Le Deep Learning est devenu incontournable dans le domaine de l’intelligence artificielle en raison de sa capacité à traiter des données volumineuses (big data) et à réaliser des tâches complexes avec une grande précision. Ses réseaux neuronaux profonds, également appelés « deep neural networks » (DNN), peuvent être composés de dizaines voire de centaines de couches, chaque couche apprenant à extraire des caractéristiques de plus en plus abstraites des données. Cette approche a révolutionné plusieurs domaines, notamment la vision par ordinateur (reconnaissance d’images), le traitement du langage naturel (NLP) comme la traduction automatique et l’analyse de sentiment, et la reconnaissance vocale. Par exemple, les systèmes de reconnaissance d’images peuvent désormais surpasser l’humain sur certaines tâches grâce à des architectures de deep learning telles que les réseaux convolutifs (CNN). De même, les réseaux récurrents (RNN) et les transformeurs (transformers) ont transformé le traitement du langage en permettant de traiter des séquences de données de manière plus efficace. Cependant, le Deep Learning nécessite des ressources de calcul importantes et de grandes quantités de données pour fonctionner efficacement, ce qui peut être un frein pour certaines organisations. Pour les implémenter, des outils comme TensorFlow, PyTorch et des plateformes de cloud computing sont couramment utilisés. L’évolution continue du Deep Learning alimente les progrès de l’intelligence artificielle, permettant de repousser les limites dans de nombreux secteurs tels que la santé, l’automobile (véhicules autonomes), le marketing personnalisé et bien plus encore.