Deep learning et machine learning : quelles différences ?
Deep learning et machine learning : tous deux sont des sous-domaines de l’intelligence artificielle, mais quelles sont les différences exactes ? Nous expliquons en quoi les deux méthodes diffèrent et dans quels domaines leur application peut bénéficier aux entreprises.
Qu’est-ce que le machine learning ? – Définition
Machine learning, ou « apprentissage automatique » en français, est un sous-domaine de l’intelligence artificielle. Derrière l’apprentissage automatique se cachent des algorithmes qui analysent les données, en tirent des enseignements et prennent ensuite des décisions éclairées sur la base de ce qu’ils ont appris.
Le machine learning touche à quasiment tous les secteurs, car il peut être utilisé pour automatiser des tâches et simplifier considérablement les processus. Le machine learning peut aider les entreprises à rendre les processus commerciaux encore plus intelligents, ce qui leur permet de prendre de meilleures décisions.
Qu’est-ce que le deep learning ? – Définition
Le deep learning (« apprentissage profond » en français) est un sous-domaine du machine learning et décrit des algorithmes qui apprennent davantage à chaque calcul et s’améliorent constamment ou effectuent des ajustements de manière indépendante.
Alors que le machine learning nécessite l’intervention d’un programmeur pour effectuer des ajustements, dans l’apprentissage profond, les algorithmes déterminent eux-mêmes la validité de leurs décisions.
L‘apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux générés artificiellement (KNN) pour reconnaître des modèles. La structure des KNN est similaire à celle du réseau neuronal du cerveau humain, qui comprend plusieurs couches. Le deep learning utilise donc différentes couches dans les réseaux neuronaux :
- Couche d’entrée : La première couche du réseau neuronal traite les données brutes, comme les pixels individuels d’une image.
- Couche cachée : Plusieurs couches et niveaux cachés sont utilisés pour traiter et réduire ces informations.
- Couche de sortie : C’est là que se trouve le résultat final.
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Deep learning vs. machine learning – Quelles différences ?
Le deep learning est donc un sous-ensemble du machine learning. Dans les deux variantes de l’IA, les algorithmes deviennent de plus en plus intelligents à chaque calcul. Mais contrairement à l’apprentissage automatique, les algorithmes du machine learning sont capables de s’améliorer d’eux-mêmes.
Exemple :
Examinons le cas de la reconnaissance des images. La principale différence entre le machine learning et le deep learning réside dans la capacité du deep learning à traiter des données non structurées par le biais de réseaux neuronaux artificiels. En effet, l’apprentissage profond par le biais des KNN est capable de convertir en valeurs numériques des informations non structurées telles que du texte, des images, des sons et des vidéos. Les informations extraites sont ensuite utilisées pour la reconnaissance des formes ou l’apprentissage ultérieur. Le machine learning n’est pas en mesure de donner un sens à ces données non structurées. Ainsi, par exemple, les images ne peuvent pas être utilisées comme données d’entrée pour entraîner un algorithme de reconnaissance d’objets. À ce stade, un humain doit intervenir pour que l’algorithme soit capable de reconnaître si l’image contient ou non une voiture, par exemple.
Le tableau suivant résume les principales différences entre le machine learning et le deep learning :
| Machine Learning | Deep Learning | |
|---|---|---|
| Structure | Données structurées | Données non structurées |
| Taille de l'enregistrement | Petit à grand | Large (plus d'un million d’unités de données) |
| Matériel informatique | Fonctionne avec un matériel simple. | Nécessite des ordinateurs puissants (avec GPU). Les réseaux neuronaux multiplient des matrices qui nécessitent beaucoup de temps de calcul - les GPU accélèrent le processus. |
| Intervention extérieure | Vous devez généralement comprendre le processus et l’intervention d’un ingénieur est nécessaire | Vous n'avez pas besoin de comprendre les caractéristiques 🡪 Système d'auto-apprentissage |
| Temps d'exécution | De quelques minutes à quelques heures | Jusqu'à des semaines et des mois, car les réseaux neuronaux artificiels doivent calculer une énorme quantité de données. |
| Interprétabilité | Certains algorithmes sont simples (régression logistique, arbres de décision), d'autres sont presque impossibles à interpréter (SVM, XGBoost). | Difficile voire impossible à interpréter |
| Domaine d'application | Tâches de routine simples | Tâches complexes |
Quand utiliser le machine learning vs. le deep learning ?
L’utilisation du machine learning ou du deep learning dépend principalement du type de données (structurées ou non structurées) et de la complexité de la question.
Utilisation du machine learning
L’apprentissage automatique est surtout utilisé avec des données structurées. Il peut s’agir, par exemple, d’enregistrements de données provenant d’une base de données prédéfinie ou d’une feuille de calcul Excel. Les différents champs de données ont déjà des structures uniques.
Un exemple typique de machine learning est la reconnaissance d’images. Prenons l’exemple « Y a-t-il une voiture sur la photo ou non ? ». Afin de réaliser une classification d’images selon le principe du oui ou du non, l’apprentissage automatique classique a besoin de structures fixes. Par conséquent, les caractéristiques spécifiques des images de voitures (forme, couleur, taille, etc.) doivent être prédéfinies au préalable par l’ingénierie des caractéristiques (également appelée extraction de caractéristiques). Ces caractéristiques peuvent ensuite être utilisées par l’algorithme pour choisir la classification correcte.
Utilisation du deep learning
L’apprentissage profond est surtout utilisé avec des données non structurées. Il peut s’agir, par exemple, de textes, d’images, de musique ou même de langue. Contrairement au machine learning, l’apprentissage profond ne repose pas sur des données pré-structurées, mais recherche lui-même les structures dont il a besoin. Pour cela, il faut disposer d’une quantité de données suffisamment importante. En effet, les méthodes de deep learning ont besoin de beaucoup de données pour obtenir de nouvelles informations.
La reconnaissance d’images peut également servir d’exemple d’apprentissage profond : le deep learning recherche indépendamment les caractéristiques à travers ses différentes couches et neurones intermédiaires. Les réseaux neuronaux artificiels envoient les données d’image à travers les différentes couches du réseau qui définissent chaque caractéristique spécifique hiérarchique des images. Après avoir traité les données dans les couches, le système trouve les identifiants appropriés pour la classification des images et peut identifier de manière indépendante si une voiture est présente ou non dans l’image. Pour l’ensemble du processus d’apprentissage profond, il faut donc bien plus de données que pour le simple apprentissage machine.
Exemples d’application du deep learning en entreprise
En entreprise, le deep learning peut optimiser une grande variété de domaines, car les processus peuvent être à la fois améliorés et simplifiés. Voici quelques exemples :
Sécurité informatique
Alors que les systèmes informatiques et de cybersécurité basés sur l’apprentissage automatique ne détectent que des menaces prédéfinies, les systèmes basés sur l’apprentissage profond sont capables de détecter également de nouvelles menaces.
Création de contenu
Le deep learning permet l’automatisation de la création de contenu. S’il dispose de suffisamment de données, le système peut donc créer de manière autonome de nouveaux contenus sur des sujets spécifiques et effectuer des traductions par lui-même.
Support client
Les chatbots qui utilisent l’apprentissage automatique s’appuient sur des mots-clés prédéfinis. Les chatbots à apprentissage profond comprennent le langage naturel et peuvent mener des dialogues beaucoup plus efficaces avec de meilleures solutions. De cette façon, vous améliorez fortement l’expérience client.
Assistants vocaux
Siri, Alexa, Google Assistant et consorts gagnent en importance, même dans les entreprises. Par exemple, les assistants vocaux basés sur l’apprentissage profond permettent aux utilisateurs de prendre et de traiter des commandes, de créer des rapports ou de mener des recherches sur un sujet spécifique.
Deep learning et machine learning – Conclusion
De nos jours, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont utilisés dans divers domaines tels que la médecine, la science et la mobilité. Avec le deep learning en particulier, les technologies et les machines gagneront en intelligence à l’avenir et seront capables de prendre de meilleures décisions de manière indépendante.
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