Qu'est-ce que le Deep Learning ?
Le Deep Learning (apprentissage profond) est un sous-domaine du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels avec de nombreuses couches (d'ou "profond") pour apprendre des representations complexes directement à partir de données brutes. Le Deep Learning excelle sur les tâches ou les données sont non structurees : images, texte, audio, vidéo. Il est à la base des avancees récentes en IA : reconnaissance vocale, traduction automatique, génération d'images, et grands modèles de langage (LLM).
Architecture des réseaux de neurones
Un réseau de neurones est compose de couches de neurones interconnectes. La couche d'entrée reçoit les données brutes. Les couches cachees (hidden layers) transforment progressivement les données en representations de plus en plus abstraites. La couche de sortie produit la prédiction. Chaque connexion à un poids ajuste pendant l'entraînement. L'activation (ReLU, sigmoid, softmax) introduit la non-linearite. L'entraînement utilise la retropropagation (backpropagation) et la descente de gradient pour ajuster les poids et minimiser l'erreur.
Types de réseaux
CNN (Convolutional Neural Networks) : spécialisés pour les images. Les filtres de convolution detectent des features (bords, textures, formes) a différentes echelles. Utilisation : classification d'images, détection d'objets, segmentation. RNN/LSTM (Recurrent Neural Networks) : spécialisés pour les séquences (texte, séries temporelles). La mémoire interne capture les dépendances temporelles. Transformers : architecture dominante depuis 2017, basée sur le mécanisme d'attention. A la base des LLM (GPT, BERT, Claude) et des modèles de vision (ViT).
Grands modèles de langage (LLM)
Les LLM (Large Language Models) sont des Transformers entraînés sur d'enormes corpus de texte. Ils comprennent et génèrent du texte en langage naturel avec une qualité remarquable. GPT (OpenAI), Claude (Anthropic), LLaMA (Meta), et Gemini (Google) sont les principaux. Les techniques comme le fine-tuning, le RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), et le RAG (Retrieval-Augmented Génération) améliorent leur précision pour des cas d'usage spécifiques.
Outils et déploiement
Les frameworks principaux sont PyTorch (préfère en recherche, dynamique) et TensorFlow (préfère en production, Keras pour l'API haut niveau). Hugging Face offre des milliers de modèles pre-entraines. L'entraînement nécessite des GPU (NVIDIA CUDA) ou TPU (Google). Le déploiement utilise ONNX Runtime, TensorRT (optimisation NVIDIA), ou TensorFlow Lite (mobile). Les services cloud (AWS SageMaker, Google Vertex AI) simplifient le déploiement a grande échelle.