Apprentissage automatique ou apprentissage profond

L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont tous deux des technologies fondamentales de l’intelligence artificielle.
Pourtant, ils présentent des différences essentielles :

• L’apprentissage automatique est une technique qui permet aux ordinateurs d’apprendre grâce à un entraînement fondé sur des résultats tirés de vastes ensembles de données.
• L’apprentissage profond est une forme d’apprentissage automatique basée sur des réseaux neuronaux artificiels qui s’inspirent des capacités naturelles du cerveau humain. On peut le considérer comme un « apprentissage automatique dopé aux stéroïdes », car il porte les capacités fondamentales de l’apprentissage automatique à un niveau supérieur.

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Comparaison entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond

L’apprentissage automatique est une technologie très avancée ; certaines des tâches qu’elle permet d’accomplir semblent miraculeuses. L’apprentissage profond est encore plus complexe, mais possède un éventail d’applications plus limité. Sa mise en place et son analyse nécessitent généralement davantage de temps et de ressources, mais il fournit des conclusions plus approfondies et pertinentes. À l’inverse, les solutions d’apprentissage automatique peuvent souvent être obtenues plus rapidement, car elles sont définies plus précisément et s’appliquent à un ensemble de données plus restreint.

L’apprentissage profond prend plus de temps

Les plateformes d’apprentissage profond mettant du temps à analyser les ensembles de données, leur mise en place prend généralement beaucoup plus de temps et leurs résultats se font attendre plus longtemps. Elles nécessitent habituellement davantage de puissance de calcul et de traitement.

L’apprentissage automatique peut être plus ciblé et plus rapide

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être appliqués à un problème précis afin de le résoudre ou de l’améliorer rapidement. C’est pourquoi l’apprentissage automatique est devenu un cas d’usage très répandu de l’intelligence artificielle.

L’apprentissage profond va plus loin

L’apprentissage automatique peut passer au crible les données pour repérer des schémas, tandis que l’apprentissage profond peut analyser un ensemble de données bien plus vaste et détecter des schémas d’anomalies plus subtils.

L’apprentissage profond est « plus intelligent »

L’apprentissage profond est mieux à même de tirer des enseignements de ses erreurs et de s’adapter pour faire mieux la fois suivante.

L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont tous deux des outils extrêmement précieux pour aider les humains à résoudre des problèmes et à se décharger des tâches manuelles répétitives. Tous deux joueront un rôle dans le développement d’applications futures plus intelligentes.

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Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique utilise des systèmes informatiques capables d’apprendre et de s’adapter automatiquement, sans nécessiter d’instructions continues. Une fois configuré, le système s’applique à un ensemble de données ou à un problème, repère des situations ou résout des problèmes. L’apprentissage automatique peut tirer des déductions, traiter des problèmes complexes et les résoudre automatiquement.

Tire des déductions

L’apprentissage automatique repose sur des algorithmes et des modèles statistiques qui analysent les schémas découverts dans les données et en tirent des déductions.

Crée des solutions automatiques

Les algorithmes sont des procédures conçues pour résoudre automatiquement des problèmes informatiques ou mathématiques bien définis, ou pour exécuter des processus informatiques.

Résout des problèmes complexes

Les algorithmes vont au-delà de la programmation informatique, car ils nécessitent de comprendre les différentes possibilités disponibles pour résoudre un problème.

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent donc être considérés comme les éléments fondamentaux de l’IA moderne. L’apprentissage automatique repère un schéma ou une anomalie au milieu du bruit des données et trouve des pistes de résolution dans un délai que les humains seraient incapables de respecter. Il contribue également à conférer de l’autonomie au modèle de données et à reproduire la cognition et la compréhension humaines.

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Comment fonctionne l’apprentissage profond ?

Les systèmes d’apprentissage profond utilisent plusieurs couches de traitement pour extraire des données des informations progressivement plus pertinentes et de plus haut niveau. On peut les considérer comme une application plus sophistiquée de l’apprentissage automatique, qui fait largement appel à des algorithmes d’apprentissage automatique, s’inspire de l’esprit humain, peut continuer à apprendre de ses erreurs et résoudre des problèmes très complexes.

Utilise des algorithmes d’apprentissage automatique

Les systèmes d’apprentissage profond utilisent des techniques classiques d’apprentissage automatique et peuvent être considérés comme un sous-ensemble de l’apprentissage automatique. Ils sont pourtant presque toujours plus sophistiqués que ce dernier en matière de capacité à résoudre les problèmes.

S’inspire de l’humain

Les structures mathématiques qui composent l’apprentissage profond s’inspirent, de manière assez libre, de la structure et du fonctionnement du cerveau. Elles peuvent ainsi gérer davantage de nuances et se rapprocher de ce que les humains considèrent comme de la créativité.

Permet un apprentissage continu

Puisque les applications d’apprentissage profond peuvent apprendre par l’exemple et corriger leurs actions en fonction des erreurs détectées, elles continuent d’apprendre et d’améliorer leur niveau de précision.

Présente une grande 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 leurs modèles d’une manière qui dépasse largement l’apprentissage automatique traditionnel. En utilisant plusieurs formes de systèmes, de modèles et d’algorithmes d’apprentissage automatique, l’apprentissage profond ouvre de nouvelles perspectives en matière d’analyse et de résolution de problèmes.

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Cas d’usage de l’apprentissage automatique

L’apprentissage automatique possède un très grand nombre de cas d’usage. De fait, il s’est immiscé dans presque tous les domaines imaginables où les ordinateurs sont utilisés. Il intervient notamment dans l’analytique, le traitement rapide, les calculs, la reconnaissance faciale, la cybersécurité et les ressources humaines.

Stimule l’analytique

Les systèmes d’analyse de données gagnent en rapidité et en intelligence grâce à l’apprentissage automatique. Aujourd’hui, la plupart des applications d’analyse de données d’entreprise intègrent l’apprentissage automatique.

Effectue des calculs

Tout comme les calculatrices de poche ont largement remplacé l’addition et la multiplication manuelles, l’apprentissage automatique prend en charge des calculs mathématiques aux proportions presque infinies.

Permet la reconnaissance faciale

Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent trouver une identité parmi des millions de candidats dans le cadre de systèmes de reconnaissance faciale.

Contribue à la cybersécurité

L’apprentissage automatique fait désormais partie intégrante des technologies de surveillance des réseaux, de détection des menaces et de remédiation en matière de cybersécurité.

Soutient les ressources humaines (RH)

Intégré aux outils de recrutement, l’apprentissage automatique permet un suivi plus efficace des candidats, l’analyse du sentiment des employés et de la productivité globale, et peut accélérer le processus d’embauche.

L’apprentissage automatique sert donc à trouver des aiguilles dans des meules de foin constituées de quantités massives de données. Il s’inscrit dans le prolongement du big data, puisque ces algorithmes peuvent être utilisés pour analyser des données structurées et non structurées, ainsi que des flux issus des réseaux sociaux.

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Cas d’usage de l’apprentissage profond

Les cas d’usage de l’apprentissage profond vont au-delà de ceux de l’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique s’applique à une très vaste gamme de tâches. Comme son nom l’indique, l’apprentissage profond est utilisé pour résoudre des problèmes à un niveau plus profond et plus complexe. Il sert à générer du texte, à produire automatiquement des transcriptions de réunions, à extraire des données de documents et à générer du contenu vidéo à partir de texte.

Génère du texte

Les grands modèles de langage basés sur l’apprentissage profond peuvent générer des textes crédibles et approfondis sur différents sujets, ou créer des images réalistes à partir d’instructions textuelles.

Crée des transcriptions

L’apprentissage profond est utilisé pour fournir des transcriptions textuelles très précises d’enregistrements audio de réunions professionnelles et d’appels téléphoniques.

 Capture automatiquement les données

L’apprentissage profond peut être déployé pour extraire automatiquement des données de documents professionnels avec une grande précision.

Produit du contenu vidéo

Un autre cas d’usage émergent consiste à générer automatiquement du contenu vidéo à partir de texte. Dans ce cas, la vidéo utilise souvent des avatars virtuels pour représenter les intervenants à l’écran.

Les cas d’usage de l’apprentissage profond fournissent des réponses multidimensionnelles à des situations et problèmes complexes. Il fait progresser l’apprentissage automatique en matière d’échelle et de profondeur d’analyse.

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En résumé : apprentissage automatique ou apprentissage profond

À bien des égards, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond peuvent être considérés comme des cousins, sinon comme des frères et sœurs. Ils reposent tous deux sur des algorithmes destinés à relever des défis complexes. L’apprentissage profond utilise toutefois des modèles plus sophistiqués, dont la mise en place prend plus de temps et qui nécessitent davantage de temps pour traiter les ensembles de données plus volumineux qu’ils analysent généralement.

Par conséquent, l’apprentissage profond est utilisé par une base d’utilisateurs bien plus restreinte, en raison du temps et des coûts nécessaires pour concevoir et exploiter ses systèmes.

Cependant, au fil du temps, l’investissement nécessaire diminue. D’ici un ou deux ans peut-être, la distinction entre apprentissage automatique et apprentissage profond sera devenue sans objet. La technologie pourrait progresser au point où les techniques d’apprentissage profond deviendraient si accessibles qu’elles commenceraient à être appliquées à grande échelle à des problèmes qui relèvent actuellement d’algorithmes d’apprentissage automatique plus limités.

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