Lorsque l'IA est appliquée aux besoins de l'industrie, elle va permettre aux machines que l'on utilise au quotidien de mieux comprendre, d'agir, mais aussi d'apprendre à évoluer. C'est alors les applications de deep learning qui sont employées. C'est une technologie récente qui vise à structurer les algorithmes en différentes couches afin de créer un « réseau neuronal artificiel » qui sera capable d'agir pour apprendre et de décider de façon intelligente par lui-même. Ce bio-mimétisme veut reproduire le réseau humain neuronal qui va permettre d'optimiser la production industrielle.
Qu'est-ce que le deep learning ?
On considère que le deep learning offre la possibilité de repérer des défauts sur des pièces produites, de reconnaître des éléments du langage naturel humain et de le transformer en action pour optimiser une chaîne de montage. Ce procédé vise à optimiser la production industrielle. Son utilisation, il faut le dire, utilise un très vaste volume de données. Peu d'entreprises peuvent donc utiliser le deep learning. Il est complémentaire du machine learning qui a pour but d'exploiter des données pour résoudre des problèmes complexes via l'étude des données par l'analyse prédictive. C'est une branche du machine learning, lui-même sous-ensemble de l'intelligence artificielle. Le deep learning est un système qui va utiliser un modèle d'apprentissage réellement plus autonome qui vise à automatiser certaines tâches. Il va intervenir dans la reconnaissance d'images, mais aussi du langage naturel.
Son processus d'apprentissage profond est particulièrement plus complexe et performant que les modèles standards. Il peut utiliser un algorithme pour déterminer de lui-même si une précision est précise ou non en utilisant son propre réseau neural.
Cette technologie est donc basée sur les réseaux neuraux. Ces réseaux sont construits selon la structure du cerveau humain. Ils utilisent des commutateurs de réseaux interconnectés qui auront pour but d'apprendre à reconnaître des schémas comme le fait le cerveau.
Il vise avant tout à améliorer le processus d'apprentissage de la machine. Il va intégrer des données qui déterminent des règles et des caractéristiques du jeu de données qui devront être intégrées dans des modèles. Ainsi, un mode opératoire de celles-ci sera mis en place. Ces données sont des données brutes qui seront analysées sans règles préprogrammées.
Le deep learning peut alors effectuer des tâches de reconnaissance vocale, la vision par ordinateur ou encore l'analyse d'images médicales. Cette technologie devient autonome et va apprendre de nouvelles règles lui permettant d'être beaucoup plus autonome et fiable.
La confluence entre intelligence artificielle et machine learning
On considère que le deep learning fait partie du machine learning. Ces deux technologies - machine learning et deep learning - impliquent un entraînement en fonction de données de test pour déterminer un modèle qui correspond parfaitement aux données. Toutefois, les méthodes du machine learning ont besoin de différents niveaux d'interaction humaine pour réaliser un prétraitement des données avant même une application des algorithmes. Le machine learning est un sous-groupe de l'intelligence artificielle ayant pour but de fournir aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans avoir besoin d'être programmés sur les résultats à fournir. Ces algorithmes aident l'ordinateur à apprendre et reconnaître les choses. Ce qui peut être très fastidieux.
Les algorithmes du deep learning vont encore plus loin. Ils vont créer des modèles hiérarchiques qui refléteront les processus de pensée de notre cerveau. Ce système ne nécessite pas de prétraitement des données d'entrée. Il va analyser les données en fonction de ce qu'il sait et de ce qu'il peut déduire. Il pourra alors établir une prévision.
Il pourra traiter des données selon une IA complexe et non plus simple. Il s'agit d'une technologie qui pourra être utilisée pour obtenir des résultats métiers plus clairs ou encore une détection des fraudes optimale, mais aussi un rendement plus efficace des cultures sans oublier, bien sûr, une gestion optimale des systèmes de contrôle des stocks des entrepôts.
Le deep learning permet d'améliorer de façon conséquente la productivité en automatisant les processus fastidieux et chronophages. L'industrie pourra alors se consacrer à des tâches présentant une plus forte valeur ajoutée.
Expliquer le fonctionnement du deep learning à l'aide de réseaux neuronaux
Nous l'avons déjà dit, le deep learning est basé sur le modèle du système neural. Il va utiliser des prévisions qui seront comparées à un jeu complet de données afin de vérifier leur exactitude. La série de prévisions du système est déterminée pour proposer l'absence de prévision ou l'exactitude des prévisions.
Il travaille comme le ferait le cerveau pour identifier les schémas précisément et penser à l'avenir. Le mot « deep » fait référence aux nombreuses couches que le réseau neural va accumuler dans le temps pour améliorer ses performances lorsqu'il progresse dans son apprentissage. Chacun de ces niveaux va traiter des données d'entrée d'une manière spécifique. Chaque couche va informer la suivante et devenir ainsi l'entrée d'informations pour la couche suivante.
La formation de ces réseaux nécessite l'ingestion de très nombreuses données, testées au fur et à mesure que le système s'affine. L'utilisation de schémas identiques au système neural dispose d'une puissance de calcul phénoménale, mais aussi de capacités de stockage de données particulièrement évoluées.
Le deep learning utilise donc des systèmes neuraux spécifiques. On trouve ainsi des réseaux neuronaux convolutifs (CNN), utilisés principalement pour le traitement des images. Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) sont aussi en action. Ils font intervenir les réseaux de mémoire à court et long terme et permettent de mémoriser les phases ayant précédé. Ce réseau est utilisé pour la reconnaissance de l'écriture et le traitement du langage naturel. Les réseaux neuronaux de fonction de base radiale (RBF) ont aussi leur rôle. Ils permettent la classification et la prédiction des séries temporelles. On trouve aussi les réseaux antagonistes génératifs (GAN). Ceux-ci vont permettre de créer de nouvelles instances de données similaires aux données apprises. Les RBM (machines de Boltzmann restreintes) offrent la possibilité d'apprendre à partir d'une distribution de probabilités. On pourra alors prédire la popularité ou la découverte de nouveaux produits pharmaceutiques, par exemple.
Applications du deep learning dans le monde du travail
Le deep learning peut intervenir dans différentes applications indispensables pour les entreprises et industries. Selon les secteurs analysés, on pourra trouver une utilité précise au deep learning.
Dans le domaine de la santé
Cette technologie va permettre une analyse rapide et particulièrement précise d'une très grande quantité de données. Et cela est réellement pratique dans le domaine de la santé, afin d'améliorer les résultats de soin. On pourra alors utiliser le deep learning pour la recherche médicale, l'analyse d'imagerie, la prévention des maladies ou encore le développement des médicaments sans oublier le développement d'un langage spécifique pour, par exemple, les notes cliniques pour rédiger les dossiers médicaux électroniques (DME).
Les services financiers
La fraude est ici le souci numéro un que peuvent rencontrer les services financiers. Le deep learning pourra alors intervenir pour identifier de façon efficace les comportements à risque. Les modèles fournis pour l'analyse peuvent également être utilisés pour évaluer les risques de crédit liés aux demandes de prêt, mais aussi pour prédire les valeurs boursières, ainsi que pour automatiser les opérations de back-office, sans oublier de conseiller sur les produits financiers que l'on peut offrir.
La fabrication industrielle
Pour offrir des produits et des services de meilleure qualité, les industries ont besoin d'une technologie supérieure et coûtant peu cher. Elles pourront alors utiliser le deep learning pour modéliser des schémas particulièrement complexes dans le secteur des données multidimensionnelles. Cela leur permettra aussi d'améliorer la précision analytique des données de tests.
Le service public
Les services sont de plus en plus numérisés. L'administration aura donc de plus en plus besoin de deep learning pour développer son automatisation et ainsi accroître l'efficacité de ses employés. Détecter et classifier les images va ainsi permettre par exemple aux services des forces de l'ordre de retrouver des personnes. Il sera aussi possible d'améliorer les demandes de visa et d'immigration qui seront rationnalisées grâce à des algorithmes qui vont automatiser certains aspects du traitement. La sécurité pourra aussi être améliorée dans les aéroports. Ceux-ci pourront aussi employer cette technologie pour optimiser les opérations et automatiser la gestion des différentes files d'attente. Le deep learning pourra même prévoir les conditions de circulation pour optimiser les itinéraires.
Le deep learning est aujourd'hui beaucoup plus accessible aux entreprises, de la prise en main à l'optimisation. Elles pourront ainsi améliorer leurs objectifs commerciaux des blocs de construction d'infrastructures à la validation des potentiels partenaires. Elles pourront également créer leurs propres solutions pour rendre leurs services optimaux. Pour cela, elles devront travailler sur :
- Des calculs haute performance ;
- Leur plateforme de données intelligentes ;
- Leur fabric réseau haut débit.
Elles auront ainsi la possibilité de déployer un deep learning à leur échelle. Parallèlement au développement de l'intelligence artificielle, cette technologie est utile aux sociétés pour développer leurs clientèles, productions et services dans un cadre de qualité avec des solutions haut de gamme.
Différents outils de deep learning caractérisent cette technologie pour les industries. Ils vont jouer sur les charges de travail et vont avoir une influence sur le stock matériel/logiciel. La technologie se fonde principalement sur une collection massive de résultats de performance qui influent sur les charges de travail. Elle va utiliser des modèles de performance analytiques pointus, mais aussi de mesures réelles qui permettront d'estimer au plus juste les performances de l'industrie.
Pour travailler dans le deep learning en particulier, il faudra suivre une formation dans ce domaine. Un parcours universitaire dans les sciences de données sera aussi très utile et un Master en informatique pourra s'avérer indispensable. On pourra aussi suivre un MBA online management pour en apprendre plus sur les techniques de management liées à ce domaine.
Il sera alors possible de diversifier ses connaissances au mieux et de se tourner vers la diversité culturelle, toujours très utile pour les industries actuelles.