Mais qu'est ce donc que le Deep-Learning ?Encore Google !!!
La firme de Mountain View a acquise pour quelque 400 millions de dollars la start-up DeepMind spécialisée en intelligence artificielle.
Cette société britannique, fondée en 2011 par des neurobiologistes et mathématiciens qui ont produit des jeux vidéo, des logiciels de résolution de conflits et de projectique. Ces spécialistes on d'ailleurs développé un modèle de réseau de neurones artificiels, testé sur une console Atari 2600, qui dans 3 jeux sur 7, ont manifesté une intelligence artificielle réalisant de meilleures performances qu’un être humain.
DeepMind développe des techniques de "deep structured learning" ("apprentissage en profondeur"). Ces techniques informatiques utilisent des données brutes pour apprendre sans supervision humaine, simplement par jeu de maturation de réseaux de neurones formels. La métaphore est celle d'un animal ou d'un humain qui apprend tout seul par essais erreurs, grâce à des renforcements positifs ou négatifs permettant la stabilisation de priorités. On parle de "deep neural networks" ou "convolutional deep neural networks". Ce système d'auto-apprentissage s'inspire directement de la nature et des propriétés des réseaux de neurones naturels et avaient été largement développés par les cybernéticiens et notamment le mouvement PDP ("parallel distributeur processes") de la fin des années 1980, alors que les chercheurs ne disposaient pas encore des apports récents des modélisations mathématiques de ces dernières années et surtout de la puissance et de la rapidité de calcul ainsi que des masses de mémoire aujourd'hui autorisées par les machines modernes (voir ce lien).
Or Google s'intéresse depuis plusieurs années à ces techniques déjà embarquées pour la reconnaissance vocale sur smartphones Android ou recherche automatique de photos sur le réseau social Google plus. Ce sont aussi des techniques IA impliquées dans le projet de cerveau artificiel de Google, dont on connait la performance de ses 16 000 processeurs en réseau, et qui avait déjà appris à distinguer "des chats" dans les vidéos postées sur le Web.
Le but est évidemment de fournir des outils auto-apprenants, mais surtout celui de faire émerger des "patterns cachés" qualifiant le comportement des internautes selon leurs caractéristiques ou leurs origines.
Cf "introduction aux algorithmes d'apprentissage profonds".
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