Deep learning : comment mettre en place cette technologie d’intelligence artificielle ?

Le deep learning, ou apprentissage profond, est une technologie de l’intelligence artificielle inspirée du machine learning. Cette approche, qui se base sur les statistiques, permet aux machines d’apprendre grâce à des données. Ces machines sont alors en mesure de résoudre des tâches, sans avoir été programmées pour les réaliser au préalable. Les algorithmes deviennent capables d’apprendre seuls. Ils sont autonomes et s’améliorent sans intervention humaine. Mais alors, qu’est-ce que le deep learning ? Quelles sont les infrastructures nécessaires pour le mettre en place ?

Deep Learning : qu’est-ce que c’est ?

La mise en place du deep learning (au même titre que la reconnaissance d’image, entre autres) implique la création de neurones artificiels connectés entre eux. Lorsque l’on parle d’apprentissage profond, on fait référence à un grand nombre de neurones connectés.

Ceux-ci fonctionnent de la même manière que les neurones humains : ils échangent une quantité immense d’informations et apportent la réponse adaptéeLe deep learning n’est pas une technologie nouvelle. En effet, dès les années 50, on modélise un réseau de neurones afin de comprendre le fonctionnement du cerveau. 20 ans plus tard, un algorithme d’apprentissage est mis en place. Il faudra toutefois attendre 2012, pour que le réseau de neurones soit définitivement adopté pour résoudre des problèmes. Le développement de ce réseau est permis, entre autres, grâce au Big Data. Plus les données disponibles sont nombreuses, plus la machine est capable d’apprendre vite et de fournir de bons résultats. D’autre part, l’amélioration des infrastructures de l’intelligence artificielle a également participé aux progrès du deep learning, grâce à des GPU plus rapides. Bien sûr, l’accumulation des connaissances du cerveau humain a aidé à la mise en place du réseau de neurones artificiels et donc de l’apprentissage profond.

Concrètement, à quoi sert le deep learning ?

À quoi sert le deep learning ?

La technologie du deep learning est principalement utilisée dans le traitement des images et du son. D’ailleurs, c’est bien le deep learning qui est employé pour la reconnaissance faciale sur le réseau social Facebook. On la retrouve également dans l’application Face ID de l’iPhone, ainsi que sur Skype : dans ce cas, elle permet de traduire une conversation parlée. Toutefois, d’autres applications peuvent être envisagées, comme la reconnaissance de texte, dans le but de le traduire ou de produire un contenu similaire, le diagnostic médical, la robotique, etc. Les utilisations du deep learning sont vastes : il n’est plus nécessaire d’indiquer à la machine les « features » à identifier, puisqu’elle est capable d’apprendre, grâce à des ressources basiques.

Dans tous les cas, pour obtenir de bonnes réponses avec les réseaux de neurones, ceux-ci doivent subir un entraînement. Imaginons que nous souhaitons identifier grâce au deep learning des photos où apparaît un cube. On soumet alors à l’ordinateur des milliers d’images où un cube est identifié, dans toutes les couleurs et pris sous des angles différents, avec d’autres sujets qui ne sont pas des cubes. Les photos où apparaissent des cubes sont identifiées manuellement ainsi, la machine compare ses réponses avec celles de l’humain, pour apprendre de ses erreurs ou au contraire, enregistrer une réussite.

Le deep learning implique une répétition de l’exercice, afin d’obtenir 100% de bonnes réponses. Cette méthode d’apprentissage est appelée « apprentissage supervisé ». Il est également possible de mettre en place l’apprentissage non-supervisé, qui consiste à laisser la machine apprendre d’elle-même, sans lui donner d’indication précise. Elle est alors en mesure d’identifier les sujets pertinents sur une photo, après plusieurs séries d’exercices.

Vous avez pour projet de mettre en place une solution de deep learning pour votre entreprise ? Dans ce cas, il est indispensable de choisir des infrastructures adaptées. Quelles sont leurs caractéristiques ? Vers quel hébergeur se tourner ?

Pour le deep learning, la nécessité d’adopter une infrastructure adaptée

Vous l’aurez compris, la machine a besoin d’une quantité astronomique de données pour s’entraîner et obtenir des résultats satisfaisants. Cela implique également d’énormes capacités de calcul. Aussi, choisir un serveur adapté, en mesure de supporter n’importe quelle tâche s’avère indispensable.

L’hébergeur IKOULA met à votre disposition deux gammes de serveurs dédiés haut de gamme, adaptés au deep learning et au machine learning, de manière générale :


  • La gamme Xtreme : les serveurs X-Silver Core et X-Gold Core possèdent deux fois plus de puissance, de RAM et d’espace de stockage, grâce à leur bi-processeur.
  • La gamme Master : les serveurs GPU Master, GPU Master XL et RAID Master disposent de hautes performances. Ils sont équipés d’une carte graphique puissante Nvida et d’une carte Fusion IO pour le Raid Master, permettant un stockage en Flash.
  • Cloud IKOULA One, l’offre cloud que propose IKOULA, permet de déployer des instances spécialisées CPU, basées sur des machines cadencées à 3Ghz, particulièrement adaptées pour des utilisations intensives de processeurs.

Grâce à de telles infrastructures dédiées, il est possible de mettre en place un réseau autonome de neurones, afin d’aller au bout de vos projets de grande envergure.



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