Comment marche le deep learning ?

Encore appelé « apprentissage profond », le Deep learning passe par le déploiement  d’un réseau de neurones artificiel préalablement entrainé. En effet, c’est un concept englobé par la data science. En plus, c’est une terminologie relativement nouvelle. Faisons un petit zoom sur le Deep Learning et son mode de fonctionnement

Quelle est la définition concrète du Deep learning ?

En réalité, c’est un concept qui appartient à la machine learning. Généralement, son objectif est de permettre à une machine informatisée d’apprendre. Ainsi, ce nouveau mécanisme permet de comprendre l’intelligence artificielle d’une autre façon.

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En vérité, la machine est conçue sur la base d’un réseau de neurones artificiels. De plus, elle dispose de la capacité d’analyser chaque donnée reçue, de la décorder sous forme d’information. Elle peut également l’interpréter en comparaison avec des précédentes données stockées. Son champ d’application est vaste et permet à ‘intelligence artificielle de développer son potentiel pour le futur.

Quel est le mode de fonctionnement du Deep Learning ?

Au fait, la complexité d’un système qui utilise le Deep Learning varie en fonction du nombre de couches de neurones artificiels. Ainsi, ce nombre peut passer d’une dizaine à une centaine. Par conséquent, plus les couches sont nombreuses, plus le fonctionnement sera complexe.

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En bref, le fonctionnement permet à un système informatique de reconnaitre des lettres, des mots ou même un texte en intégralité. C’est grâce à cette procédure du Deep Learning que les machines peuvent reconnaitre le visage dans une photo. D’autre part, elles peuvent reconnaitre et différencier les animaux les uns des autres.

Ainsi, pour identifier un animal sur une image, le dispositif traite les informations reçues de la façon suivante :

• Chaque couche du réseau de neurones artificiels étudie un certain aspect de l’image
• A chaque étape le système étudie une réponse possible. Toutefois elle peut s’avérer mauvaise, ainsi le programme revient au niveau inférieur pour trouver la bonne réponse. Une fois la réponse trouvée, une autre couche du réseau neuronal assure le relai pour étudier d’autres éventuelles réponses.
• Le programme se charge de réorganiser les informations et de déterminer avec précision l’animal dont il est question. En conséquence, le système apprend le concept et est en mesure d’identifier l’animal lui-même.

Grace au système de Deep Learning, les développeurs ne programment plus l’ordinateur. En effet, ils peuvent reconnaitre un chien d’une autre espèce animale via ce système. Les informations brutes envoyées permettent à la machine d’identifier par elle-même les canidés.

Quel est son domaine d’application

En vérité, durant vos activités quotidiennes sur internet, vous utilisez déjà la technologie du Deep learning. Vous ne le savez certainement pas. A l’instar de l’utilisation de la reconnaissance faciale de Apple, ou la reconnaissance faciale de Google. Ainsi, voici quelques exemples du domaine d’intervention du Deep learning

• Le diagnostic médical
• La recommandation personnalisée
• La modération automatique des réseaux sociaux
• La prédiction financière
• L’exploration spatiale
• La détection de fraude et de malware
• L’élaboration des villes intelligentes ou smart city
• L’usage des IOT qui sont (des objets connectés à internet).

Le facteur humain : la seule véritable limite à l’efficacité du Deep learning ?

Certaines machines qui utilisent le Deep learning ont révélé quelques problèmes. Ainsi, en 2015, l’intelligence artificielle de Google a associé un utilisateur afro-américain à un gorille. Le problème évoqué est corrigé automatiquement. L’erreur venait d’un manque de diversité dans les photos données à la machine pour son entrainement. Par conséquent, l’erreur venait donc d’un facteur humain. De plus, en 2016, Microsoft a initié un chatbox qui utilise aussi le Deep learning. L’application permet donc de s’informer via les échanges effectués sur Twitter avec les internautes.

En moins de 24 heures, le robot utilisait des langages haineux, racistes et également homophobes. En vérité, cela est possible grâce aux relations des utilisateurs engagés. Toujours en est-il que le problème survenait  par le biais des humains. IBM a identifié au moins 100 biais qui pouvaient avoir un impact sur l’apprentissage des machines.

En d’autres termes, tout tournera autour des humains, il y aura toujours un risque de déphasage entre les résultats escomptés et les résultats obtenus.