titre de l'apprentissage profond

Deep Learning : les réseaux neuronaux repoussent les limites de l'IA

Janina Horn

Le monde de l'apprentissage automatique a évolué à un rythme effréné ces dernières années, et une technologie a particulièrement attiré l'attention : Apprentissage profond

Des voitures autonomes aux assistants vocaux intelligents en passant par la reconnaissance d'images, le deep learning a repoussé les limites du possible et permis des avancées impressionnantes en matière d'intelligence artificielle.

Mais que se cache-t-il derrière ce concept fascinant ? Dans cet article de blog, nous jetons un coup d'œil sur le monde du deep learning et sur la manière dont il peut faire progresser les entreprises de manière fondamentale.

Conseil !
Lisez aussi notre article sur le Apprentissage automatique. Comme le montrent les recherches récentes de J. Van Der Donckt et al. (2023), les modèles d'apprentissage en profondeur sont en partie disproportionnés.

Source :

Van Der Donckt, J., Van Der Donckt, J., Deprost, E., Vandenbussche, N., Rademaker, M., Vandewiele, G., & Van Hoecke, S. (2023). Ne vous endormez pas sur l'apprentissage automatique traditionnel : les techniques simples et interprétables sont plus compétitives que l'apprentissage profond pour le scoring du sommeil. Biomedical Signal Processing and Control, 81, 104429.

définition de l'apprentissage profond

Deep Learning : Définition

Le deep learning est un sous-domaine du l'apprentissage automatiqueL'objectif de ce projet est d'améliorer l'efficacité de la recherche en utilisant des réseaux neuronaux artificiels pour identifier et comprendre des modèles et des structures complexes dans de grandes quantités de données. 

Il permet aux ordinateurs d'apprendre automatiquement des hiérarchies profondes de caractéristiques et de générer des représentations abstraites. Le deep learning est basé sur des réseaux neuronaux à plusieurs couches qui transmettent des informations d'une couche à l'autre. 

L'entraînement avec des données d'exemple permet d'optimiser les poids des connexions réseau afin d'obtenir de bonnes performances lors de la classification, de la régression ou de la génération de nouvelles données. 

Le deep learning est utilisé pour de multiples applications, notamment Reconnaissance d'images et de la parole, traitement du langage naturel, les véhicules autonomes et les diagnostics médicaux. 

Ce faisant, il permet de grandes avancées dans la recherche en IA et dans le domaine de l'apprentissage automatique, mais il pose également des défis tels que la nécessité de disposer de grands ensembles de données, de calculs intensifs et d'interprétabilité des résultats.

Réseaux neuronaux et deep learning

Les réseaux neuronaux sont des modèles inspirés du système nerveux biologique et utilisés pour traiter les informations. Ils sont constitués d'une structure de neurones artificiels disposés en couches et communiquant entre eux par des connexions.

La structure d'un réseau neuronal se compose de trois types principaux de couches : 

  • Couche d'entrée (Input Layer) : La base du réseau neuronal est constituée par la couche d'entrée, qui veille à ce que toutes les informations nécessaires soient disponibles. Les neurones d'entrée ont alors la tâche importante de traiter les données reçues et de les transmettre de manière pondérée à la couche suivante.
  • Couches cachées (hidden layer) : La couche qui se trouve entre la couche d'entrée et la couche de sortie est appelée couche cachée. Contrairement aux deux autres couches, qui se composent chacune d'un seul niveau, la couche cachée peut être constituée d'une multitude de niveaux de neurones. Les informations reçues y sont à nouveau pondérées et transmises de neurone en neurone jusqu'à la couche de sortie. La pondération s'effectue à chaque niveau de la couche cachée, mais le traitement exact des informations n'est pas visible. C'est la raison pour laquelle on l'appelle la "couche cachée". Alors que les couches d'entrée et de sortie révèlent les données entrantes et sortantes, la partie interne du réseau neuronal reste en principe une "boîte noire".
  • Couche de sortie (Output Layer) : La dernière étape du réseau neuronal est la couche de sortie, qui se rattache directement à la dernière couche cachée. C'est ici que se trouvent les neurones de sortie, qui contiennent la décision finale sous forme de flux d'informations.

Fonction du neurone dans le réseau

Un neurone dans un réseau neuronal fonctionne en combinant des entrées avec des poids spécifiques et en appliquant une fonction d'activation. Chaque neurone d'une couche cachée ou d'une couche de sortie reçoit des entrées des neurones de la couche précédente et calcule une somme pondérée de ces entrées. Les poids représentent la force de la connexion entre les neurones.

Une fois la somme pondérée calculée, elle est soumise à une fonction d'activation qui effectue une transformation non linéaire. Cette fonction d'activation aide le réseau à saisir les relations non linéaires complexes dans les données. La fonction sigmoïde, la fonction ReLU (Rectified Linear Unit) et la fonction tanh sont des exemples de fonctions d'activation.

Le processus de formation

Les poids des connexions entre les neurones sont optimisés au cours du processus d'entraînement afin d'obtenir les performances souhaitées du réseau. 

C'est là qu'interviennent les algorithmes d'optimisation du poids tels que le Stochastic Gradient Descent (SGD). 

Le site Algorithme SGD ajuste progressivement les pondérations en fonction des erreurs calculées entre les dépenses réelles et les dépenses souhaitées.

En s'entraînant sur de grands ensembles de données, le réseau neuronal apprend à ajuster les poids de manière à reconnaître les modèles et les caractéristiques dans les données et à faire des prédictions ou des classifications utiles.

Ces bases de la structure, du fonctionnement des neurones, des connexions entre les couches, des fonctions d'activation et des algorithmes d'optimisation du poids constituent le fondement de la compréhension et de l'application des réseaux neuronaux dans différents domaines de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage profond.

architecture d'apprentissage en profondeur

Architectures d'apprentissage profond

Les architectures d'apprentissage en profondeur sont des structures de réseau spéciales capables de reconnaître et d'apprendre des modèles et des caractéristiques complexes dans de grands ensembles de données. 

Voici quelques-unes des architectures d'apprentissage profond les plus utilisées :

Réseaux neuronaux convolutifs (CNN)

Les CNN sont particulièrement bien adaptés au traitement des images et des données visuelles. Ils utilisent des couches spéciales telles que les Convolutional Layers pour extraire des caractéristiques des images, les Pooling Layers pour réduire la dimensionnalité et les Fully Connected Layers pour la classification.

Réseaux neuronaux récurrents (RNNs)

Les RNN sont spécialisés dans le traitement de séquences dans lesquelles la sortie précédente d'un neurone sert d'entrée au neurone suivant. Cela permet aux RNN de capturer des informations contextuelles au fil du temps, ce qui les rend utiles pour des tâches telles que la traduction automatique, la reconnaissance vocale et l'analyse de séries chronologiques.

Mémoire à court terme (LSTM)

LSTM est une variante spéciale des RNN qui a été développée pour résoudre le problème de la disparition ou de l'explosion du gradient dans les RNN traditionnels. LSTM utilise une structure de mémoire pour capturer des dépendances plus longues dans des séquences, ce qui la rend particulièrement efficace pour des tâches telles que la génération de la parole et la prédiction de texte.

Réseaux adversaires génératifs (GANs)

Les GAN se composent de deux réseaux neuronaux : le générateur et le discriminateur. Le générateur génère de nouvelles données, tandis que le discriminateur tente de faire la distinction entre les données réelles et les données générées. Ces réseaux sont entraînés l'un par rapport à l'autre, ce qui permet de générer des données générées de haute qualité. Les GAN sont utilisés dans la génération d'images, la génération de textes et d'autres applications créatives.

Transformateur

Le transformateur est une architecture spécialement conçue pour le traitement de séquences. Il utilise des mécanismes d'attention pour capturer des informations à partir de différentes positions d'une séquence et pour modéliser des relations complexes. Les transformateurs sont particulièrement répandus dans la traduction automatique et le traitement du langage naturel.

L'une des publications scientifiques les plus importantes, portant le beau titre "Attention Is All You Need", décrit de manière exhaustive les mécanismes de l'attention. Vous trouverez le PDF à ce sujet ici.

Source :

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A., Kaiser, ., & Polosukhin, I. (2017). L'attention est tout ce dont vous avez besoin. Advances in neural information processing systems, 30.

Ces architectures ne sont que quelques exemples de la diversité des architectures d'apprentissage profond qui ont été développées. Chaque architecture a ses points forts et est spécialisée dans certaines tâches. 

Dans la pratique, on utilise souvent des combinaisons et des variations de ces architectures afin d'obtenir des résultats optimaux pour des applications spécifiques.

formation à l'apprentissage en profondeur

Formation aux modèles d'apprentissage profond

L'entraînement des modèles d'apprentissage en profondeur implique le processus d'ajustement des poids et des paramètres de biais du réseau afin d'obtenir des performances optimales pour la tâche. 

Voici les étapes de base du processus de formation :

Préparation des données

Tout d'abord, les données de formation sont préparées. Cela implique de diviser les données en ensembles d'entraînement et de validation, de normaliser les données afin de garantir une mise à l'échelle cohérente et, le cas échéant, d'appliquer des techniques d'augmentation des données afin d'élargir le volume de données et d'améliorer la robustesse du modèle.

Initialisation

Les poids et les paramètres de biais du réseau neuronal sont initialisés de manière aléatoire. Cette initialisation détermine l'état initial du réseau avant le début de la formation.

Propagation vers l'avant

La propagation vers l'avant consiste à faire passer les données de formation à travers le réseau, couche par couche, en calculant les sommes pondérées et les activations des neurones. À la fin, une sortie est générée.

Calcul de l'erreur

L'erreur entre les sorties réelles du réseau et les sorties souhaitées (basées sur les données de formation) est calculée. Différentes métriques d'erreur peuvent être utilisées, comme l'erreur quadratique moyenne (Mean Squared Error) ou l'erreur entropique croisée (Cross-Entropy Loss), en fonction du type de tâche.

Propagation vers l'arrière

Dans cette étape, l'erreur est propagée à l'envers à travers le réseau afin de calculer la contribution de chaque poids à la réduction de l'erreur. Cette opération s'effectue à l'aide de l'algorithme de rétropropagation. Les dérivées de l'erreur par rapport aux poids sont calculées et utilisées pour mettre à jour les poids.

Mise à jour du poids

Les poids et les paramètres de biais sont mis à jour sur la base des dérivées calculées et en utilisant un algorithme d'optimisation tel que le Stochastic Gradient Descent (SGD) ou ses variantes. Cette étape optimise les poids afin de minimiser l'erreur et d'améliorer les performances du modèle.

Itération

Les étapes de la propagation vers l'avant et vers l'arrière sont répétées pendant plusieurs époques ou itérations afin d'améliorer progressivement le modèle. Une époque signifie que l'ensemble de la formation a été passé une fois par le réseau. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que le modèle présente des performances satisfaisantes sur les données de validation ou qu'un certain nombre d'époques soit atteint.

Validation et test

Après la formation, le modèle est examiné à l'aide des données de validation afin d'évaluer ses performances et de procéder à des ajustements si nécessaire. Enfin, le modèle est évalué avec les données de test afin d'obtenir une évaluation indépendante de ses performances.

Ce processus d'entraînement est réalisé de manière itérative, en améliorant progressivement les poids afin d'adapter le modèle à la tâche donnée. 

L'entraînement des modèles d'apprentissage profond nécessite souvent une quantité considérable de données, de ressources informatiques et de temps pour obtenir des résultats optimaux.

Applications d'apprentissage profond

Il existe une multitude d'applications du deep learning dans différents domaines. Vous trouverez ci-dessous quelques exemples connus :

Reconnaissance d'images et d'objets

Le deep learning est souvent utilisé dans le traitement d'images pour reconnaître, classer et localiser des objets dans des images. Les applications vont de la reconnaissance faciale et de la reconnaissance automatique des véhicules à l'imagerie médicale.

Traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP)

Les modèles d'apprentissage profond sont utilisés pour comprendre et générer du langage. Cela comprend la traduction automatique, la classification de textes, l'analyse de sentiments, les chatbots et la reconnaissance vocale.

Véhicules autonomes

Le deep learning joue un rôle crucial dans le développement des véhicules autonomes. Il permet la reconnaissance des panneaux de signalisation, des piétons, des véhicules et d'autres objets, ainsi que la prise de décision et le contrôle des véhicules.

Diagnostic médical

Le deep learning est utilisé pour analyser les images médicales telles que les scanners ou les IRM et pour détecter les maladies. Il aide également à prédire l'évolution des maladies et à développer des plans de traitement personnalisés.

Systèmes de recommandation

Des plateformes comme Netflix, Amazon et Spotify utilisent le deep learning pour générer des recommandations personnalisées de films, de produits et de musique en fonction des préférences des utilisateurs.

Génération de la voix

Les modèles d'apprentissage profond peuvent être utilisés pour générer des textes de type humain, tels que des sous-titres automatiques, des œuvres littéraires ou des articles.

Analyse financière

Le deep learning est utilisé pour analyser des données financières complexes, faire des prévisions, détecter les fraudes et développer des stratégies de trading automatiques.

Robotique

Le deep learning permet aux robots de percevoir leur environnement, d'apprendre et d'exécuter des tâches. Les applications comprennent la robotique dans la production, la robotique de service et les robots d'assistance pour les personnes handicapées.

Ce ne sont là que quelques exemples, et les domaines d'application de l'apprentissage profond sont nombreux et se répandent dans de nombreux secteurs, notamment la finance, la vente au détail, la santé, la sécurité, le marketing et bien d'autres.

fond vert avec logo confucius

Deep Learning pour un traitement de texte efficace grâce à Konfuzio

Sur Konfuzio l'apprentissage profond est utilisé dans leur Plate-forme d'analyse de texte et d'extraction de données, Konfuzio AI. La plateforme utilise des réseaux neuronaux et d'autres techniques d'apprentissage en profondeur pour traiter des données textuelles non structurées et en extraire des informations pertinentes. 

Voici quelques exemples concrets de la manière dont le deep learning est appliqué à Konfuzio :

Reconnaissance et classification de texte

Les modèles d'apprentissage en profondeur sont utilisés pour reconnaître automatiquement les textes et les classer en différentes catégories. Cela permet d'organiser et de traiter efficacement de grandes quantités de données textuelles.

Extraction d'entités

Le deep learning permet d'extraire des entités pertinentes telles que des noms, des dates, des adresses ou des numéros de produits à partir de textes. Le système apprend à identifier ces entités et à les marquer avec précision.

Extraction d'informations

Le deep learning permet d'extraire des informations spécifiques à partir de textes, comme les données de facturation, les conditions contractuelles ou les spécifications de produits. Le système peut identifier les informations pertinentes et les stocker de manière structurée dans une base de données.

Analyse de texte et classification

Les modèles d'apprentissage en profondeur permettent une analyse détaillée des textes et une classification des textes selon certains critères. Le système peut par exemple reconnaître les sentiments dans les évaluations des clients ou identifier les risques potentiels dans les contrats.

L'utilisation du deep learning chez Konfuzio offre un certain nombre d'avantages :

Efficacité

L'utilisation du deep learning permet de traiter et d'analyser efficacement de grandes quantités de données textuelles non structurées. L'analyse automatisée des textes accélère les processus de travail et réduit considérablement les efforts manuels.

Précision

Les modèles d'apprentissage en profondeur sont capables de reconnaître des modèles complexes dans les textes et de fournir des résultats précis. Il en résulte une plus grande précision dans l'extraction d'informations et la classification des textes.

Évolutivité

La technologie d'apprentissage en profondeur permet à Konfuzio d'adapter sa plateforme aux besoins des entreprises, indépendamment de la taille ou du volume des données textuelles. La solution peut facilement évoluer pour traiter de grands volumes de données.

Flexibilité

Les modèles d'apprentissage en profondeur sont capables d'apprendre de l'expérience et de s'adapter à différents types de données textuelles. Le système peut être optimisé en permanence afin de répondre à des besoins spécifiques et d'obtenir des résultats précis.

Grâce à l'utilisation du deep learning, Konfuzio permet à votre entreprise d'utiliser efficacement vos données textuelles non structurées, d'extraire des informations et d'obtenir des renseignements importants. 

Il en résulte un traitement plus efficace des données, des processus commerciaux améliorés et des décisions éclairées.

Défis et contraintes

L'application de l'apprentissage profond présente à la fois divers avantages et défis.

Avantages du deep learningLes défis du deep learning
Capacité de reconnaissance des formes : Les modèles d'apprentissage en profondeur sont capables de reconnaître et d'apprendre des modèles complexes dans de grands ensembles de données. Ils peuvent ainsi fournir des prédictions et des classifications puissantes dans des domaines tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage et la prédiction de données.Qualité et quantité des données : Les modèles d'apprentissage profond ont besoin d'une quantité suffisante de données d'entraînement de haute qualité pour obtenir de bons résultats. La collecte, l'étiquetage et le nettoyage de grands ensembles de données peuvent prendre du temps et être coûteux.
Extraction automatisée de caractéristiques : Les modèles d'apprentissage en profondeur peuvent extraire automatiquement des caractéristiques pertinentes des données, sans qu'un processus d'extraction manuelle de caractéristiques ne soit nécessaire. Cela permet de traiter efficacement de grandes quantités de données et d'économiser du temps et des ressources.Puissance de calcul et ressources : L'entraînement de modèles d'apprentissage profond nécessite souvent une puissance de calcul considérable et du matériel spécialisé comme des GPU (Graphics Processing Units) ou des TPU (Tensor Processing Units). L'accès à de telles ressources peut être coûteux et limité.

Autres avantages et inconvénients

l'évolutivité : Les modèles d'apprentissage profond peuvent facilement être mis à l'échelle sur de grandes quantités de données. Grâce à l'utilisation du traitement parallèle et de matériel spécialisé comme les GPU, les modèles d'apprentissage profond peuvent également être utilisés efficacement dans les grandes entreprises et organisations.Complexité du modèle et réglage des hyperparamètres : Le choix de la bonne architecture et des hyperparamètres pour un modèle d'apprentissage profond est une tâche exigeante. Trouver la combinaison optimale peut prendre du temps et nécessite souvent des expériences et des tests approfondis.
Adaptabilité : Les modèles d'apprentissage profond peuvent s'adapter à de nouvelles données et améliorer continuellement leurs performances. En mettant à jour et en entraînant à nouveau le modèle avec de nouvelles données, ils peuvent réagir à l'évolution des besoins et des environnements.Suradaptation (overfitting) : Les modèles d'apprentissage profond peuvent être sujets à une suradaptation, le modèle apprenant trop bien les données d'entraînement et perdant la capacité de généraliser correctement les nouvelles données. Cela peut conduire à de faibles performances sur des données inconnues.
Polyvalence : Le deep learning est utilisé dans une multitude de domaines et de tâches. Il est utilisé avec succès dans la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, la traduction automatique, les diagnostics médicaux, l'analyse financière et de nombreuses autres applications. La nature polyvalente du deep learning en fait une technologie puissante à large champ d'application.Interprétabilité et explicabilité : Les modèles d'apprentissage profond sont souvent des boîtes noires complexes dont la prise de décision est difficile à comprendre. Expliquer les prédictions et comprendre comment le modèle parvient à ses résultats peut être un défi, en particulier dans des applications sensibles comme la médecine ou le droit.

Conclusion : perspectives d'avenir

Ces dernières années, le deep learning a déclenché une révolution dans le domaine de l'apprentissage automatique. La capacité des réseaux neuronaux à reconnaître et à apprendre des modèles complexes a permis des avancées impressionnantes dans des domaines tels que la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel et les systèmes autonomes. Les applications du deep learning sont nombreuses et ont le potentiel de transformer de nombreuses industries.

Si l'on se tourne vers l'avenir, on peut s'attendre à de nouveaux progrès dans le domaine de l'apprentissage profond. La technologie devrait continuer à évoluer afin de gérer des tâches encore plus complexes et d'obtenir des performances encore plus élevées. De nouvelles architectures, de nouveaux algorithmes et de nouveaux outils seront développés afin d'améliorer encore l'efficacité et la précision des modèles d'apprentissage profond.

En outre, la collaboration entre le deep learning et d'autres technologies émergentes telles que la robotique, l'internet des objets (IoT) et l'automatisation guidée par l'IA donnera lieu à des innovations passionnantes. La synergie de ces technologies ouvrira de nouveaux champs d'application et de nouvelles opportunités qui étaient jusqu'à présent impensables.

Il est clair que le deep learning jouera un rôle crucial dans l'avenir de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Les entreprises et les chercheurs devraient reconnaître son potentiel et se concentrer sur le développement et l'utilisation des techniques d'apprentissage profond afin de tirer profit de cette puissante technologie et de repousser les limites du possible.

À propos de nous

Autres grands articles

Détection d'anomalies

Tout ce que vous devez savoir sur la détection des anomalies

La détection d'anomalies est un aspect important dans de nombreux secteurs et cas d'application, de la sécurité aux réseaux en passant par l'optimisation des...

Lire l'article
titres de la legal tech

Legal Tech : réussir la numérisation du secteur juridique 

L'arrivée des Legal Tech et l'utilisation de l'automatisation des flux de travail par n8n modifient considérablement la manière de travailler des cabinets d'avocats. Dans ce...

Lire l'article
cv2 python

CV2 : Master Guide OpenCV pour les développeurs Python

Python est un langage de programmation populaire qui dispose de nombreuses bibliothèques et modules pour différentes applications. L'une de ces bibliothèques, souvent...

Lire l'article
Arrow-up