Le deep learning: un réseau neuronal artificiel pour mieux cibler le public

Le deep learning est un ensemble de techniques informatiques qui font partie du "machine learning" dans lequel les données brutes sont utilisées pour apprendre sans supervision humaine. 

Cette discipline s’inspire, en outre, de la neurobiologie, pour trouver des éléments informatiques permettant à un réseau de neurones artificiels d’apprendre sur le modèle du cerveau humain. 

Aujourd'hui les leaders de l'information (tels que Google ou Facebook) se servent de ces techniques pour mieux connaitre leur public, et de cette manière, mieux s'adresser à lui à des fins publicitaires ou pour des objectifs d'intelligence économique.

Andrew Ng

Selon Andrew Ng, le père du deep learning ou selon 01.net le "pape du deep learning", Google a notamment utilisé le deep learning dans le cadre du projet Google Brain, un réseau neuronal artificiel dont les résultats ont permis, par exemple, de développer le système de reconnaissance vocale d’Android de découvrir que les utilisateurs préfèrent le contenu sur les chats sur le Web. Pour Ng , qui est également co-fondateur de Coursera et professeur associé à l'Université Stanford soutient que «plus vous donnez de données, mieux le deep learning fonctionne». 

Lors des rencontres "The Future of AI" de Gigaom, Andrew Ng a débuté la soirée avec un discours  sur la raison pour laquelle le deep learning est si "tendance" en ce moment et comment maintenant, avec Baidu, il est en train de l'utiliser pour alimenter des idées telles que la "Baidu Cool Box".

Microsoft a développé de son côté on propre système appelé Adam, dont le point fort est la reconnaissance visuelle. Il fonctionne à partir d’une base de données de de 14 millions d’images classées en 22 000 catégories.

La NSA, à son tour, finance également des recherches de "deep learning" sur la reconnaissance de la langue à l'Université Johns Hopkins.

Facebook a déclaré (lors de la conférence "Neural Information Processing Systems"), qu'ils cherchent également à "utiliser de nouvelles approches de l'intelligence artificielle pour donner un sens à tout le contenu que les gens partagent." Les chercheurs de Facebook ont appliqué cette technologie pour la reconnaissance faciale (Deep Face) et pour le projet PANDA qui permet de discerner avec précision le sexe, les coiffures, les styles de vêtements, et les expressions du visage à partir de photos. Ces avancées peuvent améliorer la capacité du site à "tagger" des photos, cibler les annonces, et à déterminer comment les gens vont réagir au contenu.

Le deep learning a aussi le potentiel de révolutionner les industries de la banque et de l'assurance. Graham Taylor, professeur adjoint à l'Université de Guelph, en Ontario, a appliqué des modèles de deep learning pour regarder au-delà des scores de crédit pour déterminer la valeur future de clients pour des entreprises.