L’intelligence Artificielle et le Deep Learning

Deep learning, intelligence artificielle, machine learning : quelles sont leurs relations, et comment existent-elles les unes par rapport aux autres ? Zoom sur des avancées en pleine expansion.

L’intelligence artificielle

C’est à Alan Turing que l’on attribue les prémices de l’intelligence artificielle, dans les années 1950. À l’époque, l’expression d’intelligence artificielle était encore floue. Elle désignait essentiellement un programme informatisé permettant de reproduire des tâches initialement effectuées par un être humain. Sa caractéristique principale étant d’apprendre par elle-même.

Il est donc très difficile de donner une définition précise de ce que peut être une intelligence artificielle tellement ce domaine est vaste et évolutif. L’on peut cependant préciser que l’intelligence artificielle est un domaine de recherche qui passionne les professionnels des métiers de l’informatique par les nombreuses possibilités qu’il offre.

L’IA s’applique à de nombreux secteurs, et recouvre un large champ d’application : identifier une image dans une vidéo, traduire un texte, établir un diagnostic médical, etc. Il est certain qu’elle promet de grandes avancées en matière scientifique et technologique.

Le deep learning

Le deep learning est une forme très avancée d’intelligence artificielle. Il représente donc une IA sous une forme évoluée très performante. Ce qu’on appelle deep learning, ou apprentissage en profondeur, permet de comprendre des concepts et de produire des analyses avec beaucoup de précision à partir de données.

Par exemple, Google a mis au point Alphago, une machine créée grâce au deep learning qui a réussi à battre le champion du monde du jeu de Go. La technologie permet aussi, par exemple, de recréer des tableaux célèbres comme ceux de Van Gogh ou de Rembrandt, ou encore d’inventer un tout nouveau langage pour communiquer entre plusieurs machines.

Vous l’aurez compris, les champs d’application du deep learning semblent infinis :

• reconnaissance d’image,
• traduction,
• véhicule autonome,
• diagnostic médical,
• recommandations personnalisées,
• prédiction du prix des crypto monnaies,
• analyse prédictive,
• chatbots
• etc

Les données n’auront jamais été aussi importantes pour l’évolution du deep learning. En effet, plus on dispose de données, plus les programmes mis en point seront précis. Avec la quantité gigantesque de données qui existent, la technologie n’est pas près de s’arrêter en si bon chemin !

Le machine learning

Le machine learning, à l’instar du deep learning, est une forme d’intelligence artificielle. Le machine learning permet de reproduire des comportements à partir d’algorithmes qui sont mis au point grâce au big data. En effet, grâce aux quantités de données qui vont l’alimenter, le machine learning saura adapter son comportement à chaque situation, et ainsi adopter la meilleure décision pour ensuite créer un modèle prédictif. Ainsi, la machine est capable d’automatiser des tâches à partir des différentes situations analysées.

Ce qu’il est important de bien saisir, c’est que les algorithmes mis au point grâce au machine learning permettent aux machines d’apprendre et de se développer de façon autonome. Ainsi, le concept peut s’exporter à tous les secteurs : banque, cybersécurité, industrie automobile, santé, etc. Le big data, au cœur de ces avancées technologiques, occupe une place névralgique dans l’évolution de l’intelligence artificielle en général.

Quelques exemples d’application du machine learning :

• Voiture autonome
• Reconnaissance vocale, audio et faciale
• Détection de SPAM
• Diagnostic médical
• Solution deep learning pour la cybersécurité
• Etc.