L’essor du deep learning repose sur trois facteurs clés : la disponibilité de données massives, les avancées en puissance de calcul (GPU/TPU), et l’évolution des architectures de réseaux (notamment les réseaux convolutifs, récurrents et transformeurs). Il est au cœur des applications les plus avancées de l’IA : reconnaissance faciale, traduction automatique, IA conversationnelle, véhicules autonomes, etc. Chaque couche du réseau extrait des représentations de plus en plus abstraites des données en entrée, permettant au modèle de généraliser des concepts complexes. Toutefois, le deep learning est exigeant en ressources et souvent opaque dans ses décisions. Il nécessite des méthodes de régularisation (dropout, normalisation) pour éviter le surapprentissage, ainsi que des mécanismes d’explicabilité pour favoriser l’acceptation dans les environnements réglementés. Son usage est stratégique mais doit s’accompagner de bonnes pratiques de développement et d’évaluation.