient théorie et travaux pratiques, l'étudiant sera capable de gérer tous types de données non structurées. Si la majorité des structures de formation proposent uniquement des cours en présentiel, d'autres proposent des enseignements en ligne. En général, la durée de la formation est de 420 heures réparties en plusieurs sessions. La formation en data machine rend apte à l'exercice de plusieurs métiers comme :
De plus, il est également possible d'occuper le poste de Chargé d'études dans un établissement de formation en informatique.
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