TECHNIQUE

L'apprentissage profond (deep learning)

~2012

Histoire · Époque contemporaine · Holocène · Méghalayen

L'apprentissage profond, l'entraînement de réseaux de neurones à nombreuses couches sur de grandes masses de données, s'est imposé au début des années 2010, notamment au concours ImageNet de 2012.

L'apprentissage profond désigne l'entraînement de réseaux de neurones artificiels à nombreuses couches sur de grandes masses de données. Le principe est ancien, mais les résultats s'imposent au début des années 2010, notamment lors du concours de reconnaissance d'images ImageNet en 2012. L'entraînement procède ainsi : le réseau part de paramètres tirés au hasard et produit donc des réponses arbitraires ; un exemple lui est présenté, sa réponse est comparée à la réponse attendue, puis le réseau est parcouru en sens inverse pour modifier légèrement chaque paramètre dans la direction qui aurait réduit l'écart. L'opération, appelée rétropropagation, est répétée un très grand nombre de fois. La règle apprise n'est écrite par personne : elle réside dans la valeur de ces paramètres. La même approche a été appliquée à des problèmes scientifiques, le système AlphaFold prédisant en 2021 les structures des protéines avec une précision atomique, cinquante ans après la formulation du problème.

Des structures de protéines prédites (en bleu) par AlphaFold, un système d'apprentissage profond, superposées aux structures déterminées expérimentalement (en vert).
Des structures de protéines prédites (en bleu) par AlphaFold, un système d'apprentissage profond, superposées aux structures déterminées expérimentalement (en vert).Jumper et al. (2021), Nature, extrait de la figure 1, CC BY 4.0

Pourquoi c’est important

Les techniques antérieures de cette frise prolongeaient la force musculaire, les organes des sens ou la mémoire ; celle-ci porte sur la fonction qui a produit toutes les autres. Ses conséquences ne sont pas établies : comme le feu, l'écriture ou l'énergie nucléaire à leur apparition, les systèmes apprenants constituent à ce stade une capacité dont l'usage reste à déterminer.

Datation et incertitude

L'ancrage au début des années 2010 correspond au moment où l'apprentissage profond s'impose en vision et en reconnaissance de la parole, selon la périodisation établie par la discipline elle-même. Les systèmes conversationnels destinés au grand public suivent une décennie plus tard.

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