3.1 Les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et profond

4. Les systèmes neuronaux

4.1. L'apprentissage profond (Deep learning)

L'apprentissage profond (deep learning, en anglais), est une approche qui utilise des réseaux de neurones profonds pour apprendre des représentations hiérarchiques des données. La profondeur fait référence au nombre de couches dans un réseau de neurones. Plus le réseau est profond, plus il peut apprendre des caractéristiques complexes et abstraites.^[11]

Caractéristique : Les couches successives d'un réseau de neurones apprennent des niveaux de représentations de plus en plus abstraites des données, ce qui permet de capturer des caractéristiques complexes. C'est grâce au deep learning qu'on arrive à des modèles d'IA aussi perfectionnées et impressionnantes.^[12]

Exemple d'un système neuronal profonds avec plusieurs couches cachées entre les entrées et les sorties.

Applications^[11] :

Vision par ordinateur : Les réseaux de neurones profonds sont utilisés pour la reconnaissance d'images, la détection d'objets, et la segmentation d'images.
Traitement du langage naturel : Ils sont efficaces pour des tâches comme la traduction automatique, la génération de texte, et l'analyse sentimentale.
Reconnaissance vocale : Les réseaux de neurones profonds sont utilisés pour convertir la parole en texte, utile dans les applications de transcription et les assistants vocaux.
Voitures autonomes : Ils sont utilisés pour interpréter les données sensorielles, permettant aux voitures de “voir” leur environnement et de prendre des décisions.
Systèmes de recommandation : Les réseaux de neurones profonds peuvent aider à prédire les préférences des utilisateurs en se basant sur leurs comportements passés.
Détection de fraude : Ils peuvent identifier des modèles complexes pour détecter les activités frauduleuses dans les transactions financières.
Médecine : Ils sont utilisés pour la détection et le diagnostic de maladies en analysant les images médicales.
Transport : L’IA est utilisée pour améliorer la sécurité, l’efficacité, et le confort des véhicules autonomes, des drones, et des trains. Par exemple, l’IA peut aider à détecter les obstacles sur la route, à prévoir les comportements des autres conducteurs, et à optimiser les trajets en temps réel.
Éducation : L’IA est utilisée pour personnaliser les parcours d’apprentissage, évaluer les compétences, et améliorer l’interaction entre les apprenants et les enseignants. Par exemple, l’IA peut aider à recommander les cours les plus adaptés aux besoins de chaque élève, à évaluer les réponses des élèves aux questions, et à fournir des explications supplémentaires en temps réel.