Le deep learning s’est imposé comme le fleuron de l’intelligence artificielle. En reproduisant le fonctionnement du cerveau humain, les machines peuvent reconnaître des objets, des voix ou interpréter des textes. Avec les applications qui en résultent.
L’idée est la suivante : chercher, grâce aux machines, des corrélations invisibles pour l’homme, afin de donner de la valeur aux données.
« Ces dernières sont aujourd’hui très structurées et sont générées par les utilisateurs. Les opportunités du deep learning viennent du croisement de ces données variées et issues de multiples sources. On ne recherche plus dans un système les solutions existantes et préprogrammées, on crée la meilleure solution », avance Guillaume Chevillon, professeur d’économétrie et de statistiques de l’Essec Business School. « Le deep learning est en effet considéré aujourd’hui comme la méthode la plus efficace pour traiter un grand nombre de données et aboutir aux meilleures prédictions », assure Nikos Paragios, professeur d’informatique et de mathématiques appliquées à l’École Centrale Paris.
Il est ainsi possible, pour un service clients, de répondre automatiquement et de manière intelligente aux questions des clients posées en ligne via l’apprentissage de l’historique d’un SAV. Ou, dans le marketing, d’analyser les réseaux sociaux pour prédire la combinaison idéale de contenus, textes et images à diffuser auprès de son audience pour susciter le plus grand engagement. Ou encore d’exploiter ces fonctionnalités pour optimiser les ressources humaines. C’est ce que propose, par exemple, la start-up Riminder, fondée par Mouhidine Seiv et Ouazan Hanania. Avec leur solution, le recruteur construit son propre outil d’évaluation des candidatures. Pour cela, il renseigne les CV qu’il a déjà acceptés ou refusés par le passé et l’algorithme évalue dans la foulée les compétences, formations et expériences des candidats à la lumière de ces choix antérieurs. Riminder accompagne également les services RH dans leur gestion des équipes. En s’appuyant sur les données internes à l’entreprise, il est capable d’analyser des milliers de parcours professionnels et de suggérer des évolutions de poste pour les salariés, de détecter des nouveaux potentiels ou d’anticiper un risque de départ.
Une nouvelle source d’innovation
Les opportunités ne s’arrêtent pas là. Par le traitement de l’image, de la vidéo et de la voix, le deep learning est un support essentiel au développement d’innovations d’avenir dans tous les secteurs. Dans le domaine de l’automobile, avec la voiture sans chauffeur grâce à la détection d’objets comme les piétons, les panneaux de signalisation, le marquage au sol ou les autres véhicules. Pour la robotique, avec des technologies capables d’interagir avec les humains et de se mouvoir en autonomie. Dans la santé pour rechercher automatiquement des cellules cancéreuses sur des supports d’imagerie médicale. Ou dans l’industrie pour identifier les pièces produites défectueuses, en les comparant aux banques d’images des défauts déjà observés.
« Dans tous ces cas, la valeur ne vient pas du deep learning, mais du service apporté par le produit ou la solution qui l’exploite », souligne Nikos Paragios .
« Or aujourd’hui, cette technologie est accessible à tous, il suffit de quelques notions de base et du bon outil. Pas besoin d’être un expert ». Et si les États-Unis dominent encore le secteur, de nombreuses start-up et PME françaises se lancent, comme Riminder, dans le deep learning. D’autant qu’en plus de réaliser des tâches impossibles ou complexes auparavant, il le fait dans un temps record. Seule la phase d’apprentissage prend, elle, quelques jours ou semaines. Mais, là encore, des évolutions sont à venir, et elle devrait se réduire considérablement dans les prochaines années. Avant qu’une nouvelle méthode vienne détrôner le deep learning de son podium d’ici cinq à dix ans. Une chose est sûre, l’intelligence artificielle, déjà qualifiée de quatrième révolution industrielle après la vapeur, l’électricité et Internet, n’a pas fini de faire entrer la science-fiction dans nos vies et nos entreprises.
Extrait de l’article publié par chefdentreprise.com – « Deep learning: l’intelligence artificielle fait du business »
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