4 façons dont le deep learning va révolutionner le monde

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Le deep learning (DL ou apprentissage profond) est une sous-branche du Machine Learning et de l’Intelligence artificielle (AI). Bien qu’il reprend certaines techniques de l’apprentissage statistique, il adopte une architecture innovante inspirée des neurones du cerveau humain. Voyons donc comment cette nouvelle technologie va révolutionner le monde !

Les algorithmes du DL pour faciliter le dépistage du cancer

Grâce à sa structure composée de plusieurs réseaux de neurones multicouches, l’apprentissage profond permet de gérer un niveau d’abstraction plus élevé que l’apprentissage machine. Actuellement, cette technologie est assez développée pour apporter des progrès significatifs dans le domaine de la santé.

Par exemple, le DL a révolutionné la génomique, branche de la biologie qui étudie le fonctionnement des organes au niveau des gènes. Il est utilisé notamment pour améliorer le dépistage du cancer et pour améliorer la qualité de l’imagerie médicale. Dans les prochaines années, les traitements du cancer pourraient être personnalisés en fonction de plusieurs paramètres, notamment la carte génétique du patient.

Des assistants virtuels presque « réels » !

Les récents progrès en matière d’apprentissage profond ont permis la mise au point d’assistants virtuels (ou chatbots) plus performants. Amazon, par exemple, a doté son assistant virtuel Alexa de nouveaux algorithmes DL, lui permettant de mieux communiquer avec les utilisateurs. Dorénavant, il n’est plus nécessaire de commencer chaque question par « Alexa ». En outre, il est possible de demander au chatbot d’Amazon de mémoriser certaines informations et de vous les rappeler ultérieurement.

Des voitures entièrement autonomes

Avec un marché qui devrait atteindre 70 milliards de dollars d’ici 2020, l’AI et notamment le deep learning attirent toutes les convoitises. Dans le secteur automobile, de plus en plus de constructeurs investissent dans le développement de nouvelles solutions de conduite autonome. Il faut savoir que l’apprentissage profond joue un rôle clé dans le développement de cette technologie innovante. En effet, les unités électroniques des voitures autonomes utilisent des algorithmes DL pour analyser les données de conduite. Sur la base de cette analyse intelligente, elles peuvent prendre les décisions qui conviennent de manière automatique.

Le deep learning pour prévoir les catastrophes naturelles

Au cours de ces dernières années, les chercheurs ont constitué d’importantes bases de données (big data) relatives aux catastrophes naturelles. Disposant d’une grande puissance de calcul, les algorithmes DL analysent et traitent les mégadonnées brutes contenues dans ces bases de données. Ensuite, elles en extraient des signes précurseurs permettant de prédire un tremblement de terre. De même, en adoptant le même principe, il est possible de prédire un tsunami par exemple ou une éruption volcanique.

Conclusion

Manifestement, le deep learning est une technologie qui connait un grand essor. Outre ses applications dans les secteurs industriels et financiers, il contribue à améliorer la recherche médicale, notamment le dépistage du cancer. De plus, les algorithmes DL peuvent réussir là où les humains n’ont pas pu jusqu’aujourd’hui : prédire les séismes !

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