Deep Learning vs. Machine Learning : quelle différence ?

Pour analyser des données, identifier des tendances et anticiper les comportements de vos clients, les entreprises disposent d’un atout de taille : l’intelligence artificielle (IA). Mais avant de tirer pleinement parti de l’IA pour toucher vos clients, il est essentiel de bien comprendre le deep learning vs le machine learning.

Même si le machine learning et le deep learning semblent similaires, ces deux technologies ne sont pas synonymes. Sous-domaines de l’IA, elles permettent aux applications de traiter et d’analyser des informations, mais aussi d’en tirer des enseignements, sans avoir été explicitement programmées par un humain. En comprenant ces technologies — et la manière dont elles rapprochent les humains et les agents IA —, vous pouvez mieux servir vos clients tout en aidant vos collaborateurs à gagner en productivité. Dans cet article consacré au « deep learning vs machine learning », nous examinerons les différences entre ces deux technologies et vous aiderons à comprendre les avantages de les utiliser conjointement.

Ce que nous allons aborder :

• Qu’est-ce que le machine learning ?
• Qu’est-ce que le deep learning ?
• Comment le machine learning ouvre la voie au développement de l’IA
• Les avantages du deep learning
• Principales différences entre machine learning vs deep learning
• Quand utiliser le deep learning plutôt que le machine learning ?

Le machine learning (ML) est une branche de l’IA qui permet aux machines d’apprendre en continu à partir de nouveaux résultats et de nouvelles données, gagnant ainsi en intelligence et en efficacité au fil du temps. Il repose sur le développement d’algorithmes et de modèles qui permettent aux ordinateurs d’extraire des informations à partir de données, d’identifier des tendances et de formuler des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmés. Grâce à ce processus, les machines améliorent leurs performances par l’expérience et l’analyse des données.

En machine learning, l’IA s’appuie fortement sur des algorithmes pour apprendre à partir des données. Parmi les exemples, on trouve les grands modèles de langage (LLM), utilisés dans le cadre du traitement du langage naturel (NLP), et les petits modèles de langage, utilisés dans un contexte similaire, mais à plus petite échelle.

Le machine learning repose sur deux approches fondamentales : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.

L’apprentissage supervisé consiste à entraîner un modèle à partir de données étiquetées, dans lesquelles chaque donnée d’entrée est associée à une étiquette de sortie correspondante. L’objectif est que le modèle apprenne la relation entre les variables d’entrée et de sortie afin de pouvoir effectuer des prédictions ou des classifications précises sur des données inédites. Le modèle apprend à partir des exemples fournis et est guidé par des réponses exactes et connues, ce qui lui permet de généraliser et d’effectuer des prédictions sur de nouvelles données non étiquetées.

L’apprentissage supervisé s’applique notamment à l’analyse des données clients afin d’identifier des patterns utiles. Par exemple, une entreprise peut entraîner son IA sur des données historiques étiquetées afin de détecter les comptes qui risquent de passer à la concurrence.

À l’inverse, l’apprentissage non supervisé repose sur des données non étiquetées : le modèle cherche à découvrir des patterns, des structures ou des relations au sein des données sans disposer d’étiquettes de sortie prédéfinies. L’objectif est de faire émerger des insights ou des regroupements jusque-là cachés dans les données, souvent à l’aide de techniques telles que le clustering ou la réduction de dimensionnalité. L’apprentissage non supervisé permet au modèle d’apprendre de manière autonome et d’identifier des patterns ou des structures inhérents aux données qui peuvent ne pas être perceptibles par l’être humain.

L’apprentissage non supervisé est notamment très répandu dans les services de streaming. Lorsque vous ouvrez une plateforme de streaming, vous avez sûrement déjà remarqué une section « À regarder ensuite » ou « Vous pourriez aimer ». En analysant votre historique de visionnage, l’IA de la plateforme identifie des patterns récurrents pour vous recommander des contenus qui correspondent à vos centres d’intérêt.

Le deep learning est une branche du machine learning qui s’inspire du fonctionnement du cerveau humain. Il repose sur l’entraînement de réseaux de neurones artificiels (ANN) multicouches, capables d’apprendre à partir de données et d’en extraire des représentations hiérarchiques. Cette approche permet au modèle d’identifier automatiquement des patterns et des caractéristiques complexes à partir de données brutes, pour des prédictions et une prise de décision particulièrement précises.

Avant de comparer deep learning vs machine learning, intéressons-nous au rôle des réseaux de neurones dans le deep learning et à son principal atout : l’apprentissage hiérarchique.

Les réseaux de neurones s’inspirent de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont composés de nœuds interconnectés, appelés neurones, organisés en couches. Chaque neurone reçoit des signaux en entrée, effectue des calculs, puis produit un signal en sortie.

L’architecture d’un réseau de neurones se compose généralement de trois types de couches : une couche d’entrée, des couches cachées et une couche de sortie.

• La couche d’entrée reçoit les données brutes, comme des images ou du texte, et les transmet aux couches cachées.
• Les couches cachées effectuent ensuite des calculs sur les données d’entrée en appliquant des poids et des biais aux inputs.
• La couche de sortie produit les prédictions ou classifications finales à partir des calculs effectués dans les couches cachées. Chaque neurone de la couche de sortie représente une classe ou une prédiction spécifique.

Pendant l’entraînement, le réseau ajuste les poids et les biais des couches cachées afin de minimiser l’écart entre la sortie prédite et la sortie réelle.

La force des réseaux de neurones réside dans leur capacité à comprendre des représentations hiérarchiques des données. Chaque couche du réseau apprend à extraire et à représenter différents niveaux d’abstraction.

Les premières couches capturent des caractéristiques de bas niveau, comme les contours ou les textures, tandis que les couches plus profondes apprennent des caractéristiques plus complexes et abstraites. Cette représentation hiérarchique permet aux réseaux de neurones de comprendre et de reconnaître des schémas dans les données, ce qui en fait des outils puissants pour des tâches comme la reconnaissance d’images, le NLP et la reconnaissance vocale.

Le machine learning est un levier essentiel du développement de l’IA. En s’appuyant sur les données pour apprendre, il est capable de reconnaître des schémas, d’adapter son comportement et de s’améliorer en continu. De plus, les modèles de machine learning n’ont pas besoin d’être guidés en permanence par des développeurs : ils peuvent ainsi accélérer rapidement les avancées en matière de puissance et de fonctionnalités de l’IA, et permettre aux agents IA d’opérer de façon autonome.

Dans la programmation basée sur des règles, les humains fournissent à un ordinateur des instructions conditionnelles qui définissent comment il doit réagir face à un événement donné. L’exemple classique Technologie est le chatbot traditionnel. Dans les modèles basés sur les données, en revanche, l’ordinateur est capable de reconnaître des schémas et de s’adapter à des situations et à des informations complexes. À noter que la capacité du machine learning à apprendre et à s’améliorer en continu est au cœur de son efficacité.

Le machine learning offre de nombreuses fonctionnalités et des avantages concrets dans de multiples secteurs. Voici quelques exemples d’applications courantes :

• Reconnaissance vocale : au quotidien, vous l’utilisez chaque fois que vous donnez une commande vocale à un appareil connecté ou que vous répondez à voix haute à un menu de service client automatisé. En entreprise, la reconnaissance vocale est devenue un outil incontournable pour capturer et synthétiser les conversations. Par exemple, lors d’une réunion commerciale avec un prospect, cette technologie peut analyser l’enregistrement de l’appel, en identifier les points clés et générer un fichier de notes que le commercial pourra consulter ultérieurement.
• Reconnaissance d’images : cette fonctionnalité du machine learning permet aux ordinateurs de contextualiser les images et de les indexer comme des données exploitables. C’est elle qui vous permet de déverrouiller votre smartphone par reconnaissance faciale ou de trouver des pages produits correspondant à la photo d’un article. En entreprise, les usages sont très concrets : les techniciens de maintenance terrain peuvent uploader des photos pour identifier les réparations à effectuer, tandis que les enseignes du retail photographient leurs rayons pour automatiser la gestion des stocks.
• Analyse prédictive : les analyses pilotées par le machine learning offrent des applications quasi illimitées pour les entreprises. Parmi les plus répandues : optimiser les prévisions de ventes, cibler les clients avec des campagnes marketing pertinentes ou détecter les fraudes dans les services financiers.
• Recommandations personnalisées : les recommandations produits intelligentes, comme celles proposées par un agent autonome sur un site e-commerce, sont alimentées par le machine learning.
• Optimisation des opérations : le machine learning peut également aider les applications d’IA à identifier les sources de gaspillage et à optimiser l’allocation des ressources dans les processus métier. Dans le secteur de la production industrielle, par exemple, suivre les recommandations de l’IA en matière de gains de temps ou d’amélioration des processus peut permettre à une usine d’accroître significativement sa productivité.

L’IA offre de nombreux avantages, notamment grâce au deep learning, qui peut comprendre et extraire des informations à partir de vos données clients non structurées, comme les images, les textes et les contenus audio, sans nécessiter de balisage ni de catégorisation.

En s’appuyant sur des réseaux de neurones à plusieurs couches, les modèles de deep learning détectent automatiquement des schémas et des représentations complexes à partir de données brutes. Les algorithmes de deep learning peuvent ainsi mettre au jour des insights jusqu’alors cachés et formuler des prédictions précises, ouvrant la voie à des applications dans des domaines comme la computer vision, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.

Commençons par le domaine de la computer vision.

• Détection et classification d’objets : les algorithmes de deep learning peuvent analyser des flux vidéo en temps réel pour détecter et classifier des objets, contribuant ainsi à rendre les véhicules autonomes plus sûrs et plus efficaces.
• Surveillance et identification en temps réel : le deep learning permet également la surveillance en temps réel et l’identification des menaces potentielles, renforçant ainsi les dispositifs de sécurité des systèmes de vidéosurveillance.

Dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP), le deep learning a transformé les tâches liées au langage. Des modèles de deep learning tels que les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les Transformers ont révolutionné la traduction automatique, l’analyse de sentiment et les assistants IA. Cela a des implications majeures pour les entreprises, notamment :

• Chatbots propulsés par le deep learning : les chatbots qui utilisent l’IA conversationnelle peuvent offrir un service client personnalisé et efficace, tout en réduisant les coûts et en améliorant la satisfaction client.
• Analyse de sentiment : grâce au deep learning, l’analyse de sentiment permet aux entreprises de comprendre les retours et les opinions de leurs clients à grande échelle, pour prendre des décisions éclairées et améliorer leurs produits et services.

La combinaison de la computer vision et du NLP ouvre de nouvelles perspectives. Par exemple, les modèles de deep learning peuvent analyser des images et en extraire des informations textuelles, rendant possible des applications comme le légendage automatique d’images et la modération de contenu. Des secteurs tels que les réseaux sociaux, l’e-commerce et la création de contenu sont directement concernés.

Le deep learning est également prometteur pour des applications émergentes, comme l’utilisation de l’IA générative pour la création de contenu. C’est une perspective puissante pour les équipes service qui doivent alimenter des référentiels de gestion des connaissances aussi bien pour les clients que pour les conseillers du support client.

Le deep learning peut également aider les organisations commerciales en simplifiant (et en améliorant) la gestion et la qualification des Leads, tout en suggérant des opportunités d’upselling basées sur l’historique et les préférences de chaque client.

Le deep learning est un type de machine learning, mais il s’en distingue par son approche et ses capacités, comme indiqué ci-dessous :

• Machine learning : cette technologie repose sur des algorithmes qui apprennent à partir des données et effectuent des prédictions ou prennent des décisions sans avoir été explicitement programmés. Elle s’appuie sur l’ingénierie des caractéristiques, qui consiste pour des experts du domaine à extraire des caractéristiques pertinentes des données afin d’entraîner les modèles. Les algorithmes de machine learning fonctionnent généralement bien avec des données structurées et sont particulièrement efficaces pour des tâches telles que la régression, la classification et le clustering.
• Deep learning : ces modèles se composent de plusieurs couches de nœuds (neurones) interconnectés qui apprennent des représentations des données à différents niveaux d’abstraction. Contrairement aux algorithmes de machine learning, ceux de deep learning peuvent apprendre automatiquement les caractéristiques à partir de données brutes, sans nécessiter d’ingénierie manuelle des caractéristiques. Le deep learning est donc particulièrement efficace pour traiter des données non structurées, telles que des images, du contenu audio et du texte.

Voici d’autres façons dont ces technologies se distinguent.

Le machine learning nécessite souvent une ingénierie manuelle des caractéristiques, dans laquelle des experts du domaine extraient des caractéristiques pertinentes à partir des données. Ces caractéristiques servent ensuite de données d’entrée aux algorithmes de machine learning. Par exemple, pour classer des e-mails comme spams, un modèle de machine learning peut s’appuyer sur des caractéristiques telles que la présence de certains mots-clés ou la longueur de l’e-mail pour prendre une décision.

Les modèles de deep learning peuvent apprendre automatiquement à partir de données brutes, ce qui élimine la nécessité de recourir à une ingénierie explicite des caractéristiques. Par exemple, pour la classification d’images, un modèle de deep learning peut apprendre à reconnaître les contours, les formes et les textures directement à partir des valeurs des pixels. Les agents virtuels peuvent ainsi traiter des données non structurées, telles que des images, du contenu audio et du texte, sans intervention manuelle.

Les modèles de machine learning nécessitent généralement une quantité modérée de données étiquetées pour être performants. La taille et la qualité des données d’entraînement jouent un rôle essentiel dans la précision du modèle. Ces modèles peuvent souvent être entraînés sur des jeux de données de taille réduite et s’adaptent bien à des ressources de calcul limitées.

Les modèles de deep learning nécessitent généralement de grandes quantités de données étiquetées pour atteindre des performances optimales. Cela est rendu possible grâce aux LLM, qui peuvent être utilisés pour créer des agents LLM. Plus les données disponibles pour l’entraînement sont nombreuses, mieux le modèle de deep learning est capable d’identifier des patterns complexes et de généraliser à partir d’exemples inédits. Les modèles de deep learning tirent également parti de ressources de calcul puissantes, comme les GPU, pour gérer les opérations intensives liées à l’entraînement des réseaux de neurones profonds.

Les modèles de machine learning offrent souvent une plus grande transparence. Comme les variables sont construites manuellement, il est plus facile de comprendre et d’interpréter la relation entre les données d’entrée et les prédictions du modèle. Dans un modèle de régression linéaire, par exemple, les coefficients attribués à chaque variable donnent des indications précieuses sur leur importance et leur impact sur le résultat.

À l’inverse, les modèles de deep learning sont souvent considérés comme des « boîtes noires », en raison de leurs architectures complexes et de leur processus d’apprentissage automatique des variables. S’ils peuvent atteindre une grande précision, comprendre leur fonctionnement interne et expliquer leur processus de décision reste un véritable défi. Des efforts sont toutefois en cours pour développer des techniques d’interprétation et d’explication des modèles de deep learning, comme la visualisation de variables et les mécanismes d’attention.

Le deep learning et le machine learning offrent chacun une valeur unique, avec leurs propres forces et limites. Si vous cherchez à résoudre des problèmes complexes et de grande envergure, le deep learning est peut-être la meilleure option. Cela implique cependant une puissance de calcul plus importante et des jeux de données plus volumineux.

Voyons de plus près quand utiliser le deep learning plutôt que le machine learning, en commençant par le deep learning :

• Classification d’images et reconnaissance vocale : le deep learning permet aux applications médicales d’identifier et de classer différents types de pathologies en analysant des radiographies, et aide les assistants numériques à reconnaître des requêtes vocales et à y répondre.
• Traduction linguistique : lorsque vous utilisez la fonction de traduction sur une page web ou une application dédiée, c’est le deep learning qui opère.
• Analyse des sentiments : le deep learning est indispensable pour cette tâche, cruciale pour les équipes commerciales comme service client. L’IA aide ces équipes à mieux comprendre le ressenti des clients, et à enrichir le contexte des données client.
• Développement de chatbots : les clients attendent des chatbots modernes, bien plus performants que les anciens modèles. Par exemple, le deep learning permet aux chatbots de proposer des suggestions de produits pertinentes sur les sites e-commerce.
• Contenu réaliste : le deep learning permet de générer des images, des vidéos et de la musique ultra-réalistes. Ces applications nécessitent toutefois les grands ensembles de données propres au deep learning.

Parce que les modèles de machine learning s’appuient sur des données structurées, ils excellent dans certaines applications. En voici quelques exemples :

• Vérification du crédit à la consommation : les modèles de machine learning peuvent aider les applications de services financiers à effectuer des vérifications de crédit rapidement et avec précision.
• Détection de la fraude financière : au-delà des vérifications de crédit, les entreprises de services financiers peuvent créer des applications d’IA basées sur le machine learning pour lutter contre la fraude.
• Maintenance des équipements : le machine learning est idéal pour identifier le moment où les pièces doivent être inspectées, réparées ou remplacées, éliminant les approximations et réduisant le risque de panne.
• Prédiction du comportement des clients : en s’appuyant sur des ensembles de données clients, les applications d’IA alimentées par le machine learning aident les équipes commerciales à identifier les clients susceptibles de partir chez un concurrent.

Le deep learning et le machine learning sont au cœur de l’intelligence artificielle, moteurs d’innovation et vecteurs de transformation de notre interaction avec Technologie.

Comprendre les différences entre deep learning vs machine learning, ainsi que leurs avantages et leurs applications concrètes, permet aux entreprises de bâtir une stratégie IA solide et d’obtenir un ROI positif.

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