De l’intelligence artificielle au deep learning…

Le deep learning est un domaine en très forte expansion depuis quelques années, mais que représente-t-il réellement?

Avec l’avènement de l’informatique, l’intelligence artificielle a toujours été au cœur des progrès informatiques. En effet, ces algorithmes permettent de résoudre des problèmes à forte complexité. Néanmoins, une intelligence artificielle classique est bien souvent trop contraignante de par son inflexibilité. C’est pourquoi, dans les années 80, le machine learning a été développé, ce machine learning, un sous-type d’architecture d’intelligence artificielle qui se veut autonome et évolutif. En effet, par le biais de l’analyse d’une base de données, une IA basée sur le principe du machine learning peut s’adapter de manière empirique pour être plus efficace. Ce type d’IA est largement plus intéressant que les IA classiques, elles permettent notamment la reconnaissance faciale, les moteurs de recherche, le déplacement de robots etc…

Néanmoins, le machine learning peut vite atteindre un niveau de complexité très élevé. Demander à un pilote automatique de reconnaître les différents événements liés à la conduite s’avère très complexe dans le sens où celui-ci doit être en mesure de reconnaître, par exemple, une voiture de n’importe quelle couleur, forme, à n’importe quelle distance, position et situation au milieu d’un background déjà très chargé. Sans ajouter bien sûr l’analyse liée à la reconnaissance de la voiture : Est-elle dangereuse? Comment réagir ? Comment interagit-elle avec les autres voitures? Etc…

Alors comment faire pour pallier à ce problème? Le deep learning est là pour répondre à cela.

Le deep learning est un sous-type de machine learning (lui-même un sous type d’IA) très poussé. Ces algorithmes sont basées sur des réseaux d’intelligences artificielles de type machine learning (neural networks) qui vont, à partir d’immenses bases de données empiriques, s’adapter de manière individuelle, mais aussi adapter les différentes connexions entre les « neurones » (sous IA machine learning). Cela va permettre d’affecter une machine learning à chaque variable ou plus et obtenir des résultats qui seront eux-mêmes analysés par d’autres machines learning etc…. Puis, avec les résultats obtenus, les connexions neuronales se restructureront et le cycle recommence pour créer, à terme, une IA très complexe et performante. Cette phase s’appelle la phase d’entraînement (deep learning training). Cependant, le deep learning requiert une puissance de calcul monstrueuse et des bases de données énormes. Heureusement, les progrès récents dans le domaine des Big Data et du HCP (high computing performance), grâce à l’augmentation des solutions de stockage de masse et la montée en puissance des GPUs (détrônant au passage les serveurs basés sur CPU), permettent de profiter réellement des algorithmes de deep learning.

On peut voir que Nvidia supporte énormément la croissance du domaine en optimisant ses GPUs pour ces algorithmes mais aussi en proposant par exemple des framework de deep learning tel que Torch. Ils semblent avoir bien compris l’importance à venir du deep learning dans la société et sont préparés à agir en conséquence.

Cette explosion du deep learning a permis des applications tout à fait remarquables comme par exemple une IA détectant les accidents du trafic routier, un compositeur artificiel de musique, une IA assistant la détection de cancer, ou encore l’utilisation du deep learning par le Canada pour élaborer des stratégies aidant son développement.

Depuis quelques années, le deep learning est le domaine le plus en expansion et aussi le plus prometteur au vu de ses innombrables applications innovantes quelque soit le domaine.

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[…] peuvent analyser du contenu pictural, audio ou des phrases et  reconnaître tout cela. Le Deep Learning travaille sur ce genre de production, les besoins en ressources sont grandissants pour des IA de […]

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