L’univers du Big Data vous interpelle ? Vous êtes un aficionado de l’IA, un passionné de mathématiques ? Ou peut-être êtes-vous simplement intrigué par l’impact que pourraient avoir ces fulgurances de la tech sur votre carrière ? Il est grand temps que vous vous penchiez sur le deep learning !
Ce concept est à la base des dernières avancées dans le champ de l’intelligence artificielle, comme en atteste ChatGPT, le célèbre chatbot d’OpenAI, mais aussi Dall-E, Midjourney et autres innovations disruptives. Côté chiffres, le marché global du deep learning a été évalué à près de 50 milliards de dollars en 2022 par Grand View Research, et devrait se développer à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de plus de 33 % d’ici 2030 !
Dans ce billet, Booster IT décrypte les raisons qui devraient vous inciter, sans plus attendre, à maîtriser le deep learning. C’est parti !
Deep learning : de quoi parle-t-on ?
Le deep learning, plus rarement désigné sous l’appellation française d’apprentissage profond, est une branche de l’intelligence artificielle et du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour mimer le fonctionnement du cerveau humain, apprendre à partir de grandes quantités de données et résoudre des problèmes complexes. Mais comment ça marche, concrètement ? Une petite démystification s’impose…
Comment ça marche ?
Le deep learning, cette puissante technologie qui ambitionne d’émuler le cerveau humain, est au cœur de l’essor de l’intelligence artificielle. Comprendre son fonctionnement et se former à cette discipline, c’est s’ouvrir sur un MONDE de possibilités et d’opportunités.
On vous explique tout en deux minutes chrono :
- Réseaux de neurones : imaginons un ensemble de neurones interconnectés, collaborant pour traiter des informations et déceler des modèles dans les données. C’est le fondement du deep learning, qui s’appuie sur ces réseaux pour imiter la façon dont le cerveau humain traite l’information ;
- Apprentissage guidé : comme un enfant apprend par l’observation, le deep learning se nourrit d’exemples « étiquetés » pour ajuster ses connaissances et mieux comprendre le monde qui l’entoure ;
- Adaptation et amélioration : en testant et en corrigeant ses prédictions, le réseau de neurones affine ses performances et apprend de ses erreurs, devenant ainsi de plus en plus précis. Pour l’utilisateur, cette caractéristique donne l’impression que la solution de deep learning fait un effort de contextualisation ;
- Saisir la complexité : les fonctions d’activation permettent au réseau de neurones de saisir des relations complexes et de découvrir des modèles cachés dans les données, lui donnant la capacité de résoudre des problèmes pluridimensionnels qu’un humain pourrait échouer à résoudre ;
- Optimisation : le réseau de neurones cherche constamment à minimiser ses erreurs, s’adaptant et évoluant pour offrir les meilleures prédictions possibles.
Récapitulons : les algorithmes d’apprentissage profond apprennent des expériences passées et créent un environnement de données consolidé. Plus il y a de données, plus les résultats seront précis et les données seront gérées de manière cohérente.
Le deep learning : un marché à la croissance exponentielle
49,6 milliards d’euros. C’est ce que pèserait le marché mondial du deep learning en 2022, selon les estimations de Grand View Research. En 2023, on parle de près de 70 milliards de dollars, avec un TCAC de plus de 33 % à l’horizon 2030.
Si cela explose littéralement, c’est en raison des progrès réalisés au niveau des capacités des centres de données, de la puissance de calcul et de la possibilité d’effectuer des tâches sans intervention humaine. L’adoption croissante des technologies basées sur le cloud dans plusieurs secteurs d’activité agit comme un catalyseur de croissance décisif.
Une technologie disruptive qui ouvre de nouvelles voies
Disruptif, le deep learning l’est résolument. Pourquoi ? Pour la simple raison que les algorithmes d’apprentissage profond sont capables d’effectuer plusieurs tâches redondantes et routinières plus efficacement (et plus rapidement) que l’humain… nous donnant davantage de temps pour des missions à plus forte valeur ajoutée nécessitant de la créativité, du flair, de l’intuition, de l’innovation… de l’humanité !
Sans surprise, les entreprises et autres organisations accourent, car l’implémentation du deep learning promet des gains de temps et d’argent, libérant ainsi le plein potentiel des talents qui les portent… et tout cela augure d’une demande croissante pour les profils maîtrisant le deep learning.
Le deep learning peut être utilisé dans tous les domaines où les algorithmes traditionnels de machine learning ont été utilisés. Aujourd’hui, l’apprentissage profond trouve donc sa place dans un large éventail d’applications, notamment dans les voitures autonomes, une technologie qui pourrait révolutionner les transports et rendre les routes plus sûres. Ce n’est pas tout :
- Robotique : utilisé pour développer des robots capables d’interagir avec les humains, le deep learning pourrait révolutionner l’industrie manufacturière et d’autres secteurs ;
- Applications médicales : en médecine, l’apprentissage profond permet de développer des outils de diagnostic et des traitements personnalisés, améliorant de fait les soins de santé ;
- Services financiers : dans le domaine de la finance, l’apprentissage profond est mobilisé pour développer des systèmes de détection des fraudes et automatiser les transactions. Cette technologie a le potentiel de transformer l’industrie financière.
- Assistants virtuels : l’apprentissage profond est utilisé pour développer des assistants virtuels comme Alexa d’Amazon, l’assistant de Google et Siri d’Apple. Plus récemment, il a aussi été à la base du développement de ChatGPT (aux côtés du machine learning et du Natural Language Processing – NLP), le chatbot disruptif d’OpenAI qui promet de transformer la manière dont nous interagissons avec l’IA.
Vous l’aurez compris : maîtriser le deep learning, c’est tout simplement mettre votre employabilité sur orbite !
Booster IT : maîtrisez le deep learning par la mise en pratique intensive !
Vous avez de bonnes connaissances en programmation Python, en mathématique et en statistique ? Booster IT vous promet la maîtrise du deep learning ! En l’espace de 5 jours, vous apprendrez et mettrez en pratique 6 « entraînements », à la manière d’un sportif de haut niveau :
- Introduction au deep learning, Multilayer Perceptron ;
- Réseau de neurones ;
- Deep learning : sur les images ; sur les données séquentielles ;
- Modèles générationnels (Basic Generative Adversarial Networks – GANs) ;
- Deep Convolutional GANs.
Chez Booster IT, nous sommes convaincus que la performance passe par la répétition, le challenge, le surpassement de soi et, surtout, la mise en pratique des connaissances théoriques. C’est la raison pour laquelle nous aimons à comparer notre méthode à celle des sportifs de haut niveau.
En maîtrisant le deep learning, vous vous préparez à plonger dans un domaine en pleine expansion, où les opportunités de carrière et d’innovation sont tout simplement immenses. Que vous souhaitiez travailler sur des projets de pointe en vision par ordinateur, en traitement du langage naturel ou en intelligence artificielle, la formation en deep learning de Booster IT vous attend !
