Quelles sont les différences entre le Deep learning et le Machine learning ?

Beaucoup de personnes se méfient de l’intelligence artificielle. Elles ne comprennent pas comment les ordinateurs peuvent apprendre et prendre des décisions intelligentes. Pourtant, les principes fondamentaux de l’IA sont à la portée de tous.

Le Machine learning (apprentissage automatique) et le Deep learning (apprentissage profond) sont les deux concepts les plus importants qui rendent l’intelligence artificielle possible. On confond bien souvent ces deux termes, alors qu’ils désignent deux méthodes bien distinctes employées dans des champs d’application différents.

Classement des concepts

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 semblables à celles de l’humain.

Les deux technologies ont impérativement besoin de disposer de grandes quantités de données, qui leur servent de base d’apprentissage. Les similitudes s’arrêtent là.

Deep Learning vs Machine Learning : quelles sont leurs différences ?

Le Machine learning (apprentissage automatique) est la technologie la plus ancienne et la 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 lui permettant de comprendre comment 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 (apprentissage profond) n’a pas besoin de données structurées. Le système 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 considérable. Le système doit disposer de plus de 100 millions d’entrées pour donner des résultats fiables.

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 : elle n’est donc pas intéressante, du moins à l’heure actuelle, pour une utilisation de masse par les entreprises.

Synthèse des différences entre Machine learning et Deep learning

  Machine Learning Deep Learning
Organisation des données Données structurées Données non structurées
Base de données Contrôlable > 1 million de données
Entraînement Entraînement par l’humain nécessaire Système d’apprentissage autonome
Algorithme Algorithme modifiable Réseau neuronal d’algorithmes
Champ d’application Actions simples de routine Tâches complexes

Des champs d’application différents

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 apprentissage profond et automatique.

Le Deep learning mobilise beaucoup plus de ressources et n’est donc pas un processus efficient. Les champs d’application des deux technologies sont donc en principe bien délimités : toute tâche que le Machine learning peut exécuter doit être traitée par cette même technique.

Pour les entreprises, utiliser ces technologies représente un avantage concurrentiel énorme, car les deux apprentissages, automatique ou profond, ne sont pas encore la norme dans le quotidien professionnel.

Champs d’application du Machine learning

Marketing en ligne : quelles mesures marketing apportent des résultats ? Les humains sont généralement mauvais pour passer en revue de grandes quantités de données et fournir des estimations fiables. Dans ce cas, il vaut mieux utiliser des outils d’analyse marketing qui s’appuient sur le Machine learning. Ils évaluent des données définies et peuvent fournir des diagnostics fiables à propos du type de contenu capable d’aboutir à une conversion, des contenus que les clients veulent lire et des canaux marketing les plus efficaces pour conclure une vente.

Support client :les chatbots peuvent s’appuyer sur le Machine learning. Ils s’orientent en fonction des mots-clés trouvés dans la question de l’utilisateur et, par des questions pour obtenir plus d’informations ou prendre des décisions, dialoguent avec l’utilisateur jusqu’à lui apporter la réponse désirée.

Vente : ce qui fonctionne pour Netflix et Amazon est aussi idéal pour la vente. Grâce au Machine learning, les systèmes peuvent anticiper avec précision les produits et services qui pourraient intéresser les clients sur leur site. Ils peuvent ainsi faire des recommandations détaillées, ce qui facilite la vente avec des gammes de produits très large ou des produits hautement personnalisables.

Informatique décisionnelle : le Machine learning peut aussi servir à visualiser les données importantes de l’entreprise et à rendre différentes prévisions compréhensibles pour les décideurs humains.

Champs d’application du Deep learning

Sécurité informatique : contrairement aux solutions basées sur le Machine learning, les systèmes IT et de cyber-sécurité qui s’appuient sur le Deep learning peuvent identifier aussi bien les dangers documentés que les risques jusqu’alors inconnus grâce à leur capacité à détecter les anomalies dans les patterns connus du réseau neuronal. Le Deep learning démultiplie l’efficacité des mesures de sécurité.

Support client : les chatbots basés sur le Deep learning comprennent l’expression naturelle des personnes et ne sont pas limités à l’utilisation de mots-clés précis. Le dialogue est clairement plus efficace et les solutions proposées plus susceptibles de répondre à la demande.

Création de contenu : le Deep learning peut servir à automatiser la création de contenu. À partir d’une base de données de contenus suffisamment fournie, le système peut créer un nouveau contenu ou effectuer des traductions en autonomie.

Assistant vocal : les assistants numériques, comme Siri, Alexa ou Google, reposent sur le Deep learning. Les premiers assistants numériques commencent à faire leur apparition en entreprise. Les utilisateurs peuvent s’exprimer naturellement pour demander, par exemple, d’abandonner une commande, d’envoyer un email, de créer un rapport ou de lancer une recherche.

Outre les champs d’application cités, les deux technologies s’utilisent dans de nombreux domaines du quotidien, comme la médecine, les sciences ou la mobilité.


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