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À l’heure du tout digital et de l’avènement de l’intelligence artificielle, y compris à destination d’usages grand public, de nombreuses questions subsistent encore sur le fonctionnement et les applications des derniers modèles informatiques en vigueur. C’est spécialement le cas du deep learning dont l’appellation même reste nébuleuse pour la plupart des gens. Car c’est une évolution majeure dont il va falloir tenir compte pour les années à venir, nous revenons ici sur ses conditions de réalisation et les cas d’usage de cette technologie avancée pour les entreprises.
Deep learning : ce qu’il faut savoir de cet incrément majeur dans les technologies informatiques
Le deep learning est une notion complexe qui, pour prendre corps, implique la réunion d’un certain nombre de conditions techniques. Le deep learning se veut une évolution de ce que l’on nomme le machine learning ou apprentissage par la machine. Ce dernier se définit comme la capacité d’outils informatiques de prendre en compte des bases de données, d’informations, de les lier entre elles en fonction d’algorithmes et de pouvoir restituer ces informations.
Pour cette restitution qui se veut performante, donc avec du sens et une rapidité d’exécution, c’est une autre notion qui est mobilisée : l’intelligence artificielle, qui va passer par des interfaces d’échanges textuels et iconographiques entre l’Homme et la machine. Concrètement, c’est ce qu’on trouve avec des outils comme ChatGPT notamment.
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Le deep learning se caractérise par la capacité d’une machine exposée à une masse importante et croissante de données, à les analyser, les rapprocher et les relier selon certains critères, mémoriser les informations et via une interface homme-machine, rendre compte de cette analyse, très rapidement. Le deep learning est une extension, un approfondissement majeur du machine learning, car elle tient à la multiplication des couches d’informations et des réseaux qui les lient.
Deep learning et business : une combinaison gagnante
Le deep learning et ses performances ont une place importante dans bon nombre de secteurs d’activité. Cette technologie va pouvoir suppléer l’Homme ou son action, apporter un regard complémentaire à l’humain lui permettant de conforter une idée ou encore de souligner un aspect l’obligeant à pousser plus loin sa réflexion. C’est dans ce cadre que des sociétés qui se consacrent à l’analyse médicale ont fait du deep learning l’un de leurs outils de prédilection.
L’un des meilleurs exemples est celui de l’imagerie médicale et notamment celle qui va toucher à l’oncologie par exemple. Le deep learning, dans ces conditions, va pouvoir être mobilisé par les médecins et techniciens pour obtenir une analyse plus complète, et donc meilleure, d’une situation médicale donnée.
De fait, en soumettant des clichés et autres images à une interface mobilisant le deep learning, les opérateurs et médecins vont profiter de l’ensemble des connaissances accumulées et analysées. Cela va aboutir à la formulation de conclusions. Celles-ci vont minimiser les risques de passer à côté d’un élément majeur qui aurait pu être manqué par l’Homme. Le deep learning intervient donc en support majeur de tâches les plus critiques ou à très haute valeur ajoutée, comme ici pour le patient concerné.
