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L'accélération frappante des machines intelligentes et comment Comprendre le Deep Learning

Souhaitez-vous comprendre le deep learning et son mode de fonctionnement ? Ou alors avez-vous envie de savoir comment créer une ia et ce qu’est une automatisation ? continuez à lire cet article pour trouver les éléments de réponses à toutes ces questions.

 

Le Deep learning c’est quoi ?

Basé sur l’intelligence artificielle (ia), le deep learning est une technologie qui permet à une machine d’être autonome, d’apprendre et de réagir par elle-même en très peur de temps. C’est une technologie qui est apparue dans les années 2000. Jadis, les machines étaient déjà capables d’exécuter elles-mêmes des commandes à condition que celles-ci soient programmées à l’avance. La grande innovation de l’intelligence artificielle est qu’elle confère une totale autonomie de réaction à la machine, la rapprochant d’avantage de l’humain.

 

Au-delà d’être une avancée notable informatique, il est désormais un véritable enjeu économique, en témoigne l’intérêt que lui porte les quatre géants mondiaux de l’informatique Microsoft, Apple, Google et Facebook.

 

Fonctionnement du Deep Learning

Le deep learning a complètement révolutionné le domaine de l’intelligence artificielle en moins de 5 ans. La véritable révolution vient du fait que le deep learning grâce à son réseau neurologique, permet le traitement d’un plus grand nombre de données en moins de temps que prévu. Le mot "Deep" renvoie aux innombrables couches accumulées au fil du temps par le réseau neurologique.

 

L’ia par définition est étroitement liée à l'apprentissage supervisé. Les machines sont nourries d’informations qui leur permettent par exemple de savoir distinguer toutes seules une voiture d’un vélo, une bouteille d’un stylo… et cela peut prendre plusieurs jours. Le deep learning utilise le même procédé mais avec une architecture différente. Le mode de fonctionnement du deep learning s’inspire de celui du cerveau humain. Son architecture est composée d’une centaine de couches distinctes. Chacune d’elles joue un rôle bien spécifique, elle reçoit, traite et interprète les données de la couche précédente.

 

A chaque étape, les bonnes réponses sont enregistrées tandis que les mauvaises sont détruites et retournées vers les couches en amont pour un ajustement du modèle mathématique final. Progressivement, le programme va restructurer les données en blocs, d’où l’importance des données initiales : plus le programme accumule les expériences, plus il est performant. Il améliore ses capacités à apprendre et à penser tout seul.

 

Historique du Deep Learning

  • Le neurone formel
  • Le perceptron
  • Les perceptrons multicouches (MLP)
  • Le deep learning de nos jours

Le neurone formel est l’ancêtre du deep learning. Le tout premier modèle a été conçu en 1943 par Walter Pitts et Warren McCulloch qui s’étaient penchés sur la question de savoir comment mettre en place une automatisation. C’est une forme informatique et mathématique du neurone biologique. Il est constitué de plusieurs entrées ainsi qu’une sortie binaire.

 

 

Composé de plusieurs entrées et sorties, le tout premier perceptron a été inventé par Rosenblatt en 1957. Il est le réseau le plus simple de neurones qui puisse exister et sa particularité est qu’il est spécifiquement conçu pour le traitement des problèmes de type linéaire.

 

Les premiers MLP ont été conçu en 1986. Basés sur l’algorithme de rétropropagation, leur but est de classifier les informations suivant leurs étiquettes respectives.

 

Le deep learning est désormais utilisé dans un grand nombre de domaines d’application. Du système de reconnaissance vocale de Siri, Google Now ou encore Cortana, Facebook l’utilise également dans les mesures de sécurité entre autres la détection d’images (les restrictions ou encore les procédures de récupération ou déblocage des comptes).

 

Les risques et bénéfices de l’Intelligence Artificielle

 

Bénéfices

  • Permet d’étendre les limites d'inspection d'une caméra et d’un ordinateur ;
  • Facilite l'usage de la vision industrielle ;
  • Accélère l'inspection ;
  • Permet d’entrevoir de futures inspections révolutionnaires ;
  • Réduction des temps d'arrêt ;
  • Réduit les taux d'erreurs notamment dans les calculs mathématiques ;
  • Permet de reproduire des membres artificiels intelligents dans le domaine médical ;
  • Améliore le rendement ;
  • Automatisation des programmes jadis inprogrammables ;
  • Permet de remplacer l’intervention humaine et ne nécessite pas de contrainte physique.

 

Les risques

  • Bien que la marge d’erreur soit faible, il n’est pas exclu qu’une erreur se glisse lors de la programmation d’un robot, ce qui aurait bien entendu de graves conséquences ;
  • La robotisation du travail qui entraîne la réduction de l’intervention humaine a pour conséquence la perte des emplois de beaucoup de personnes ;
  • Le prix de la recherche et de l’exploitation est particulièrement onéreux. De ce fait, elles ne sont pas accessibles au premier venu.

 

Domaines d’application du deep learning

  • Reconnaissance d'images ;
  • Véhicules autonomes ;
  • Diagnostics médicaux ;
  • Détection des pièces défectueuses ;
  • Modération automatique sur les réseaux sociaux ;
  • Trading automatisé ;
  • Prédictions financières ;
  • Détection de fraudes.

 

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