Réseaux neuronaux et apprentissage profond sont des technologies d’intelligence artificielle étroitement liées. Bien qu’elles soient souvent utilisées conjointement, elles présentent des différences essentielles :
- Les réseaux neuronaux sont un sous-ensemble de l’apprentissage automatique, une technique qui aide les ordinateurs à apprendre à partir d’un entraînement modélisé sur des résultats tirés de vastes ensembles de données. Ainsi, les réseaux neuronaux cherchent à reproduire la pensée humaine, et plus précisément la manière dont les neurones biologiques sont censés communiquer entre eux. Le moteur de recherche Google, avec ses nombreux nœuds interconnectés, constitue un bon exemple de réseau neuronal. Il s’agit probablement du plus vaste réseau existant, puisqu’il doit fournir les résultats instantanés et précis qu’attendent les utilisateurs.
- L’apprentissage profond peut être défini comme une forme d’apprentissage automatique reposant entièrement sur les réseaux neuronaux de l’IA. D’une certaine manière, l’apprentissage profond peut être considéré comme une version avancée des réseaux neuronaux, car il porte leurs capacités fondamentales à un tout autre niveau.
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Réseaux neuronaux vs. apprentissage profond
Les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond sont souvent confondus ; ces termes sont parfois utilisés indifféremment dans les discussions générales sur l’IA.
Pour les différencier, on peut dire que l’apprentissage profond va plus loin que les réseaux neuronaux classiques — d’où son nom. Comment ? En intégrant davantage de couches au sein d’un réseau neuronal. Cette profondeur d’analyse nécessite donc davantage de temps, d’entraînement et d’investissement.
Les réseaux neuronaux nécessitent moins de temps que l’apprentissage profond
Les réseaux neuronaux, bien qu’efficaces pour synthétiser les algorithmes d’IA, nécessitent généralement moins de ressources. À l’inverse, les plateformes d’apprentissage profond doivent être entraînées sur des ensembles de données complexes afin de pouvoir les analyser et fournir rapidement des résultats. Elles demandent donc généralement beaucoup plus de temps pour être développées, configurées et amenées au stade où elles produisent des résultats précis.
L’apprentissage profond va plus loin
De nombreuses applications n’ont pas besoin de l’apprentissage profond, avec sa capacité à sonder les limites des capacités de l’IA. Les réseaux neuronaux offrent eux aussi des performances puissantes, quoique dans une moindre mesure ; pourtant, de plus en plus d’outils d’IA élémentaires s’appuient sur des réseaux neuronaux relativement simples dans le cadre de leur fonctionnement. Mais à mesure que la complexité augmente, il faut introduire l’apprentissage profond pour atteindre le niveau de performances et de précision attendu.
Les réseaux neuronaux nécessitent moins d’investissement
Les réseaux neuronaux élémentaires nécessitent moins de dépenses financières que l’apprentissage profond, qui exige bien davantage de puissance de calcul (notamment des unités de traitement graphique, souvent fournies par Nvidia), du matériel plus coûteux et des logiciels plus avancés.
Les réseaux neuronaux représentent une avancée majeure dans le domaine de la technologie de l’IA. Ils sont de plus en plus utilisés dans presque toutes les applications d’IA les plus récentes. L’apprentissage profond va encore plus loin, mais son champ d’application est plus limité. Il nécessite généralement davantage de temps et de ressources pour être configuré et analyser les données, mais fournit des conclusions plus approfondies et de meilleure qualité, tandis que les solutions fondées sur des réseaux neuronaux peuvent souvent être obtenues plus rapidement, car elles sont plus précisément définies et s’appliquent à un ensemble de données plus restreint.
Examinons maintenant plus en détail les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond :
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Qu’est-ce qu’un réseau neuronal ?
Les réseaux neuronaux sont des structures logicielles composées de différentes couches, notamment des couches d’entrée, des couches cachées et des couches de sortie. Chaque nœud fonctionne comme un neurone artificiel. Il se connecte à d’autres nœuds et envoie des données aux autres couches du réseau. Ils doivent être entraînés et leur précision doit être ajustée, mais ils offrent la capacité de classer rapidement les données.
Entraînement
Les réseaux neuronaux sont entraînés sur des données afin d’apprendre et d’améliorer leurs conclusions au fil du temps. Comme pour tous les déploiements d’IA, plus les données d’entraînement sont nombreuses, meilleurs sont les résultats. Les réseaux neuronaux doivent être ajustés à plusieurs reprises pour améliorer leur précision dans le cadre du processus d’apprentissage et les transformer en puissants outils d’intelligence artificielle. Heureusement pour de nombreuses entreprises, beaucoup de réseaux neuronaux sont entraînés depuis des années — bien avant l’engouement actuel suscité par ChatGPT — et constituent désormais de puissants outils métier.
Classification des données
Une fois entraînés et ajustés, les réseaux neuronaux peuvent classer les données et les regrouper à une vitesse incroyable. Ils peuvent ainsi prendre en charge des tâches d’IA complexes, comme la reconnaissance vocale et la reconnaissance d’images, et les réaliser en quelques minutes. Fait important, cette vitesse élevée continue d’augmenter, ce qui laisse penser que cette durée déjà très courte passera à quelques secondes.
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Cas d’utilisation des réseaux neuronaux
Les réseaux neuronaux interviennent désormais dans un nombre croissant de types d’IA. Cela inclut la reconnaissance vocale et d’images, la recherche avancée et l’IA générative. En particulier, les cas d’utilisation de l’IA générative sont adoptés rapidement par les entreprises.
Reconnaissance vocale
Avec ses nombreux accents, langues, expressions idiomatiques et dialectes, la reconnaissance vocale constitue depuis de nombreuses années un domaine technologique problématique. L’IA soutenue par des réseaux neuronaux fournit les capacités de traitement et de différenciation nécessaires pour réduire ces difficultés. Cela nécessite un entraînement dans le temps et sur de nombreux dialectes ; vous remarquerez que les chatbots vocaux sont désormais capables de reconnaître davantage d’expressions idiomatiques et de dialectes.
Reconnaissance d’images
De même, la reconnaissance d’images présente de réelles difficultés en raison de la multitude d’objets susceptibles d’être visibles. Les réseaux neuronaux contribuent à améliorer la précision et la vitesse de reconnaissance. L’association des réseaux neuronaux et de la vision par ordinateur devient rapidement l’un des usages les plus courants de l’IA, car des dispositifs de surveillance et de sécurité sont utilisés dans de nombreux lieux publics.
Recherche avancée
Google utilise depuis longtemps les réseaux neuronaux pour la recherche. D’autres les adoptent en raison de leur capacité à fournir rapidement des réponses et à prédire les requêtes pendant qu’une personne les saisit ou les prononce. L’avantage est que chaque nœud d’un réseau neuronal participe à la création d’une réponse, ce qui permet de réunir la puissance de tous les nœuds pour créer une application d’IA plus performante.
IA générative
Pour générer du contenu, les réseaux neuronaux fournissent le soutien nécessaire à la production d’articles, de documents et de travaux qui serviront de bon point de départ à une personne souhaitant ensuite créer un contenu de qualité. Les réseaux neuronaux sont intégrés à une architecture globale d’IA générative qui permet d’exploiter un grand modèle de langage avec une rapidité remarquable et une grande puissance — ce LLM constitue la source, mais c’est le réseau neuronal qui effectue une grande partie du travail nécessaire à la création du résultat de l’IA générative. Plus précisément, les réseaux neuronaux identifient les structures logiques au sein d’une immense réserve de données.
À titre de remarque complémentaire sur les cas d’utilisation des réseaux neuronaux, il faut savoir qu’il existe de nombreux types de réseaux neuronaux, offrant des capacités, une portée et une spécialisation variées. Mais quelle que soit cette immense diversité, tous les réseaux neuronaux servent à résoudre les problèmes des utilisateurs et à effectuer les prédictions nécessaires à un large éventail de cas d’utilisation.
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Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?
Les systèmes d’apprentissage profond utilisent plusieurs couches de traitement pour extraire des données des informations progressivement meilleures et de plus haut niveau. Le point essentiel réside dans ces « plusieurs couches de traitement », qui permettent à l’architecture logicielle d’apprentissage profond d’offrir une capacité de calcul bien plus robuste.
Les applications d’apprentissage profond peuvent être considérées comme un déploiement plus sophistiqué des réseaux neuronaux élémentaires. Elles utilisent largement les algorithmes d’apprentissage automatique, s’inspirent de l’esprit humain, peuvent continuer à apprendre de leurs erreurs et résoudre des problèmes très complexes.
Algorithmes d’apprentissage automatique
Les systèmes d’apprentissage profond utilisent des techniques complexes d’apprentissage automatique et peuvent être considérés comme un sous-ensemble de l’apprentissage automatique. Mais conformément à l’architecture multicouche de l’apprentissage profond, ces instances d’apprentissage automatique peuvent reposer sur différents types et différentes stratégies au sein d’une même application d’apprentissage profond.
Inspiré de l’humain
Les structures mathématiques qui composent l’apprentissage profond s’inspirent dans une certaine mesure de la structure et du fonctionnement du cerveau. Autrement dit, les humains utilisent un ensemble complexe de variables pour prendre des décisions, plutôt que la logique habituelle « activé ou désactivé » de l’informatique. Les structures mathématiques en couches d’un déploiement classique d’apprentissage profond cherchent à construire un système capable d’imiter la complexité et les nuances de la prise de décision humaine.
Apprentissage continu
Comme ils peuvent apprendre par l’exemple et corriger leurs actions en fonction des erreurs détectées, ils continuent d’apprendre et d’améliorer leur niveau de précision. Dans le monde de l’intelligence artificielle, ce phénomène n’est pas propre à l’apprentissage profond ; par nature, l’IA est entraînée et « apprend » à mesure qu’elle reçoit davantage de données et/ou qu’elle est utilisée activement au fil du temps. Par conséquent, une application d’apprentissage profond sera bien plus performante dans six mois qu’elle ne l’est aujourd’hui.
Forte complexité
L’apprentissage profond permet aux machines de s’attaquer à des problèmes d’une complexité comparable à ceux que les humains peuvent résoudre.
Ainsi, l’apprentissage profond a permis aux chercheurs de faire évoluer les modèles d’IA qu’ils utilisent bien au-delà des réseaux neuronaux traditionnels. En combinant plusieurs formes de systèmes, de modèles, de réseaux neuronaux et d’algorithmes d’apprentissage automatique, l’apprentissage profond ouvre de nombreuses nouvelles possibilités pour l’analyse et la résolution de problèmes.
« L’apprentissage profond peut être utilisé pour analyser les exceptions lorsqu’un humain intervient dans les décisions de l’IA », a déclaré Rick Wagner, Senior Director, Product Management chez SailPoint. « Ces exceptions peuvent finalement être analysées afin d’identifier des tendances qui amélioreront à terme l’efficacité de l’IA. »
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Cas d’utilisation de l’apprentissage profond
Les cas d’utilisation de l’apprentissage profond vont bien au-delà de ceux de l’apprentissage automatique et des réseaux neuronaux simples. L’apprentissage automatique s’applique à un vaste éventail de tâches. Comme son nom l’indique, l’apprentissage profond est exploité pour résoudre des problèmes à un niveau plus approfondi et plus complexe. Il est utilisé pour générer du texte, produire automatiquement des transcriptions de réunions, extraire des données de documents et générer du contenu vidéo à partir de texte.
Génération de texte
Les grands modèles de langage fondés sur l’apprentissage profond peuvent générer du texte lisible sur différents sujets ou produire des images réalistes à partir d’instructions textuelles. L’utilisation des LLM et des applications d’IA générative pour créer du texte est désormais largement adoptée et constitue donc un moteur essentiel de l’adoption de l’apprentissage profond. L’apprentissage profond est également utilisé pour fournir des transcriptions textuelles très précises d’enregistrements audio de réunions professionnelles et d’appels téléphoniques.
Capture automatique des données
L’apprentissage profond peut être déployé pour extraire automatiquement des données de documents professionnels avec une grande précision. Cela peut jouer un rôle important dans la manière dont l’apprentissage profond améliore les performances de l’analyse des données, ce qui se produit de plus en plus souvent au sein des entreprises. En effet, même si l’apprentissage profond appliqué à l’analyse des données est encore à la pointe de l’innovation, il sera certainement pleinement généralisé à mesure que l’IA sera davantage adoptée.
« L’apprentissage profond est utilisé pour extraire automatiquement des données de documents professionnels avec une grande précision », a déclaré Petr Baudis, directeur technique et architecte en chef de l’IA chez Rossum. « Cela peut faire gagner beaucoup de temps et d’argent aux entreprises, car cette technologie élimine la saisie manuelle des données. »
Conduite autonome
Les modèles d’apprentissage profond sont utilisés pour résoudre les nombreux défis inhérents au fonctionnement autonome des véhicules. Qu’il s’agisse de véhicules autonomes, de systèmes d’aide à la conduite, d’évitement d’obstacles ou d’équipements se déplaçant dans des environnements industriels et commerciaux, l’apprentissage profond est déployé pour garantir la sécurité et améliorer la précision.
En résumé, les cas d’utilisation de l’apprentissage profond apportent des réponses multidimensionnelles à des situations et des problèmes complexes. Il élève l’apprentissage automatique traditionnel et les réseaux neuronaux élémentaires en termes d’échelle et de profondeur d’analyse.
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En résumé : réseaux neuronaux vs. apprentissage profond
Les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond présentent de nombreuses similitudes. Ils reposent tous deux sur des algorithmes conçus pour décoder des problèmes complexes.
L’apprentissage profond utilise toutefois des modèles plus sophistiqués que les réseaux neuronaux et demande davantage de temps à mettre en place. Il nécessite plus de temps pour traiter les ensembles de données beaucoup plus vastes et les problèmes plus nuancés qu’il analyse ou auxquels il apporte une réponse.
De ce fait, l’apprentissage profond est déployé auprès d’un nombre d’utilisateurs bien plus restreint, en raison du temps et des coûts nécessaires à la conception et à l’exploitation de ses systèmes.
En résumé, les réseaux neuronaux sont désormais utilisés dans tout le spectre des applications d’IA, tandis que l’apprentissage profond est réservé à des cas d’utilisation plus spécialisés ou avancés.
Alors que l’IA générative occupe largement le devant de la scène, il convient de souligner que les nouvelles applications comme ChatGPT et d’autres utilisent abondamment les réseaux neuronaux. Dans un nombre croissant de cas, il s’agit de réseaux neuronaux très avancés qui peuvent être classés dans la catégorie de l’apprentissage profond. Après tout, pour créer un contenu convaincant, il faut une quantité considérable de ressources de calcul afin de développer quelque chose qui soit même vaguement comparable au travail d’un humain compétent.
« En matière d’IA en général, les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond vont de pair : plus l’apprentissage est profond, plus le nombre de couches de neurones est élevé, et plus un modèle peut être entraîné pour permettre son déploiement à différentes fins », a déclaré Greg Schulz, analyste chez StorageIO Group. « Il faut voir cela comme une hiérarchie de l’informatique cognitive : l’IA élémentaire repose sur des règles et un raisonnement relativement simples ; l’apprentissage automatique plus avancé enrichit la base de connaissances, tandis que l’apprentissage profond permet de créer, d’entraîner et de tester des modèles nouveaux ou améliorés. »
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