Deep Learning

Ce chapitre explore le cœur battant de l’intelligence artificielle moderne : le deep learning (ou apprentissage profond). Reposant sur des réseaux de neurones à plusieurs couches, cette approche permet de traiter des données complexes et massives, et alimente les progrès spectaculaires dans la vision par ordinateur, la traduction automatique, ou encore la génération de contenus. Le chapitre introduit les fondements théoriques des réseaux de neurones, puis détaille les principales architectures utilisées dans les applications actuelles.

Réseaux de neurones artificiels

Cette section introduit la structure de base d’un réseau de neurones artificiels (ANN) : neurones, couches (entrée, cachées, sortie), poids, biais, fonction d’activation, et rétropropagation. On y explique comment ces composants coopèrent pour apprendre des représentations à partir des données. Des schémas simples aident à comprendre le rôle de chaque élément dans la transmission et l’ajustement de l’information.

CNN – Réseaux Convolutifs

Les Convolutional Neural Networks sont une architecture clé pour l’analyse d’images et de vidéos. Cette section présente les principes fondamentaux des couches convolutionnelles, de regroupement (pooling), et de normalisation. On explore comment les CNN extraient automatiquement des motifs visuels, détectent des objets et classifient des images avec une précision impressionnante. Des exemples d’applications (reconnaissance faciale, détection d’anomalies, médecine) illustrent leur impact.

RNN – Réseaux Récurrents

Les Recurrent Neural Networks sont conçus pour modéliser des séquences et des dépendances temporelles, ce qui les rend idéaux pour le traitement du langage naturel, les séries temporelles, ou la génération de texte. La section aborde le fonctionnement des RNN simples, puis introduit les variantes plus avancées comme LSTM et GRU, qui permettent de mieux gérer les problèmes de mémoire à long terme.

Architectures modernes

Enfin, cette section couvre les architectures récentes qui ont marqué un tournant dans le deep learning :

• Transformers : modèles à base d’attention, utilisés dans le traitement du langage naturel (GPT, BERT, etc.)

• GANs (Generative Adversarial Networks) : pour générer des données synthétiques réalistes

• Autoencoders : pour la compression ou la détection d’anomalies

• Hybridations CNN/RNN : pour des tâches vidéo ou multimodales
  On y présente aussi les défis actuels comme la taille des modèles, les besoins en calcul, et les solutions émergentes (modèles légers, quantification, distillation).

💡 Objectif du chapitre : permettre au lecteur de comprendre comment les réseaux de neurones profonds fonctionnent, pourquoi ils sont si puissants, et comment choisir la bonne architecture selon le type de données et la tâche visée.