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ensemble de méthodes d'apprentissage automatique De Wikipédia, l'encyclopédie libre
L'apprentissage profond[1],[2] ou apprentissage en profondeur[1] (en anglais : deep learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux ayant de nombreuses couches pour résoudre des tâches complexes. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage. Durant les années 2000, ces progrès ont suscité des investissements privés, universitaires et publics importants, notamment de la part des GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft)[3].
L'apprentissage automatique classique est généralement effectué sur des représentations des données obtenues par extraction de caractéristiques, cette dernière étant effectuée au moyen d'un algorithme. En apprentissage profond, cette extraction de caractéristiques résulte elle-même d'un processus d'apprentissage : on parle donc d'apprentissage de représentations. En pratique, on apprend en fait une hiérarchie de représentations, souvent les couches cachées de réseaux de neurones artificiels, chacune étant définie à partir de représentations plus simples[DLB2016 1]. Ces représentations étant apprises directement à partir des données, cela évite que les humains aient à expliciter la manière de les construire au moyen d'un algorithme. Si l'on représente la manière dont ces représentations sont construites les unes à partir des autres au moyen d'un graphe, celui-ci sera profond, avec de multiples couches, justifiant ainsi la qualification de « profond ».
L’apprentissage profond fait partie d’une famille de méthodes d'apprentissage automatique fondées sur l’apprentissage de représentations de données. Une observation peut être représentée de différentes façons. Une image peut être représentée par exemple par un vecteur, une matrice ou un tenseur de données décrivant la scène observée, notamment en fonction :
Une des finalités des techniques d'apprentissage profond consiste à remplacer certaines tâches simples telles que des calculs mathématiques,[Information douteuse] encore relativement laborieux, par des modèles algorithmiques d’apprentissage supervisé et non supervisé (c’est-à-dire prenant ou non en compte des connaissances spécifiques du domaine étudié) ou encore par des techniques d’extraction hiérarchique[Quoi ?] des caractéristiques.
Les recherches dans ce domaine s’efforcent de construire de meilleures représentations du réel et de créer des modèles capables d’apprendre ces représentations[pas clair] à partir de données brutes et non-travaillées en amont par l'homme, et ce à grande échelle. Certaines[Lesquelles ?] de ces représentations s’inspirent des dernières avancées en neuroscience. Il s'agit, donc pour résumer d'interprétations du traitement de l'information et des modèles de communication du système nerveux, à l'image de la façon dont le système nerveux établit des connexions en fonction des messages reçus[pas clair], de la réponse neuronale[Quoi ?] et du poids des connexions[Quoi ?] entre les neurones du cerveau.
Les architectures d’apprentissage profond telles que les réseaux de neurones profonds, les réseaux neuronaux convolutifs « convolutional deep neural networks », et les réseaux de croyance profonde (en) ont plusieurs champs d’application :
Dans ces deux derniers domaines, notamment, elles ont obtenu des résultats très prometteurs[réf. nécessaire].
Le concept d'apprentissage profond prend forme dans les années 2010, avec la convergence de quatre facteurs :
En , le programme AlphaGo, à qui l'on a « appris » à jouer au jeu de go grâce à la méthode de l'apprentissage profond, bat le champion européen Fan Hui[11] par cinq parties à zéro. En , le même programme bat le champion du monde Lee Sedol par 4 parties à 1[12].
En 2019, OpenAI a publié GPT-2, un modèle de fondation capable de générer du texte. Tout en exprimant leurs inquiétudes sur les détournements possibles de ce type de technologie, les chercheurs de l'association ont renoncé à partager la version complète[13].
L'apprentissage profond s'applique à divers secteurs des NTIC, notamment :
Dans le système de santé, l'apprentissage profond peut aussi[3] :
En physique, l'apprentissage profond est utilisé pour la recherche sur les particules exotiques[41].
Sont pointés de possibles usages malveillants du deep learning. Il est devenu possible avec les deepfakes d'incruster le visage d'une personne sur une autre, à son insu, et de lui faire faire ou dire des choses qu'elle n'a pas faites (comme dans le film Running man de 1986), le deep learning recréant les mouvements du visage en rendant l'incrustation ressemblante. Ainsi, plusieurs actrices comme Gal Gadot, Emma Watson, Cara Delevingne, Emma Stone, Natalie Portman ou Scarlett Johansson se sont retrouvées avec leur visage incrusté sur celui d'une actrice pornographique, soulevant des craintes quant à la généralisation d'un tel usage, permettant à n'importe qui de nuire à la réputation d'une autre personne[42]. Face à ce danger, plusieurs plates-formes telles que Pornhub, Twitter et Reddit ont réagi en interdisant la publication de telles vidéos, et l'utilisateur « deepfakes », créateur du logiciel éponyme permettant à tout usager de créer des fausses vidéos à caractère pornographique, a été banni de reddit et son fil dédié supprimé[43].
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