Concrètement, le deep learning est une technique d'apprentissage permettant à un programme, par exemple, de reconnaître le contenu d'une image ou de comprendre le langage parlé – des défis complexes, sur lesquels la communauté de chercheurs en intelligence artificielle s'est longtemps cassé le nez.
Basée sur l'apprentissage profond (deep learning), les machines sont capables de réaliser des tâches de plus en plus complexes comme conduire, apprendre et parler plusieurs langues, ou encore reconnaitre une écriture manuscrite.
Le Machine Learning est une IA capable de s'adapter automatiquement avec une interférence humaine minimale, et le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning utilisant les réseaux de neurones pour mimer le processus d'apprentissage du cerveau humain.
L'IA ou intelligence artificielle est un secteur phare du domaine de l'IT. Avec un taux de croissance de 15,2 % en 2021, les solutions et plateformes d'intelligence artificielle, de deep learning et de machine learning ont profondément modifié l'organisation du travail et les relations hommes-machines.
Le deep learning permet de réduire l'utilisation d'herbicides et d'améliorer la production agricole, mais il peut également être étendu à d'autres activités agricoles, telles que l'application d'engrais, l'irrigation et la récolte.
Traitement d'images. Les IA à deep learning sont très efficaces pour les analyses d'images. Elles sont, par exemple, employées dans l'imagerie médicale pour détecter des maladies ou dans le secteur automobile dans le cas des voitures autonomes.
Yann Le Cun [ləkœ̃], né le 8 juillet 1960 à Soisy-sous-Montmorency, est un chercheur en intelligence artificielle et vision artificielle (robotique) français. Il est considéré comme l'un des inventeurs de l'apprentissage profond.
L'IA crée de nouveaux emplois et de nouvelles industries.
À mesure que l'IA s'impose dans notre vie quotidienne, elle crée de nouveaux emplois et améliore les emplois existants. L'IA peut aider les gens à travailler plus intelligemment, et non plus durement ; elle peut les aider à travailler de nouvelles façons.
L'IA est en plein essor et a le potentiel de transformer le monde. Il peut être utilisé pour automatiser des tâches, créer de nouveaux produits et faire le travail des humains. L'IA a la capacité de créer des produits plus sûrs, plus efficaces et plus créatifs.
De la détection des fraudes aux méthodes d'embauche efficaces, en passant par la prévision de la maintenance des machines, l'intelligence artificielle est aujourd'hui devenue un facteur d'innovation dans le monde du travail et ses applications quotidiennes.
L'IA est le concept plus large qui permet à une machine ou à un système de détecter, de raisonner, d'agir ou de s'adapter comme un humain. Le ML est une application d'IA qui permet aux machines d'extraire des connaissances à partir de données et d'en tirer des enseignements de manière autonome.
Selon ce système de classification, il existe quatre types d'IA ou de systèmes basés sur l'IA : les machines réactives, les machines à mémoire restreinte, la théorie de l'esprit et l'IA auto-explicative.
L'IA est en réalité une discipline jeune d'une soixante d'années, qui réunit des sciences, théories et techniques (notamment logique mathématique, statistiques, probabilités, neurobiologie computationnelle et informatique) et dont le but est de parvenir à faire imiter par une machine les capacités cognitives d'un être ...
Quelle est l'IA la plus développée actuellement ? Aujourd'hui, il existe une multitude d'intelligences artificielles. Mais quelle est celle qui détrône les autres ? Il s'agit de GPT-3, un modèle de langage développé par l'entreprise OpenAI.
La paternité du terme « IA » pourrait être attribué à John McCarthy du MIT (Massachusetts Institute of Technology), terme que Marvin Minsky (université de Carnegie-Mellon) définit comme « la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus ...
Pour revenir à ses origines, le deep learning est apparu en 1943 lorsque Warren McCulloch et Walter Pitts ont utilisé des mathématiques et des algorithmes pour créer un système informatique reproduisant les réseaux neuronaux. De petites avancées ont été réalisées dans les années 1950, 1960, 1970 et 1980.
L'intelligence artificielle permet d'automatiser ce processus afin de répondre à tout moment aux questions, et ce, de la manière la plus rapide qu'il soit. Si jamais la machine intelligente ne peut pas répondre, elle sait à qui rediriger l'appel ou les messages afin que le consommateur soit satisfait.
L'intelligence artificielle permettra aussi de réduire significativement les accidents de la circulation et donc les nombre de personnes accidentées (blessées ou mortes). Elle nous aidera également à mieux réagir face aux catastrophes ou aux situations dangereuses qui mettent l'homme en danger.
Une intelligence artificielle peut fonctionner grâce à l'addition de 3 grands facteurs: une vaste quantité de data ; une puissance informatique extraordinaire, notamment grâce au cloud ; et des algorithmes révolutionnaires, basés sur le deep-learning.
GPT-3, l'intelligence artificielle qui a appris presque toute seule à presque tout faire. L'entreprise américaine OpenAI exploite le plus gros réseau de neurones artificiels au monde, effectuant une grande variété de tâches avec des résultats souvent bluffants, mais à la qualité imprévisible.
À l'avenir, une technologie prometteuse pourrait changer la donne : le traitement neuromorphique ou neuromorphic processing. Cette approche consiste à utiliser des circuits dédiés pour imiter la façon dont opèrent les cellules dynamiques du cerveau humain.
Python est le plus populaire de tous et propose de nombreuses librairies. Dont les fameuses Scikit-Learn pour le machine learning et TensorFlow pour le Deep Learning. R a quant à lui été conçu spécifiquement pour les statistiques et s'adapte parfaitement à l'IA.
Le deep learning et le Python
Python est un langage de programmation puissant pour la création d'IA. Il est également facile à apprendre et à utiliser, avec un riche écosystème de bibliothèques pour l'apprentissage profond. La communauté Python est vaste et active.