Le Deeplearning et ses dernières avancés

By Paul Claret

10 minutes read - 12/12/24

Le deep learning, ou apprentissage profond, est une sous-discipline du machine learning qui a transformé de nombreux domaines de la technologie, de la reconnaissance vocale aux véhicules autonomes. À la base, le deep learning repose sur des réseaux neuronaux artificiels (ANNs) composés de nombreuses couches, d’où le terme “profond”. Il a aujourd’hui beaucoup évolué et s’est “diversifié”. Cet article explore des concepts fondamentaux et des pistes moins souvent abordées dans d’autres discussions, pour élargir votre perspective sur le sujet.

1. Pourquoi le deep learning est révolutionnaire

Le deep learning se distingue par sa capacité à apprendre directement des données brutes, souvent sans nécessiter de caractéristiques manuellement définies. Contrairement aux approches classiques où les ingénieurs devaient extraire des attributs pertinents (comme les contours dans les images), les réseaux profonds apprennent automatiquement des représentations hiérarchiques

Applications révolutionnaires :

• Vision par ordinateur : Reconnaissance faciale, détection d’objets, segmentation d’images.
• Traitement du langage naturel (NLP) : Traduction automatique, analyse des sentiments, chatbots: GPT…
• Santé : Détection précoce de maladies dans les imageries médicales.
• Jeux : AlphaGo, AlphaZero, Dota 2 bots.

2. Vers des architectures spécialisées : au-delà des CNN et RNN

Bien que les réseaux convolutionnels (CNN) et récurrents (RNN) soient les piliers traditionnels, d’autres architectures et concepts émergent, parfois moins explorés mais tout aussi fascinants.

a) Capsule Networks

Proposée par Geoffrey Hinton, cette architecture promet de résoudre certaines limites des CNN, notamment leur incapacité à capturer les relations hiérarchiques entre objets. Les capsules sont des groupes de neurones qui modélisent à la fois la présence et les propriétés spatiales des entités dans une image.

b) Neural ODEs (Ordinary Differential Equations)

Ces modèles représentent un réseau comme une équation différentielle continue plutôt qu’une série discrète de couches. Cela ouvre la voie à des approches plus élégantes pour le traitement des données temporelles ou des systèmes dynamiques.

c) Equivariant Neural Networks

Ils sont conçus pour préserver certaines symétries dans les données, comme les rotations ou les translations. Utiles dans des domaines comme la vision 3D ou la chimie computationnelle, où ces invariances sont cruciales.

3. Le deep learning et le monde physique

Au-delà des applications numériques, le deep learning commence à révolutionner des domaines physiques, souvent loin de la reconnaissance d’images ou du NLP.

a) Physique computationnelle

Le deep learning est utilisé pour résoudre des équations aux dérivées partielles, modéliser des systèmes quantiques complexes ou optimiser des designs aérodynamiques.

b) Simulation basée sur les données

Les réseaux comme Physics-Informed Neural Networks (PINNs) apprennent les lois physiques sous-jacentes à partir des données et permettent de simuler des systèmes physiques, comme des flux de fluides ou des champs électromagnétiques.

4. Défis et pistes de recherche

a) Énergie et efficacité

L’entraînement des grands modèles consomme énormément de ressources. Les recherches actuelles explorent des approches comme :

• Pruning : Réduction des réseaux sans perte significative de performance.
• Quantization : Réduction de la précision numérique pour économiser de la mémoire.

b) Interprétabilité

Les modèles de deep learning sont souvent considérés comme des boîtes noires. Les chercheurs développent des outils pour visualiser les activations ou comprendre les décisions des réseaux, une nécessité dans des domaines sensibles comme la santé.

c) Apprentissage fédéré et confidentialité

Avec l’augmentation des préoccupations sur les données personnelles, l’apprentissage fédéré permet d’entraîner des modèles sur des données réparties sans les centraliser.

6. Vers une intelligence vraiment générale ?

Le deep learning s’approche de l’intelligence artificielle générale (AGI) en combinant :

• Apprentissage multitâche : Modèles capables d’effectuer plusieurs tâches différentes.
• Modèles unifiés : Comme GPT ou DeepMind’s Gato, qui peuvent traiter à la fois du texte, des images et d’autres types de données.

Conclusion

Le deep learning est bien plus qu’un simple outil pour résoudre des problèmes spécifiques. Il s’agit d’un paradigme qui redéfinit notre compréhension des données et de l’intelligence. Qu’il s’agisse de créer des mondes virtuels, de comprendre la nature physique ou d’unifier différentes formes d’apprentissage, le potentiel du deep learning est immense. Mais cette puissance s’accompagne de responsabilités, notamment en termes d’impact énergétique, d’éthique et de transparence.

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