Deep Learning
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Le deep learning, ou apprentissage profond, est une branche avancée du machine learning qui transforme profondément la manière dont les machines analysent et interprètent des données complexes. Inspiré du fonctionnement du cerveau humain, il permet aux systèmes informatiques d’apprendre de grandes quantités d’informations et de prendre des décisions autonomes, sans nécessiter d’intervention humaine directe.
Points abordés
Qu’est-ce que le deep learning ?
Le deep learning est une méthode d’apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones profonds composés de multiples couches hiérarchiques. Ces réseaux apprennent à représenter les données à plusieurs niveaux d’abstraction, ce qui les rend particulièrement adaptés au traitement de données non structurées comme les images, les sons ou le langage naturel.
Grâce à cette capacité, le deep learning a permis des avancées spectaculaires dans des domaines tels que la reconnaissance vocale (Siri, Alexa), la vision par ordinateur (diagnostic médical, voitures autonomes) ou la traduction automatique (Google Translate).
Comment fonctionne le deep learning ?
Le deep learning repose sur des réseaux de neurones artificiels, qui s’inspirent du fonctionnement des neurones biologiques. Ces réseaux sont composés de plusieurs couches :
Couche d’entrée : reçoit les données brutes (pixels d’une image, signal audio, texte).
Couches cachées multiples : extraient progressivement des caractéristiques de plus en plus complexes et abstraites.
Couche de sortie : génère la prédiction finale ou la classification.
Chaque neurone réalise un calcul simple, mais en combinant des millions de neurones, le réseau est capable de modéliser des relations très complexes dans les données. Le réseau s’entraîne via un processus appelé rétropropagation, qui ajuste automatiquement les poids des connexions pour minimiser l’erreur entre prédictions et réalité.
Les réseaux de neurones artificiels
Un réseau de neurones artificiels est une architecture composée de nœuds interconnectés, où chaque connexion possède un poids ajustable selon les données d’apprentissage. Parmi les architectures les plus utilisées :
Réseaux convolutifs (CNN) : optimisés pour l’analyse d’images, détection d’objets, reconnaissance faciale.
Réseaux récurrents (RNN) : adaptés au traitement des données séquentielles, comme la parole ou le texte.
Transformers : architectures révolutionnaires à la base des modèles récents de traitement du langage naturel (comme GPT), permettant la compréhension et la génération de texte à un niveau inégalé.
Différences entre machine learning et deep learning
Le machine learning traditionnel utilise souvent des algorithmes « classiques » (arbres de décision, SVM…) qui nécessitent une intervention humaine pour extraire manuellement les caractéristiques pertinentes des données.
À l’inverse, le deep learning automatise cette extraction des caractéristiques, rendant possible le traitement direct de données brutes complexes, sans besoin de pré-traitement spécifique.
Cependant, cette automatisation a un coût : le deep learning demande plus de puissance de calcul, des ressources matérielles avancées (GPU) et de grandes quantités de données pour atteindre des performances optimales.
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