Qu'est-ce que le Deep Learning ?
Le Deep Learning (apprentissage profond) est un sous-domaine du Machine Learning qui utilise des reseaux de neurones artificiels avec de nombreuses couches (d'ou "profond") pour apprendre des representations complexes directement a partir de donnees brutes. Le Deep Learning excelle sur les taches ou les donnees sont non structurees : images, texte, audio, video. Il est a la base des avancees recentes en IA : reconnaissance vocale, traduction automatique, generation d'images, et grands modeles de langage (LLM).
Architecture des reseaux de neurones
Un reseau de neurones est compose de couches de neurones interconnectes. La couche d'entree recoit les donnees brutes. Les couches cachees (hidden layers) transforment progressivement les donnees en representations de plus en plus abstraites. La couche de sortie produit la prediction. Chaque connexion a un poids ajuste pendant l'entrainement. L'activation (ReLU, sigmoid, softmax) introduit la non-linearite. L'entrainement utilise la retropropagation (backpropagation) et la descente de gradient pour ajuster les poids et minimiser l'erreur.
Types de reseaux
CNN (Convolutional Neural Networks) : specialises pour les images. Les filtres de convolution detectent des features (bords, textures, formes) a differentes echelles. Utilisation : classification d'images, detection d'objets, segmentation. RNN/LSTM (Recurrent Neural Networks) : specialises pour les sequences (texte, series temporelles). La memoire interne capture les dependances temporelles. Transformers : architecture dominante depuis 2017, basee sur le mecanisme d'attention. A la base des LLM (GPT, BERT, Claude) et des modeles de vision (ViT).
Grands modeles de langage (LLM)
Les LLM (Large Language Models) sont des Transformers entraines sur d'enormes corpus de texte. Ils comprennent et generent du texte en langage naturel avec une qualite 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 Generation) ameliorent leur precision pour des cas d'usage specifiques.
Outils et deploiement
Les frameworks principaux sont PyTorch (prefere en recherche, dynamique) et TensorFlow (prefere en production, Keras pour l'API haut niveau). Hugging Face offre des milliers de modeles pre-entraines. L'entrainement necessite des GPU (NVIDIA CUDA) ou TPU (Google). Le deploiement utilise ONNX Runtime, TensorRT (optimisation NVIDIA), ou TensorFlow Lite (mobile). Les services cloud (AWS SageMaker, Google Vertex AI) simplifient le deploiement a grande echelle.