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.