Deep learning vs machine learning : quelle est la différence ?
26 mars 2024
Le domaine de l'intelligence artificielle (IA) connaît une croissance exponentielle et suscite un engouement généralisé 🚀. Les termes tels qu'algorithme, IA, machine learning, deep learning, chatbot ou modèle de langage naturel font désormais partie intégrante de notre vocabulaire quotidien. Cependant, la compréhension précise de ces concepts reste souvent floue, même pour les professionnels du secteur IT.
Il n'est donc pas surprenant que des termes techniques comme deep learning et machine learning soient fréquemment utilisés de manière interchangeable ou confondus 😕. Pourtant, il est essentiel de saisir les nuances entre ces deux sous-domaines de l'IA pour appréhender leur potentiel et leurs applications respectives.
Au sein de l'IA, le deep learning (DL) et le machine learning (ML) sont deux approches clés qui, bien que connexes, présentent des différences notables.
Alors, prêt à faire la lumière sur ces technologies ? Après avoir lu cet article, vous saurez enfin faire la différence entre deep learning et machine learning 😉 !
D’où vient l’idée d’intelligence artificielle ?
Au fil des millénaires, les êtres humains ont développé rapidement leurs capacités cognitives, leur permettant de prendre conscience d'eux-mêmes et de maîtriser le langage pour exercer un contrôle sur leur environnement.
Ne se satisfaisant pas de cette prouesse, attribuable au hasard de l'évolution, certains chercheurs et mathématiciens – à une époque où l'informatique n'existait pas encore – se sont donné pour objectif de créer des machines capables d'imiter certains processus de raisonnement humains.
Alan Turing et Enigma
Bien que les réflexions sur la possibilité de créer des machines intelligentes remontent à l'Antiquité, c'est le mathématicien britannique Alan Turing qui est considéré comme l'un des pionniers de l'idée d'IA.
Surdoué et passionné, Turing et son équipe ont réussi à décrypter le code secret de la machine Enigma utilisée par les nazis pour coder l'ensemble de leurs communications pendant la Seconde Guerre mondiale.
Après la guerre, Alan Turing a fait le pari qu'un ordinateur serait capable, dans un délai de cinquante ans, de fournir des réponses à des questions qui ne pourraient être distinguées de celles d'un humain. Ainsi est née l'intelligence artificielle.
Le terme "IA" a quant à lui été proposé par le mathématicien américain John McCarthy, inventeur d'un algorithme ayant rencontré un grand succès dans le jeu d'échecs. En reconnaissance de ses recherches, il reçoit d’ailleurs, en 1971, le prestigieux prix Turing.
🤖 Aujourd'hui, l'IA est omniprésente dans notre vie quotidienne, des assistants virtuels aux véhicules autonomes, en passant par de nombreuses autres applications.
De l’IA au Machine Learning
Les progrès fulgurants de l'informatique ont ouvert des horizons fascinants, propulsant l'intelligence artificielle (IA) vers des avancées majeures dans le traitement des données et la résolution de problèmes complexes.
Cette évolution remarquable est le fruit de l'essor des capacités de calcul et de stockage, permettant aux ordinateurs de traiter des quantités massives d'informations de manière rapide et efficace.
Du jeu d'échecs au diagnostic des cancers ♟️
Rappelez-vous, en 1997, le champion du monde russe d'échecs Garry Kasparov était mis en échec par le superordinateur conçu par IBM, Deep Blue. Dans la mémoire de la machine, plus de 600 000 parties étaient enregistrées avec une capacité d'analyse de 200 millions de coups par seconde.
🧩 Le machine learning, une technique d'apprentissage automatique permettant aux machines d'apprendre et de s'améliorer à partir de données sans être explicitement programmées, était au cœur de cette performance.
📌 En observant comment Deep Blue a pu tirer parti de l'expérience accumulée dans sa base de données pour rivaliser avec un champion humain, vous venez de saisir l'essence même du machine learning et son potentiel pour transformer divers domaines de notre vie quotidienne !
De nombreux secteurs d'activité et entreprises ont trouvé des applications concrètes du machine learning qui se retrouvent dans notre vie quotidienne.
🚍 Un exemple emblématique plus actuel est celui des voitures autonomes, qui utilisent des algorithmes de machine learning pour interpréter les données des capteurs et prendre des décisions en temps réel. Ces véhicules sont capables de détecter les obstacles, de lire les panneaux de signalisation et d'adapter leur conduite en fonction des conditions de circulation.
💊 Dans le domaine de la santé, le machine learning révolutionne le diagnostic et le traitement des maladies. Des algorithmes peuvent être formés pour détecter des anomalies dans des images médicales telles que les radiographies ou les IRM, aidant ainsi les médecins à poser des diagnostics plus précis et plus rapides. De plus, l'analyse de grandes quantités de données médicales permet d'identifier des tendances et des corrélations qui peuvent contribuer à l'élaboration de nouveaux traitements.
🖱️ Dans le domaine du marketing digital, le machine learning permet une personnalisation extrême des offres sur les sites e-commerce grâce à l'analyse des données et de leur contenu. Des entreprises comme Amazon peuvent ainsi cibler leurs clients de manière plus précise et leur proposer des produits et services adaptés à leurs besoins et préférences.
💡 Le machine learning représente donc une avancée majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle. Son potentiel semble illimité, et il est fascinant d'imaginer les possibilités qu'il pourrait offrir dans un avenir proche, si l’homme l’utilise à bon escient et s’impose une certaine éthique.
Du Machine Learning au Deep Learning
L'évolution de l'intelligence artificielle s'est approfondie et complexifiée. Si le machine learning a permis aux machines d'apprendre à partir de données structurées, le deep learning a poussé cette capacité à un niveau supérieur en permettant aux machines d'apprendre à partir de données non structurées ou disparates.
📌 Le deep learning est donc une sous-catégorie du machine learning qui se base sur des réseaux de neurones artificiels inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ces réseaux sont capables d'apprendre de manière autonome en traitant de grandes quantités de données complexes telles que des images, des vidéos ou des sons.
Contrairement au machine learning traditionnel, qui nécessite souvent une intervention humaine pour identifier les caractéristiques pertinentes des données, le deep learning peut extraire automatiquement des caractéristiques de haut niveau à partir des données brutes, révolutionnant ainsi de nombreux domaines.
☝️ Vocabulaire : “un algorithme”
Un algorithme est une séquence d'instructions bien définies et ordonnées, visant à résoudre un problème ou à effectuer une tâche spécifique. Il s'agit d'une méthode systématique et logique qui permet, à partir d'une ou plusieurs entrées, d'obtenir un résultat ou une sortie déterminée.
Les algorithmes sont utilisés en informatique et dans d'autres domaines scientifiques pour traiter et analyser des données, automatiser des processus et prendre des décisions en fonction de critères prédéfinis. Leur efficacité dépend de leur conception et de leur capacité à gérer des ressources, telles que le temps de calcul et la mémoire.
Du jeu de Go à la reconnaissance vocale
🀄 Rappelez-vous, en 2015, le programme AlphaGo, développé par Google DeepMind, a fait sensation en battant un joueur professionnel au jeu de go, réputé pour ses combinaisons quasi infinies. La machine avait ingéré plus de 30 millions de possibilités et, en jouant contre elle-même, elle s'améliore continuellement. Cet exploit illustre parfaitement le potentiel du deep learning.
Cette approche a donné lieu à des avancées spectaculaires dans des domaines tels que la reconnaissance d'image, la reconnaissance vocale et la traduction automatique.
🖼️ Dans le domaine de la reconnaissance d'image, le deep learning a permis de développer des systèmes capables de reconnaître des objets et des visages avec une précision quasi humaine. Ces systèmes sont utilisés dans de nombreux domaines, tels que la sécurité, la santé et l'automobile, pour détecter et identifier des objets dans des environnements complexes.
🗣️ Dans le domaine de la traduction automatique, le deep learning a permis de développer des systèmes de traduction beaucoup plus précis et naturels. Ces systèmes utilisent des réseaux de neurones pour analyser et interpréter le sens des phrases, ce qui leur permet de produire des traductions de haute qualité.
💡 Le deep learning représente une avancée majeure dans le domaine de l'intelligence artificielle, ouvrant la voie à des applications encore plus avancées et sophistiquées. Son potentiel est immense, et il est passionnant d'imaginer les possibilités qu'il pourrait offrir dans un avenir proche, transformant ainsi notre quotidien et notre façon d'interagir avec les machines.
☝️ Vocabulaire : “les données non structurées”
Les données non structurées sont des informations qui n'ont pas de format ou d'organisation prédéfinie, ce qui les rend difficiles à traiter et à analyser par des méthodes traditionnelles. Elles peuvent prendre diverses formes, telles que des textes, des images, des vidéos, des fichiers audio, des documents, des courriels, ou encore des données issues de réseaux sociaux.
Contrairement aux données structurées (par exemple, des chiffres ou des dates dans une base de données), les données non structurées ne sont pas facilement classables dans des catégories prédéfinies et requièrent des techniques d'analyse avancées, comme le deep learning, pour en extraire des informations pertinentes.
Les principales différences entre machine learning et deep learning
L’IA a pour objet la capacité d’une machine de reproduire l’intelligence humaine. Pour arriver à cette fin, il convient d’alimenter l’ordinateur. C’est l’objet de l’apprentissage automatique (machine learning) et de l’apprentissage profond (deep learning).
Le machine learning a besoin d’être guidé par un modèle, par un algorithme
→ Le machine learning sert à découvrir des modèles (patterns) dans un stock de données à partir d’instructions et d’opérations créées en vue de résoudre une problématique (l’algorithme). Les données structurées sont celles que l’on retrouve dans des bases de données : âge, sexe, adresse, etc. Elles ont été formatées pour cela et sont interrogeables par diverses techniques.
Le deep learning est un réseau neuronal complexe qui apprend seul, qui invente les règles du jeu
→ Le deep learning utilise des réseaux de neurones artificiels profonds pour apprendre à partir de données non structurées telles que des images, des vidéos ou des sons. Inspirés du fonctionnement du cerveau humain, ces réseaux sont capables de découvrir des caractéristiques complexes et abstraites dans les données.
En somme, le deep learning s'inspire du cerveau humain pour analyser et interpréter des données de manière sophistiquée, en les classifiant et en les interprétant de manière similaire à la manière dont les humains le font.
ChatGPT, Gemini et Dall-E, c'est du deep ou du machine learning ?
ChatGPT, Gemini et DALL·E sont des exemples de modèles d’IA génératives basés sur le deep learning. Ces modèles utilisent des réseaux de neurones profonds pour apprendre à partir de données complexes et non structurées, leur permettant d'exécuter des tâches telles que la génération de texte (ChatGPT), la création d'images (DALL·E), ou encore la combinaison de texte et d'images (Gemini). Le deep learning est donc la technique sous-jacente qui alimente ces innovations en matière d'intelligence artificielle.
☝️ Vocabulaire : “IA générative”
L'Intelligence Artificielle (IA) générative est une branche de l'IA qui se spécialise dans la création de contenu, de données ou d'objets réalistes, originaux et cohérents en s'inspirant d'un ensemble de données d'apprentissage.
Cette approche repose sur des algorithmes et des modèles capables d'apprendre les caractéristiques, les structures et les patterns sous-jacents aux données d'entrée pour ensuite générer de nouveaux échantillons qui ressemblent aux données originales.
Quelles limites pour l’intelligence artificielle 🛑
Les limites de l'IA, et plus particulièrement celles du deep learning, se manifestent dans plusieurs domaines, notamment en termes d'éthique et de protection des données personnelles. Les machines, en s'appuyant sur des algorithmes pour prendre des décisions, peuvent parfois adopter des positions moralement discutables.
Par exemple, la pandémie de Covid-19 a mis en lumière comment le deep learning peut être utilisé pour le contrôle de la population, notamment en Chine, où des caméras équipées de cette technologie ont été employées pour surveiller les déplacements des individus, soulevant ainsi des questions sur la surveillance de masse et les atteintes aux libertés individuelles.
De plus, l'utilisation généralisée de la reconnaissance faciale soulève des questions cruciales en matière de respect de la vie privée et de protection des données personnelles.
Une régulation de l’IA au niveau européen
Le 2 février 2024, dans une avancée significative vers la régulation de l'intelligence artificielle, les 27 pays de l'Union européenne ont donné leur accord en février 2024 pour l'IA Act, un règlement basé sur la proposition négociée entre la Commission et le Parlement européen, témoignant de l'engagement des États membres à promouvoir un développement responsable et éthique de ces technologies.
L’IA Act sanctionne par exemple “les systèmes de catégorisation biométrique utilisant des caractéristiques sensibles (par exemple : opinions politiques, religieuses, philosophiques, orientation sexuelle, race)”
Il est donc essentiel d'encadrer le développement et l'utilisation de l'intelligence artificielle, en prenant en compte les enjeux éthiques et en mettant en place des régulations adaptées pour préserver les droits et libertés des individus.
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