Apprentissage profond : la mécanique de la magie

Qu’est-ce que l’apprentissage profond ? 

Également connu sous sa dénomination anglaise « deep learning » ou « DL », l’apprentissage profond est un cas particulier de l’apprentissage machine et de l’intelligence artificielle, à savoir une technique d’entraînement de machines visant à imiter la manière dont les neurones du cerveau humain traitent et apprennent des informations. On peut parler de réseau de neurones artificiels. 

Par l’apprentissage profond, les machines sont conçues pour traiter des données de sorte à simuler les nombreuses couches de notre cerveau afin de pouvoir exécuter des tâches qui, auparavant, étaient exclusivement réalisables par l’intelligence humaine. Les applications et utilisations de l’apprentissage profond sont déjà nombreuses, comme la reconnaissance d’image, la traduction linguistique, et même la conduite autonome. Toutes ces applications s’inscrivent dans le domaine des capacités informatiques. En substance, l’apprentissage profond est un puissant outil qui permet d’exploiter des informations complexes cachées dans d’importantes quantités de données.

Mais que trouve-t-on derrière cette technologie fascinante ? Les réseaux neuronaux artificiels (RNA), conçus pour imiter le réseau complexe de neurones du cerveau humain, sont au cœur de l’apprentissage profond . Ce type de réseau commence par une couche d’entrée qui recueille des données brutes (images ou textes). Au fur et à mesure que les données traversent les couches cachées, le RNA les transforme, en extrayant des caractéristiques de plus en plus abstraites qui permettent de reconnaître des modèles complexes. La couche de sortie fournit ensuite des prédictions, comblant ainsi l’écart entre les données et les informations exploitables.

L’apprentissage profond se caractérise par diverses architectures, chacune adaptée à des tâches spécifiques. En voici quelques exemples :

• Les réseaux neuronaux convolutifs, qui excellent dans le traitement des images, en identifiant habilement des modèles dans les données visuelles.
• Les réseaux neuronaux récurrents, capables de traiter des données séquentielles, en utilisant des éléments de mémoire pour rappeler des données antérieures, ce qui est idéal pour les tâches linguistiques.
• Les réseaux adversaires génératifs, qui ont deux composantes – le générateur et le discriminateur – qui rivalisent pour produire des données incroyablement réalistes, telles que des images réalistes à partir d’un bruit aléatoire.

Cette définition de l’apprentissage profond, donnée dans les grandes lignes, laisse entrevoir toute la complexité de cette technologie. Pour vraiment saisir l’impact de l’apprentissage profond, il faut soulever le capot et s’intéresser à toute la mécanique de cette technologie. Il ne s’agit pas seulement des données, mais de la façon remarquable dont ces systèmes apprennent, s’adaptent et s’améliorent à partir de chaque élément d’information qu’ils traitent. Alors, que se passe-t-il vraiment en coulisses ? Décortiquons le fonctionnement de l’apprentissage profond et découvrons les mécanismes à l’origine de ce changement de paradigme.

Comment fonctionne l’apprentissage profond ?

Le cerveau humain se compose de millions de neurones interconnectés. Les algorithmes de l’apprentissage profond imitent cette configuration naturelle du cerveau humain en utilisant des réseaux de neurones artificiels composés de multiples couches de nœuds interconnectés, appelés neurones artificiels ou unités. Chaque couche traite l’information venant de la couche précédente pour la transmettre à la couche suivante, ce qui permet une extraction plus fine des caractéristiques et des schémas.

Les modèles d’apprentissage profond sont entraînés à partir de grandes quantités de données étiquetées, appelées ensembles d’entraînement, pour apprendre comment reconnaître et classer des schémas. Il peut s’agir d’ensembles d’entraînement simples, comme un ensemble de données « chiens et chats » où la vision artificielle doit classer des photos selon qu’elles contiennent un chien ou un chat. Ces ensembles de données peuvent aussi être plus sophistiqués et couvrir par exemple l’appréciation du vin ou la détection de fausses informations dans des rapports authentiques.

Au cours de l’entraînement, les paramètres et les pondérations du réseau de neurones sont ajustés de sorte à réduire au minimum l’écart entre les sorties prévues et les sorties réelles. Au fil des multiples itérations, le modèle gagne en finesse jusqu’à être capable de formuler des prédictions ou d’exécuter des tâches avec un haut niveau d’exactitude et de précision.

Toute une variété de langages de programmation a vu le jour pour mettre en œuvre les algorithmes de l’apprentissage profond. Dans l’apprentissage profond, le plus populaire est le langage Python pour sa simplicité, sa lisibilité et le grand nombre de « librairies » disponibles (des paquets de code préécrits qui facilitent la résolution des problèmes pour les développeurs). TensorFlow et PyTorch sont des librairies plébiscitées pour la richesse des outils et des fonctionnalités qu’elles offrent pour construire et entraîner des modèles d’apprentissage profond.

Apprentissage profond et apprentissage machine

L’apprentissage profond est une approche consistant à créer des représentations hiérarchiques riches par l’entraînement de réseaux de neurones composé de plusieurs couches cachées. Il s’agit d’une évolution de l’apprentissage machine beaucoup plus autonome vis-à-vis de l’intervention humaine. En effet, si les modèles d’apprentissage machine de base s’améliorent dans l’exécution de fonctions prédéfinies au fil des données qu’ils intègrent, lorsqu’ils produisent une prédiction inexacte, un ingénieur doit intervenir pour opérer des ajustements. Dans le cas de l’apprentissage profond en revanche, la machine opère ses propres ajustements et corrige sa trajectoire sans l’aide de la main humaine.

Applications de l’apprentissage profond

Déployé dans de nombreux secteurs différents, l’apprentissage profond a déjà un impact positif sur nos vies. Sa profonde influence ne se limite pas à remodeler la technologie ; elle redéfinit la façon même dont nous vivons.

• Vision artificielle : Qu’il s’agisse de déverrouiller votre téléphone d’un simple coup d’œil ou d’aider les médecins à détecter les maladies à un stade précoce, l’apprentissage profond est en train de redéfinir la manière dont les machines « voient » le monde. Dans le secteur de la santé, elle révolutionne l’analyse des images médicales, tandis que dans la sécurité et la vente au détail, elle permet la reconnaissance faciale et l’identification des produits.
• Traitement du langage naturel : L’apprentissage profond est à la source d’outils comme Google Traduction, qui comble les lacunes linguistiques à travers le monde, et alimente des assistants vocaux comme Siri et Alexa, qui transforment vos commandes vocales en actions. En coulisses, des modèles d’apprentissage profond comme le GPT (Generative Pre-trained Transformer – Transformeur génératif pré-entraîné) élaborent des conversations semblables à celles des humains et génèrent du texte pour toutes sortes d’applications, des chatbots aux articles d’actualité.
• Soins de santé : L’apprentissage profond est une force silencieuse derrière les soins de santé modernes, identifiant les tumeurs dans les scanners médicaux et prédisant les résultats des patients avec une précision étonnante. Le bénéfice ? Des traitements plus rapides, des soins plus personnalisés et un avenir où la médecine est individualisée.
• Véhicules autonomes : Les voitures autonomes utilisent des algorithmes de l’apprentissage profond pour détecter les objets et prendre des décisions en temps réel. Qu’il s’agisse d’identifier un panneau stop ou de naviguer dans une rue bondée, l’apprentissage profond nous guide vers un monde aux routes plus sûres avec des transports sans conducteur.
• Services financiers : Pour repérer les transactions frauduleuses en temps réel ou encore prédire les fluctuations des marchés boursiers, l’IA rebat les cartes du monde de la finance. Les banques s’appuient sur des modèles d’apprentissage profond pour évaluer le risque de crédit avec plus de précision, ce qui aide les prêteurs à prendre des décisions plus rapides et mieux éclairées.
• Robotique : Dans les usines, les robots deviennent de plus en plus autonomes et effectuent des tâches précises, comme l’assemblage et le tri, avec une précision quasi parfaite.
• E-commerce et vente au détail : Les plateformes en ligne utilisent des algorithmes de l’apprentissage profond pour prédire vos prochains achats, vous proposer des suggestions de produits sur mesure et même vous permettre de faire des recherches à partir d’images au lieu de mots. Les détaillants tirent également parti de l’IA pour la gestion de leurs stocks, ce qui permet de s’assurer que les rayons sont bien approvisionnés et que les clients ne sont jamais déçus.
• Divertissement et médias : Qu’allez-vous prochainement regarder sur Netflix ou écouter sur Spotify ? Les services de streaming analysent vos préférences de sorte à vous proposer exactement ce que vous n’auriez pas autrement envisagé.
• Énergie et services : Dans les centrales électriques et les réseaux intelligents, l’apprentissage profond favorise l’efficacité. En analysant les données des capteurs, il prédit les défaillances des équipements avant qu’elles ne se produisent, réduisant ainsi les temps d’arrêt et les coûts. Les modèles d’apprentissage profond aident les fournisseurs de services (eau, gaz, électricité) à anticiper la demande et à optimiser les flux d’énergie, garantissant ainsi un approvisionnement énergétique plus fiable et plus durable.
• Marketing personnalisé : Derrière chaque bannière publicitaire ou offre envoyée par e-mail, il y a une IA qui veille à ce que le message fasse mouche. Les annonceurs peuvent désormais concevoir des campagnes très ciblées, en analysant vos préférences, votre historique de navigation et votre activité sur les réseaux sociaux, afin de vous proposer des publicités qui vous correspondent.

Quelles sont les limites de l’apprentissage profond ?

Malgré ses remarquables capacités et son formidable potentiel, l’apprentissage profond présente aussi des limites et soulève des questions. Il nécessite beaucoup de capacité de mémoire et de stockage et consomme des données à un point tel qu’il peut être difficile d’obtenir des ensembles de données de grande qualité, diversifiés et correctement étiquetés, notamment dans les domaines où les données sont plus rares ou onéreuses. Il demande aussi beaucoup de ressources d’entraînement et d’énergie et peut tomber dans le « surapprentissage » ou « overfitting », un phénomène qui se produit lorsque la machine produit de bons résultats sur des données d’entraînement mais est moins performante à partir de données nouvelles et inédites.

À l’instar de la plupart des domaines de l’IA, l’apprentissage profond pose lui aussi des questions d’ordre éthique autour de la sécurité des données et des biais et inexactitudes inhérents à l’homme susceptibles de transparaître dans son apprentissage.

Cadre de l’apprentissage profond

Malgré l’étendue des potentiels avantages offerts par l’apprentissage profond, la mise en place d’une bonne gouvernance de cette technologie est capitale pour parvenir à concrétiser tous ces avantages. Il sera essentiel de mettre sur pied un cadre juridique et éthique approprié pour instaurer de la confiance et atténuer les risques.

Les Normes internationales joueront un rôle majeur pour garantir une adoption responsable de l’apprentissage profond dans le domaine de l’intelligence artificielle. Ainsi, en collaboration avec la Commission électrotechnique internationale (IEC), l’ISO a déjà publié un certain nombre de normes à travers son groupe d’experts dédié à l’intelligence artificielle et travaille à l’élaboration d’un cadre d’orientation évolutif pour les applications de l’apprentissage profond à travers le monde.

Les entreprises et les décideurs politiques peuvent déjà bénéficier de ces normes pour s’assurer d’un déploiement sûr et éthique de leurs modèles d’apprentissage profond. Car la conformité aux Normes internationales favorise la confiance des clients et des pairs dans tous les secteurs.

• ISO/IEC TR 24029-1:2021Évaluation de la robustesse des réseaux de neurones — Partie 1: Vue d'ensemble
• ISO/IEC 24029-2:2023Évaluation de la robustesse de réseaux neuronaux — Partie 2: Méthodologie pour l'utilisation de méthodes …
• ISO/IEC 42001:2023Intelligence artificielle – Système de management

Le futur de l’apprentissage profond

L’apprentissage profond, qui n’en est qu’à ses balbutiements, devrait connaître une croissance exponentielle et transformer la société. L’intégration de l’apprentissage profond à d’autres technologies de pointe, comme la réalité augmentée ou la réalité virtuelle, pourrait révolutionner la manière dont nous vivons et interagissons avec le monde qui nous entoure. Une simple promenade dans les rues de la ville pourrait être augmentée par des informations instantanées sur les immeubles et les monuments alentour. Les mondes virtuels deviendront de plus en plus immersifs et réalistes.

Nous pouvons nous attendre à voir l’apprentissage profond appliqué à des domaines comme l’agriculture, l’énergie ou encore la fabrication, dans lesquels il pourrait optimiser les processus, améliorer l’efficacité et stimuler l’innovation. Et surtout, cette technologie pourrait accélérer la mise au point de solutions en réponse aux problématiques que connaît notre planète, comme le changement climatique et la sécurité des denrées alimentaires.

Sous l’orientation des Normes internationales et l’impulsion de la créativité de l’homme et de son ingéniosité, le futur paysage de l’apprentissage profond est fascinant, stimulant et presque sans limites.