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
- Bases des réseaux : du perceptron aux couches denses : Introduit les éléments fondamentaux des réseaux de neurones, en commençant par le perceptron — l’unité de base — puis en expliquant les couches denses (ou fully connected), qui permettent au réseau de traiter et apprendre des relations complexes entre les données.
- Type de couches de neurones : Dans les réseaux de neurones artificiels, chaque couche a un rôle spécifique qui contribue à l’apprentissage et à la représentation des données. En fonction de leur fonction, de leur type et de leur structure, les couches peuvent être classées en plusieurs catégories. Chacune de ces couches joue un rôle essentiel dans le traitement de l’information à travers les différents types de réseaux neuronaux.
- Fonctions d’activations : Les fonctions d’activation sont des éléments essentiels dans les réseaux de neurones artificiels. Elles introduisent des non-linéarités dans le réseau, permettant ainsi au modèle d’apprendre des relations complexes entre les données. Sans fonctions d’activation, les réseaux de neurones se comporteraient essentiellement comme une simple combinaison linéaire de leurs entrées, ce qui limiterait leur capacité à résoudre des problèmes non linéaires.
CNN – Réseaux Convolutifs
- Structure des CNN : Contrairement aux réseaux de neurones entièrement connectés (fully connected), les CNN exploitent la structure spatiale des données. Une image n’est pas simplement une liste de pixels — c’est une matrice organisée. Les CNN utilisent cette organisation pour extraire automatiquement des caractéristiques locales (features), comme des bords, textures ou formes, de manière efficace.
- Applications : vision, reconnaissance d’images : Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont révolutionné la manière dont les machines traitent et interprètent les données visuelles. Grâce à leur capacité à extraire des caractéristiques hiérarchiques et à apprendre des représentations complexes, les CNN sont aujourd’hui la technologie de référence pour une multitude d’applications dans les domaines de la vision par ordinateur et de la reconnaissance d’images.
- Architectures célèbres : VGG, ResNet, EfficientNet : Les architectures de réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont évolué au fil des ans pour répondre aux défis de plus en plus complexes dans la vision par ordinateur. Parmi les architectures les plus influentes, VGG, ResNet et EfficientNet se distinguent par leurs approches uniques pour améliorer les performances des modèles tout en réduisant la complexité et les besoins en calcul. Chacune de ces architectures a marqué un tournant dans le domaine du deep learning et continue d’influencer le développement des technologies modernes.
RNN – Réseaux Récurrents
- Traitement de séquences avec LSTM et GRU :
Les Long Short-Term Memory (LSTM) sont une version améliorée des RNN, conçue pour résoudre le problème du vanishing gradient (disparition du gradient), qui empêche les RNN classiques d’apprendre efficacement sur de longues séquences. Les LSTM utilisent des cellules de mémoire et des portes (gate) qui régulent le flux d’information dans le réseau, permettant de maintenir une mémoire à long terme tout en filtrant les informations inutiles. - Applications RNN : NLP, séries temporelles : Les réseaux de neurones récurrents (RNN), notamment les LSTM et GRU, ont trouvé des applications majeures dans des domaines où les données ont une structure séquentielle, comme le traitement du langage naturel (NLP) et la prédiction des séries temporelles. Ces architectures sont particulièrement adaptées pour traiter des informations qui dépendent du temps ou de l’ordre, ce qui les rend indispensables dans des tâches de plus en plus complexes.
- Problèmes et solutions : L’apprentissage profond, ou deep learning, repose sur l’optimisation de réseaux de neurones artificiels via des techniques d’apprentissage automatique. L’un des mécanismes clés de cet apprentissage est la propagation du gradient, qui permet de mettre à jour les poids des connexions à travers la rétropropagation de l’erreur. Cependant, dans les réseaux très profonds ou mal conçus, plusieurs problèmes peuvent survenir, dont les plus notables sont la disparition et l’explosion du gradient.
Architectures modernes
- Transformers et mécanismes d’attention :
Le traitement des données séquentielles a longtemps reposé sur les réseaux récurrents (RNN, LSTM, GRU). Cependant, depuis 2017, une nouvelle architecture a révolutionné ce domaine : le Transformer. Basé principalement sur un mécanisme appelé attention, le Transformer est devenu la pierre angulaire des modèles de langage modernes, tels que BERT, GPT, et bien d’autres. - Modèles de langage de grande taille :
Les modèles de langage de grande taille (LLM pour Large Language Models) ont marqué une avancée significative dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) et de l’IA en général. Ces modèles sont capables de générer, comprendre et manipuler le langage humain avec une précision impressionnante grâce à l’énorme quantité de données sur lesquelles ils sont formés et à leurs architectures sophistiquées. Les modèles comme GPT, BERT et T5 sont des exemples emblématiques qui ont redéfini les performances dans des tâches variées telles que la traduction automatique, la génération de texte, la réponse à des questions et bien plus. - Modèles hybrides :
Les modèles hybrides combinent les forces de plusieurs architectures d’intelligence artificielle, comme les Convolutional Neural Networks (CNN) et les Recurrent Neural Networks (RNN), ou encore l’intégration de mécanismes d’attention avec des CNN. Ces modèles sont conçus pour résoudre des tâches complexes en exploitant les capacités de chaque type de réseau. L’objectif est de tirer parti des caractéristiques spécifiques de chaque architecture pour traiter efficacement des données variées, comme les images, le texte ou les séries temporelles.
💡 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.