Deep Learning vs Machine Learning : quelle est la dif­fé­rence ?

Le Deep Learning est une forme spé­cia­li­sée du Machine Learning qui utilise des réseaux neuronaux avec de nom­breuses couches. Le Machine Learning, en revanche, travaille souvent avec des al­go­rithmes plus simples comme des arbres de décision ou des modèles linéaires. La structure plus profonde du réseau permet au Deep Learning de re­con­naître des modèles plus complexes dans de grandes quantités de données.

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Le Machine Learning et le Deep Learning font partie de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. Ces approches ont toutes deux pour résultat de donner aux or­di­na­teurs la capacité de prendre des décisions in­tel­li­gentes. Cependant, le Deep Learning est une sous-catégorie du Machine Learning, car il s’appuie sur un ap­pren­tis­sage sans sur­veil­lance.

Dans les deux cas, l’in­tel­li­gence se limite à des uti­li­sa­tions spé­ci­fiques. On parle d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle faible, par op­po­si­tion à une in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle forte qui serait à même, dans de nombreux domaines et cir­cons­tances, de prendre des décisions in­tel­li­gentes si­mi­laires à celles d’un humain.

Deep Learning vs Machine Learning : quelles sont leurs dif­fé­rences ?

Le Machine Learning est une tech­no­lo­gie plus ancienne et plus simple. Elle s’appuie sur un al­go­rithme qui adapte lui-même le système à partir des retours faits par l’humain. La mise en place de cette tech­no­lo­gie implique l’existence de données or­ga­ni­sées. Le système est ensuite alimenté par des données struc­tu­rées et ca­té­go­ri­sées, ce qui lui permet de classer de nouvelles données si­mi­laires. En fonction de ce clas­se­ment, le système exécute ensuite les actions pro­gram­mées. Il sait par exemple iden­ti­fier si une photo montre un chien ou un chat et classer le document dans le dossier cor­res­pon­dant.

Après une première phase d’uti­li­sa­tion, l’al­go­rithme est optimisé à partir des feedbacks du dé­ve­lop­peur, qui informent le système des clas­si­fi­ca­tions erronées et lui indiquent les bonnes ca­té­go­ries.

Le Deep Learning n’a pas besoin de données struc­tu­rées. Il fonc­tionne à partir de plusieurs couches de réseaux neuronaux, qui combinent dif­fé­rents al­go­rithmes en s’inspirant du cerveau humain. Ainsi, le système est capable de tra­vail­ler à partir de données non struc­tu­rées.

Cette approche est par­ti­cu­liè­re­ment adaptée pour les tâches complexes, lorsque tous les aspects des objets à traiter ne peuvent pas être ca­té­go­ri­sés en amont. Le système du Deep Learning identifie lui-même les ca­rac­té­ris­tiques dis­cri­mi­nantes. Dans chaque couche, il recherche un nouveau critère spé­ci­fique de l’objet, qui sert de base pour décider de la clas­si­fi­ca­tion retenue pour l’objet à la fin du processus.

Important : avec le Deep Learning, le système identifie lui-même les ca­rac­té­ris­tiques dis­cri­mi­nantes des données, sans avoir besoin d’une ca­té­go­ri­sa­tion préalable. Le système n’a pas besoin d’être entraîné par un dé­ve­lop­peur. Il évalue lui-même le besoin de modifier le clas­se­ment ou de créer des ca­té­go­ries inédites en fonction des nouvelles données.

Tandis que le Machine Learning fonc­tionne à partir d’une base de données con­trô­lable, le Deep Learning a besoin d’un volume de données bien plus grand. Le système doit disposer de plusieurs millions d’entrées pour donner des résultats fiables, bien que ce nombre puisse varier en fonction de la tâche.

Par ailleurs, la tech­no­lo­gie né­ces­saire pour le Deep Learning est plus so­phis­ti­quée. Elle exige plus de res­sources IT et s’avère nettement plus coûteuse que le Machine Learning.

Synthèse des dif­fé­rences

Deep Learning vs Machine Learning : domaines d’ap­pli­ca­tion

On peut con­si­dé­rer le Machine Learning comme une tech­no­lo­gie pré­cur­seur du Deep Learning. Con­crè­te­ment, toutes les tâches ac­com­plies à l’aide du Machine Learning peuvent être résolues avec le Deep Learning. Il ne faut donc pas né­ces­sai­re­ment opposer les deux tech­no­lo­gies.

Le Deep Learning mobilise beaucoup plus de res­sources et n’est donc pas un processus efficient. Les champs d’ap­pli­ca­tion des deux tech­no­lo­gies sont en principe bien distincts : toute tâche pouvant être exécutée par le Machine Learning peut également l’être par le Deep Learning, mais ce dernier nécessite des res­sources plus im­por­tantes.

Pour les en­tre­prises, utiliser ces tech­no­lo­gies re­pré­sente un avantage con­cur­ren­tiel énorme, car les ni le Machine Learning ni le Deep Learning ne sont encore la norme dans le quotidien pro­fes­sion­nel.

Des champs d’ap­pli­ca­tion dif­fé­rents

Dans le domaine du marketing en ligne, les en­tre­prises utilisent souvent des outils d’analyse marketing basés sur le Machine Learning. Ils évaluent les données exis­tantes et peuvent faire des pré­vi­sions fiables sur le type de contenu qui conduit à des con­ver­sions, sur les contenus que les clients veulent lire et sur les canaux de marketing qui dé­bouchent sur un achat.

Les chatbots d’as­sis­tance à la clientèle peuvent également se baser sur le Machine Learning. Ils s’orientent alors vers des mots-clés contenus dans la demande de l’uti­li­sa­teur et peuvent le guider vers l’in­for­ma­tion souhaitée en posant des questions ou en proposant des options de dialogue. Les chatbots basés sur le Deep Learning, eux, com­pren­nent le langage naturel des humains et ne dépendent pas de l’uti­li­sa­tion de mots-clés spé­ci­fiques. Le dialogue est beaucoup plus efficace et la solution proposée plus per­ti­nente.

Les as­sis­tants vocaux nu­mé­riques tels que Siri, Alexa et Google sont désormais presque toujours basés sur la synthèse vocale et le Deep Learning. Les premiers as­sis­tants vocaux font également leur entrée au sein des en­tre­prises. Les uti­li­sa­teurs peuvent leur demander en langage naturel, par exemple, de passer des commandes, d’envoyer des emails, de créer des rapports ou d’effectuer des re­cherches. Les systèmes pré­cé­dents basés sur le Machine Learning n’étaient pas en mesure de percevoir les nuances de la langue et sont donc moins bien adaptés.

Dans le domaine de la Business In­tel­li­gence, le Machine Learning peut servir à vi­sua­li­ser les données clé de l’en­tre­prise et à rendre les pré­vi­sions com­pré­hen­sibles pour les décideurs humains. Les systèmes de Deep Learning dans le domaine de l’IA gé­né­ra­tive per­met­tent même de créer ses propres gra­phiques et images sur la base de simples prompts. Les approches telles que les Large Language Models ou le Natural Language Pro­ces­sing, qui reposent également sur des al­go­rithmes de Deep Learning, sont également utiles dans la création de contenu.