{"id":8966,"date":"2016-07-31T12:12:15","date_gmt":"2016-07-31T10:12:15","guid":{"rendered":"http:\/\/djalil.chafai.net\/blog\/?p=8966"},"modified":"2020-03-19T16:58:19","modified_gmt":"2020-03-19T15:58:19","slug":"apprentissage-profond","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/djalil.chafai.net\/blog\/2016\/07\/31\/apprentissage-profond\/","title":{"rendered":"Apprentissage profond"},"content":{"rendered":"

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\"Photo<\/a>
C\u00e2blage du r\u00e9seau de capteurs du perceptron. \u00a9 Frederic Lewis, 1960.<\/figcaption><\/figure>\n

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La lecture par hasard d'un article de Yoshua Bengio<\/a> intitul\u00e9 La r\u00e9volution de l'apprentissage profond<\/em><\/a> paru dans le num\u00e9ro 465 de juillet 2016 du magazine Pour la Science<\/a> m'a laiss\u00e9 sur ma faim et m'a finalement conduit \u00e0 suivre les expos\u00e9s film\u00e9s<\/a> de Yann LeCun<\/a> au Coll\u00e8ge de France<\/a>. La simplicit\u00e9 et la clart\u00e9 d'esprit de YLC sont plut\u00f4t s\u00e9duisantes ! Saviez-vous au passage qu'il a re\u00e7u sa formation initiale \u00e0 l'ESIEE<\/a>, \u00e0 Marne-la-Vall\u00e9e<\/a> ? Je conseille sans r\u00e9serve de prendre le temps d'\u00e9couter sa le\u00e7on inaugurale<\/a>, qui permet de mieux cerner le th\u00e8me, ses ingr\u00e9dients, son histoire, son actualit\u00e9, et certaines de ses perspectives. Il serait dommage d'en rester \u00e0 la simple \u00e9vocation d'AlphaGo<\/a> !<\/p>\n

L'apprentissage automatique<\/a> et la reconnaissance des images et de la parole sont des th\u00e8mes phares de l'intelligence artificielle<\/a> (ce terme fait rire certains esprits mal tourn\u00e9s). Bien que leur histoire remonte aux origines de l'informatique et de la robotique et aux travaux d'Alan Turing<\/a>, le perceptron<\/a> de Franck Rosenblatt<\/a> est souvent pr\u00e9sent\u00e9 comme un anc\u00eatre. La jonction entre informatique, robotique, et biologie fascine les esprits depuis longtemps.<\/p>\n

L'apprentissage automatique vit actuellement un renouveau en liaison avec l'engouement scientifique mais aussi mercantile pour les donn\u00e9es massives et de grande dimension. L'apprentissage profond<\/a> est le nom donn\u00e9 aujourd'hui \u00e0 une m\u00e9thode d'apprentissage bas\u00e9e sur des r\u00e9seaux de neurones artificiels<\/a> multicouches, c'est-\u00e0-dire en quelque sorte une r\u00e9gression non-lin\u00e9aire<\/a> hi\u00e9rarchique. L'id\u00e9e de base de l'apprentissage profond n'est donc pas vraiment nouvelle. Ses succ\u00e8s r\u00e9cents tiennent \u00e0 une volont\u00e9 collective et \u00e0 des moyens durables, \u00e0 la puissance des processeurs notamment graphiques<\/a>, \u00e0 des bases de donn\u00e9es structur\u00e9es d'apprentissage de tr\u00e8s grande taille, au d\u00e9veloppement d'algorithmes d'optimisation stochastiques<\/a> performants, et enfin \u00e0 plusieurs astuces techniques et technologiques.<\/p>\n

Au del\u00e0 de l'utilitarisme ambiant et du ph\u00e9nom\u00e8ne de mode, le th\u00e8me est passionnant et donne envie de s'y int\u00e9resser. Il y a sans doute beaucoup \u00e0 faire pour les math\u00e9maticiens.<\/p>\n

Notes :<\/strong>\u00a0 L'apprentissage automatique est naturellement connect\u00e9 \u00e0 l'informatique et aux math\u00e9matiques - notamment \u00e0 l'optimisation, aux probabilit\u00e9s, et \u00e0 la statistique - mais aussi \u00e0 la robotique, \u00e0 la biologie, et aux sciences humaines et sociales. Il n'y a pas de prix Nobel en math\u00e9matiques, en informatique, et en robotique. La chaire Informatique et Sciences Num\u00e9riques<\/a> du Coll\u00e8ge de France qu'occupe Yan LeCun cette ann\u00e9e a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9e en 2009.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    La lecture par hasard d'un article de Yoshua Bengio intitulé La révolution de l'apprentissage profond paru dans le numéro 465 de juillet 2016…<\/p>\n

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