Que peuvent faire les réseaux neuronaux ?

L'apprentissage profond, une sous-catégorie de l'apprentissage automatique basée sur les concepts et principes des réseaux neuronaux artificiels, possède un potentiel considérable et est déjà largement utilisé dans divers secteurs. Il s'agit d'un outil moderne et puissant capable de résoudre de nombreux problèmes pour lesquels nous n'avions auparavant aucune solution.

L'apprentissage profond présente de nombreuses applications concrètes dans différents domaines. Voici plusieurs catégories de problèmes résolus par les réseaux neuronaux, accompagnées d'exemples spécifiques :

• Reconnaissance d'images : l'apprentissage profond est utilisé pour la reconnaissance et la classification d'images dans de nombreux domaines, allant du marquage automatique des photos sur les réseaux sociaux au diagnostic médical, comme l'analyse d'images IRM ou de radiographies :

• Reconnaissance vocale : des systèmes tels que Siri, Google Assistant et Alexa utilisent l'apprentissage profond pour traiter et comprendre la parole humaine :

• Analyse de texte : l'apprentissage profond facilite l'analyse et la classification de textes. Cela inclut les avis clients, les articles de presse, les réseaux sociaux et bien plus encore. Un exemple serait l'analyse de sentiment dans les tweets ou les avis sur des produits :

• Systèmes de recommandation : des services comme Netflix ou Amazon utilisent l'apprentissage profond pour proposer des recommandations personnalisées basées sur le comportement antérieur de l'utilisateur ;
• Voitures autonomes : l'apprentissage profond permet aux véhicules de reconnaître des objets, des piétons, d'autres véhicules, des panneaux de signalisation, et plus encore, puis de prendre des décisions en fonction des informations reçues :

• Reconnaissance faciale : utilisée dans de nombreux domaines, de l'ouverture de téléphone aux systèmes de sécurité et aux systèmes d'entrée sans clé :

• Tâches génératives : utilisées pour créer de nouvelles données qui imitent certaines des données d'origine. Exemples : création d'images réalistes de visages inexistants, ou transformation d'une image de paysage hivernal en paysage estival. Cela s'applique également aux tâches liées au traitement du texte et de l'audio.

Que NE PEUVENT PAS faire les réseaux de neurones ?

En même temps, il existe certaines catégories de problèmes qui sont actuellement difficiles ou impossibles à résoudre à l'aide de l'apprentissage profond ou des réseaux de neurones :

• Création d'une intelligence artificielle générale (AGI) : malgré tous les progrès de l'apprentissage profond, nous sommes encore loin de construire une machine capable de simuler pleinement l'intelligence humaine dans toute sa diversité. Chaque réseau de neurones est capable de résoudre uniquement une tâche préalablement apprise :

• Tâches avec peu de données : l'apprentissage profond nécessite de grandes quantités de données pour l'entraînement. S'il y a peu de données, le modèle peut mal apprendre (sous-apprentissage) ou mémoriser les données sans extraire les motifs nécessaires (surapprentissage) :

• Forte exigence d'interprétabilité : les réseaux de neurones sont souvent qualifiés de « boîtes noires » car il est difficile de comprendre comment ils sont parvenus à une certaine conclusion ou prédiction. Pour certains domaines, comme la médecine ou la finance, où un haut degré de transparence et d'explicabilité est requis, cela peut poser problème :

• Tâches nécessitant une stricte conformité aux règles : les réseaux de neurones excellent dans l'apprentissage à partir de données et la prédiction basée sur les motifs identifiés dans ces données, mais ils peuvent rencontrer des difficultés pour les tâches où des règles ou des algorithmes doivent être suivis de manière rigoureuse (par exemple, résoudre une équation) :

De manière générale, l'apprentissage profond est un outil puissant capable de résoudre de nombreux problèmes. Cependant, comme tout outil, il présente des limites et il est important de l'utiliser là où il est le plus pertinent.