Intelligence articielle : le « Deep Learning » pourrait-il défier le cerveau humain ?

En moins de cinq ans, l’intelligence artificielle fait parler d’elle avec les méthodes « machine learning » et « deep learning ». Des méthodes d’apprentissage automatique utilisées par les ordinateurs pour comprendre et assimiler les données qui leur sont présentées. À l’instar du fonctionnement du cerveau humain, ceux des machines analysent par eux-mêmes des données, sans intervention humaine, pour en donner des résultats concrets.

Une technique qui révolutionne le domaine de l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle n’a cessé de se développer entre les années 70 et 80. Actuellement, des progrès tangibles apparaissent dans le monde de la technologie. L’apparition des ordinateurs ultraperformants et le Big Data ont favorisé ces avancées technologiques. Bien que beaucoup d’études aient été faites, l’absence de ces deux facteurs ne permettait pas aux chercheurs d’avoir de bons résultats. Le « deep learning », apprentissage profond, est une méthode utilisée en informatique pour que la machine apprenne par elle-même. À partir des données spécifiques, des images par exemple, l’ordinateur arrive désormais à les reconnaître, à les identifier et à les classer.

Dans la pratique, nous connaissons déjà la reconnaissance vocale et faciale. Ce sont, entre autres, des résultats obtenus du « deep learning ». Il s’agit en fait d’une autre forme de l’intelligence artificielle pour essayer d’imiter en quelque sorte le fonctionnement neuronal de notre cerveau. Vu l’engouement des géants de l’informatique, dont Apple, Facebook, Google et Microsoft, le « deep learning » a un bel avenir devant lui. Pourtant, la plupart se posent tout de même des questions sur les côtés obscurs de ces méthodes. Une réelle préoccupation se fait jour quant aux progrès de l’intelligence artificielle, jugée potentiellement dangereuse.

Une infinité d’idées pour les applications de l’intelligence artificielle

Malgré tout et sans nous en rendre compte, nous profitons déjà de l’efficacité du « deep learning ». Par exemple, les services tels que Cortana (Microsoft), Siri (Apple) ou encore Google Now utilisent déjà depuis quelque temps déjà cette méthode. En matière de reconnaissance faciale, Facebook utilise également le « deep learning » pour reconnaître, identifier et taguer des personnes sur les photos mises en ligne. D’autres domaines technologiques en profitent également : l’industrie automobile, la médecine ou encore la robotique.