« Deep learning, quand les machines ont des neurones »

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Écrit par Audrey Dufour

• Analyse de l'article

► Un cerveau comme le nôtre ?

Non les neurones d'une IA ne sont pas fait de vrais neurones comme le précise Audrey Dufour dans sont articles, "N’imaginez pas des filaments grisâtres agités de soubresauts dans un liquide physiologique. Les réseaux de neurones artificiels sont, pour l’instant encore, des ordinateurs." Le chercheur Jérôme Gauthier explique qu'on s’est inspiré des neurones biologiques pour créer des modèles mathématiques, on parle d'une approche "bio-inspirée". Les programmes de réseau neuronal peuvent fonctionner sur n'importe quelle ordinateur.

Celà peut faire peur mais il faut savoir que cette technologie n'est pas récente, le premier réseau de neurones artificiels à déjà 62 ans, le "perceptron" est un algorithme d'apprentissage supervisé de classifieurs binaires. Inventé par le spychologue américain "Frank Rosenblatt". Il peut être vue comme le type de réseau de neurones le plus simple. C'est un classifieur linéaire. Il est mono-couche et n'a qu'une seule sortie (booléenne) à laquelle toutes les entrées (booléennes) sont connectées.

► Des machines à tout faire ?

Un réseau de neurones artificiels sert essentiellement à reconnaître, trier et prédire. Donc pour l'instant aucun danger pour l'Homme. La méthode d'apprentissage la plus répendu reste pour l'instant l'apprentissage supervisé mais elle coûte très cher, chaque données est labellisé par des humains c'est à dire qu'on indique au système "ceci est un chat et ceci n'en est pas un" sur des millier de photos et après la machine sait reconaître facilement un chat.

Une autre méthode consiste à utiliser le transfer learning (apprentissage par transfer) ça consite a prendre des couches de neurones de base déjà entraînées pour y ajouter des couches plus spécialisées. Mais ça reste de l'aprentissage supervisé

Google à franchie une nouvelle étape avec un apprentissage "non supervisé" Un réseau de neurones a été "nourri" avec des milliers de vidéos YouTube sans qu’on ne lui explique rien. Et il a su détecter tout seul un chat. Et a su dire « dans toutes vos vidéos, un truc revient régulièrement et il ressemble à cela » et a produit une image moyenne d’un chat gris avec des oreilles, un museau, des yeux et une moustache.

► Une intelligence artificielle très intelligente ?

Une IA n'est ni plus ni moins qu'un programme prévue pour une seule tâche, comme l'illuste Audrey Dufour, Alphago terrasse tous les humains au jeu de go mais ne sait pas faire le café. Savoir reconnaître un chat dans une image peut semblé banal pour un humain mais inhabituel pour une machine. Sans compter que les données fournies sont rarement parfaites : une photo représente souvent plusieurs éléments, avec un décor autour, et un enregistrement audio comporte des bruits parasites, des raclements de gorge, etc.
L'IA n'est pour l'insant qu'une sorte d'enfant de 2ans qui ne sait que reconnaître.

► Des machines qui nous dépassent ?

Les machines nous dépasse physique mais pas encore mentalement, malgrés une inquiétude qui serais que les IA grâce au deep learning prenne des décisions que l’on serait incapable d’expliquer. Si la voiture autonome décide d’écraser quelqu’un parce que c’était lui ou vous, il faudra, au minimum, qu’elle puisse détailler pourquoi ce choix. « Nous sommes incapables de mettre un mot à chaque “mini-décision” prise par un neurone du réseau, reconnaît Claude Touzet.

C'est un article très intéressant à lire, il permet de faire la par des chose entre rumeur et réaliter au sujet du deep learning et des Intélligenses Artificielles.

Points de vues :

PDV de l'auteur

D'une certaine façon la journaliste Audrey Dufour nous montre une Intelligence Artificiel qui n'est en aucun cas un danger pour nous pour les années qui suivent.

Point de vue lecteur :

L'article est assez intéressant et il permet de rapidement comprendre ce qu'est le Deep learning sans forcément s'y connaître en IA en machine learning et tout ces mot compliquer. Ce que je peut en conclure c'est que les IA qui utilise le deep leaning sont nécessaire pour l'avenir, que ce soit pour les voiture autonome ou bien la médecine prédictive. Je ne pense pas que le deep learning en soit est "dangereux" pour l'humanité, comme toute chose c'est celui qui l'utilise qui en fait quelque chose de bien ou de mauvais.