Le Deep Learning : Qu'est ce que c'est ? Comment faire de l'apprentissage profond ?

Salut les curieux ! Avez-vous déjà entendu parler du Deep Learning, ou "apprentissage profond" en bon français, ou encore du Machine Learning.

Si ce n'est pas le cas, pas de panique ! Vous êtes sur le point de découvrir l'un des concepts les plus cool et les plus influents de notre ère technologique. 

Imaginez un peu : des machines qui apprennent comme des humains, capable de reconnaître votre visage parmi des milliers d'autres, ou encore de prédire la prochaine série à binge-watcher sur Netflix.

Dingue, non ? Et le plus fou, c'est que le deep learning est partout autour de nous, souvent sans qu'on s'en rende compte.

C’est un vrai travail de fourmi qui est effectué.

Dans cet article on va explorer ce qu'est le Deep Learning, et vous l’expliquer point par point.

C’est quoi le Deep Learning ou apprentissage profond ?

Définition du Deep Learning :

Imaginez un peu : des algorithmes capables d'apprendre par eux-mêmes à partir de données, un peu comme un enfant qui apprend à reconnaître un chat en regardant plein de photos de chats.

Le deep learning, c'est cette branche de l'intelligence artificielle qui rend tout ça possible.

Grâce à lui, les machines peuvent traiter et interpréter des données complexes à un niveau jamais atteint auparavant.

Qui utilise le Deep Learning ?

Du géant de la tech au chercheur dans son labo, en passant par les startups innovantes, tout le monde se met au deep learning.

Pourquoi ?

Parce que ça révolutionne tout : de la façon dont on interagit avec nos smartphones jusqu'à la recherche médicale avancée.

Les réseaux sociaux, les moteurs de recherche, les applications de santé... tous tirent parti de cette technologie pour offrir des services toujours plus smart.

La première personne qui va utiliser le Deep learning, c'est le Data Scientist.

C'est lui qui va utiliser le Deep learning pour créer des modèles d'intelligences artificielles grâce à l'apprentissage profond.

Lien entre Deep Learning et Data Analyse

Le deep learning et la data analyse sont comme deux faces d'une même pièce.

Sans l'analyse de données (data analyse), les modèles de deep learning ne pourraient pas s'entraîner. (CF apprentissage supervisé du Machine Learning)

Ils ont besoin de données, et beaucoup, pour apprendre et s'améliorer. On reste sur du Machine learning.

D'un autre côté, le deep learning pousse l'analyse de données à de nouveaux sommets, permettant de découvrir des insights et des motifs cachés dans d'immenses volumes de données.

Apprentissage automatique et deep learning, quelles différences ?

L' apprentissage automatique, c'est l'art de permettre aux ordinateurs d'apprendre et de s'améliorer à partir de données, sans être explicitement programmés pour chaque tâche.

L' apprentissage automatique utilise des algorithmes capables de détecter des patterns, des motifs dans les données, et d'apprendre de ces découvertes pour faire des prédictions ou prendre des décisions.

Contrairement au deep learning qui nécessite d'énormes quantités de données et une puissance de calcul conséquente, l'apprentissage automatique peut fonctionner avec moins de données et est souvent plus accessible. Cela se rapproche plus du Machine learning.

Les applications de l'apprentissage automatique sont partout : de la détection de fraudes bancaires, où il apprend à repérer les transactions suspectes, à la recommandation de produits sur vos sites de shopping préférés, en passant par les prévisions météorologiques qui s'affinent jour après jour.

C'est un domaine vaste et passionnant, qui, combiné au deep learning, forme le cœur battant de l'intelligence artificielle moderne.

L'apprentissage automatique n'est pas juste un prélude au deep learning ; c'est un domaine riche en innovations et en découvertes, qui continue d'évoluer et de nous surprendre.

Comment fonctionne le deep learning ?

Réseaux de neurones en Deep Learning

Le fonctionnement en couche de neurones

Les réseaux de neurones en deep learning sont structurés en couches, un peu comme les couches d'un cerveau humain.

Chaque couche traite l'information reçue de la couche précédente, la transforme, et passe le résultat à la couche suivante. Plus il y a de couches, plus le réseau est capable de traiter des informations complexes.

C'est pour cette raison qu'en français, on appelle le Deep learning "Apprentissage profond". Car c'est la profondeur de couche qui définit l' apprentissage profond.

Qu'est ce qu'un réseau de neurones artificiels en apprentissage profond ?

Un réseau de neurones artificiels en apprentissage profond est en fait une couche de variables qui permettent de filtrer la données.

La fonctionnement est calqué sur celui du cerveau humain qui va trier, analyser, et clusteriser les informations qu'il va ingérer.

Un réseau de neurones est utile quand il y a de grandes quantités de données à traiter. Et donc là ou un simple algorithme de Machine learning n'est pas capable de rendre une réponse claire, un réseau de neurones peut le faire, de la même façon qu'un cerveau humain.

Nous avons écrit un article à ce sujet, vous pouvez aller de lire en cliquant ici.

Il existe plusieurs modèles de réseaux de neurones :

• Les réseaux de neurones convolutifis ou CNN (Convolutional Neural Network)
• Les réseaux de neurones déconvolutifs
• Les réseaux de neurones feedforward
• Les réseaux de neurones récurrents

Un modèle inspiré du cerveau humain

Cette structure en couches s'inspire du fonctionnement du cerveau humain, avec ses neurones interconnectés.

L'idée ?

Imiter la façon dont notre cerveau apprend à partir d'exemples et d'expériences antérieures (Meta Apprentissage) pour créer des algorithmes qui peuvent faire de même.

Bon pas tout à fait de la même manière, mais on se rapproche du fonctionnement d'un cerveau humain.

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Apprentissage supervisé et non supervisé 

Apprentissage Supervisé

Dans l'apprentissage supervisé, on donne au modèle des exemples de données avec les réponses attendues. C'est comme si on lui montrait des photos de chats en lui disant à chaque fois : "ça, c'est un chat". Le modèle apprend ainsi à reconnaître ce qui définit un chat. C’est notamment avec ce type d’apprentissage que l’on va entrainer des LLM comme ChatGPT. Evidement, très utilisé en Machine Learning.

Apprentissage non-supervisé

Avec l'apprentissage non supervisé, le modèle doit trouver des structures et des motifs par lui-même dans un jeu de données sans étiquettes. C'est un peu comme si on lui donnait un tas de photos d'animaux sans lui dire ce qu'ils sont, et qu'il devait les regrouper par similarités. Très utilisé en Deep Learning.

Fonctions de pertes et Backpropagation

Ces concepts sont au cœur du fonctionnement du deep learning. La fonction de perte évalue à quel point la prédiction du modèle s'éloigne de la réalité.

La backpropagation, c'est la technique qui ajuste tous les poids du réseau pour réduire cette erreur, étape par étape.

Overfitting et Underfitting

Overfitting

L'overfitting, ou surajustement, c'est comme apprendre par cœur les réponses d'un examen sans comprendre la matière : le modèle performe bien sur les données d'entraînement mais échoue lamentablement sur de nouvelles données.

Underfitting

L'underfitting, ou sous-ajustement, survient quand le modèle est trop simple pour comprendre les données. C'est comme essayer de résoudre un problème de physique avancée avec des maths de primaire.

A quoi sert le deep learning ? Cas d’usages du Deep Learning

Reconnaissance d’images et de vidéos

De Facebook taguant automatiquement vos amis sur les photos à la surveillance intelligente qui peut détecter des comportements suspects, le deep learning excelle dans la compréhension des images et des vidéos.

Traitement du langage naturel (NLP ou natural language processing)

Que ce soit Siri qui comprend vos questions ou un chatbot qui vous aide à naviguer sur un site web, le NLP propulsé par le deep learning rend les machines capables de comprendre et de générer du langage humain.

Reconnaissance Vocale

Les assistants vocaux comme Alexa ou Google Assistant sont devenus des membres à part entière de nombreuses familles, grâce au deep learning qui leur permet de comprendre vos commandes vocales.

Reconnaissance Faciale

Pour les fans d'Apple, la reconnaissance faciale de votre visage sur votre iPhone fonctionne de cette manière. Cela fait partie des nombreuses technologies de Deep learning qu'utilise Apple.

Jeux Vidéos et Simulations

Des IA capables de battre des champions humains à des jeux complexes comme Go ou les échecs ? C'est possible grâce au deep learning, qui permet également de créer des environnements de simulation ultra-réalistes.

Santé

Du diagnostic précoce de maladies à la personnalisation des traitements, le deep learning ouvre des portes incroyables dans le domaine de la santé, promettant des soins plus efficaces et plus personnalisés.

Par exemple, des technologies de reconnaissance de fractures, et de cancers sont déjà implantés dans les hôpitaux pour faciliter la vie des médecins.

Véhicules autonomes

Tesla, Waymo, et d'autres utilisent le deep learning pour rendre possible la conduite autonome, transformant la façon dont nous nous déplaçons.

Recommandations et personnalisation

Netflix, YouTube, Spotify... tous utilisent le deep learning pour comprendre vos goûts et vous recommander du contenu que vous allez adorer.

Trading haute fréquence dans la finance

Le deep learning permet d'analyser des quantités massives de données financières en temps réel, ouvrant la voie à des stratégies de trading ultra-rapides et ultra-efficaces. 

Aujourd’hui, on estime que 80% des échanges sur les marchés financiers sont le fait du THF ! (Tabb Group, relayée sur la Finance Pour Tous)

On peut clairement dire, que c’est aujourd’hui autour du Machine Learning et du Deep Learning que la finance du 21ème siècle s’est construite.

Comment se former au Deep Learning ?

En école d’ingénieur

Les écoles d'ingénieurs n’offrent que très peu souvent des cursus spécialisés en deep learning.

Cependant, elles intègrent souvent des modules de Deep Learning dans leur formation. C'est d'ailleurs souvent dans une formation en intelligence artificielle.

Par exemple, l’année de Master 2 de l’Université Paris Dauphine propose un module sur le Deep Learning.

C’est pourquoi, une formation spécialisée en Deep Learning peut être plus intéressante, et surtout moins coûteuse que de payer deux années complètes de Master juste pour un module…

Vous pouvez par la suite devenir data Scientist, ou même Machine Learning Engineer.

Dans une formation pour Data Scientist

Les formations spécialisées pour devenir data scientist comprennent généralement un volet important dédié au deep learning, étant donné son rôle central dans l'analyse de données avancée.

C’est par exemple ce que nous proposons avec notre Formation pour devenir Data Scientist, qui comprend un module complet sur le Deep Learning. 

Vous pouvez notamment apprendre à :

• Modéliser un LLM (IA) grâce à une base de données
• Conteneuriser son modèle de Deep Learning
• Déployer des modèles : création d’une API & utilisation GitHub
• Améliorer votre modèles de deep learning

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