Machine Learning (ML) ou Deep Learning (DL) : quelles différences pour votre application ?

Le marché des applications mobiles connait une croissance de plus en plus importante. Selon Inside Cocokorico, les achats ont atteint 150 milliards de dollars à l’échelle mondiale en 2024. De plus, les utilisateurs ont passé 4,2 milliards d’heures sur leurs smartphones, soit une hausse de 5,8%. 

Dans cette frénésie, le temps passé sur les applications d’Intelligence Artificielle (ChatGPT, Google Gemini, Doubao) atteint les 7,7 milliards d’heures. Autrement dit, ces technologies séduisent de plus en plus les internautes et les développeurs pour améliorer l’expérience de leurs applications. Mais, quel traitement choisir pour obtenir un outil fiable et performant qui se démarque de la concurrence ? Comment bien intégrer l’IA dans votre application ? Voici les différences et les exemples d’utilisations de l’IA lorsque vous vous confrontez au dilemme suivant : Machine Learning ou Deep Learning.

1. L’apprentissage automatique : une intelligence artificielle conventionnelle, mais autonome 

L’apprentissage automatique, ou machine learning, permet aux systèmes informatiques d’apprendre et de s’améliorer en autonomie, sous la supervision de leurs développeurs. Ces derniers entrainent leurs algorithmes avec un ensemble de données antérieures, afin que ces programmes puissent prédire des résultats de plus en plus pertinents. Dans cette approche, l’apprentissage repose sur des méthodes statistiques et sur le repérage de certains paramètres qui peuvent fausser la qualité des données (Pangeanic). Il peut s’agir : 

• d’« impuretés » comme des valeurs aberrantes ou manquantes pour des valeurs clés (salaire, prix, pourcentage, etc.) ;  
• de répétitions de données qui risquent de focaliser l’attention de l’IA sur une tendance au détriment de solutions alternatives ;
• de biais de données qui peuvent conduire à des modèles incomplets ou fallacieux.

Comment entrainer un algorithme en apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique s’effectue en quatre étapes. Dans un premier temps, les développeurs collectent des données sur n’importe quel support, comme des images, des statistiques, des réseaux sociaux, etc. Ces données partagent le même point commun : elles sont liées à la tâche que l’algorithme doit accomplir. Elles sont soigneusement nettoyées pour éviter les erreurs ou les incohérences, comme indiqué ci-dessus.

Dans un second temps, l’équipe sélectionne le bon algorithme en fonction des problèmes à résoudre (voir les modèles ci-dessous). Puis, elle l’entraine avec les données préparées, afin que l’IA puisse progresser pas à pas en comparant ses prédictions avec les résultats attendus. D’abord aléatoires, les paramètres s’ajustent au fur et à mesure des essais et des évaluations jusqu’à correspondre aux objectifs.

Même si elle devient autonome et opérationnelle, une IA en machine learning n’est jamais livrée à elle-même. Ses développeurs surveillent ses performances en permanence et doivent mettre à jour sa base de données pour ne pas donner de réponses erronées (Pipe Drive). 

Quels sont les modèles les plus récurrents de machine learning ?

Le site d’IBM présente six modèles d’algorithmes issus de la machine learning comme les plus utilisés par les professionnels du développement :

• Les réseaux neuronaux sont très utiles pour les applications web et mobiles, car ces algorithmes sont aptes à reconnaitre les images ou les voix. Ils peuvent servir pour la traduction en langage naturel ou la génération d’images.
• La régression linéaire prédit des valeurs numériques en déterminant une relation linéaire entre elles. Ce modèle est utile pour classer ou étiqueter des données.
• La régression logistique prédit des réponses catégorielles comme « Oui/Non ». Elle sert pour les contrôles de qualité ou les classifications des emails en spams.
• Le partitionnement consiste à regrouper des données dans des modèles très précis, afin d’identifier des différences imperceptibles pour l’œil humain.
• L’algorithme de l’arbre de décision (ou decision tree) regroupe les fonctionnalités de la régression et du partitionnement. Les décisions sont représentées sur un diagramme arborescent.
• La forêt d’arbres décisionnels regroupe plusieurs algorithmes d’arbres de décisions pour prédire une valeur ou une catégorie de données. 

2. L’apprentissage profond : une intelligence artificielle gourmande, mais plus avancée

L’apprentissage profond, ou deep learning, est une forme plus évoluée de l’apprentissage automatique pour des algorithmes plus complexes. Ceux-ci traitent un volume de données si conséquent qu’ils se rapprochent le plus des capacités du cerveau humain. On parle de réseaux neuronaux artificiels (KNN) profonds. La machine ou l’application est moins dépendante de la préparation d’un grand nombre de données nettoyées pour s’entrainer ou valider ses réponses (Freshworks). Cependant, elle nécessite un travail plus poussé en termes de configuration initiale, de monitoring et d’ajustement manuel, notamment pour les hyperparamètres. Il s’agit d’un apprentissage non supervisé.

Quelles sont les différentes couches des réseaux neuronaux du deep learning ?

Les réseaux neuronaux artificiels traitent les données à travers trois couches successives. Les nœuds de la couche d’entrée reçoivent les données brutes et les traitent avant de les transmettre à la couche cachée. 

Cette dernière est constituée de plusieurs niveaux pour séparer et traiter les informations en fonction de leurs étiquettes. Ainsi, une première couche cachée détecte des caractéristiques simples, comme les bords ou les contours d’une image. Mais, les couches suivantes se spécialisent dans des identifications plus abstraites, comme la reconnaissance d’un objet ou d’un visage. Chacune d’entre elles reçoit les données traitées de la couche qui la précède, pour établir une analyse de plus en plus sophistiquée. Enfin, la couche de sortie stocke le résultat final dans un ou plusieurs nœuds, en fonction des résultats attendus.

Quels sont les différents types de réseaux neuronaux pour l’apprentissage profond ?

Comme pour le machine learning, il existe plusieurs types de réseaux neuronaux en fonction des processus que l’on souhaite automatiser (Techtarget). Les principaux sont : 

• Les réseaux neuronaux récurrents (RNN) reposent sur la connexion d’un nœud donné à celui qui le précède. Les informations sont mémorisées et mises à jour au fil du temps. Ils sont très utiles pour la reconnaissance vocale ou le traitement du langage naturel (NLP) (AWS).
• Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) renferment plusieurs couches spécialisées dans le traitement des images ou des vidéos.
• Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) détectent des anomalies grâce à la compétition entre deux réseaux de neurones. Cela permet de générer des images plus réalistes et sophistiquées.

3. Machine Learning vs Deep Learning : exemples d’utilisation pour les applications

SI vous vous demandez pourquoi il est nécessaire d’intégrer l’IA dans votre application, voici quelques exemples concrets d’utilisation de la machine learning et du deep learning.

Les fonctionnalités communes au Machine Learning et au Deep Learning

L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond des intelligences artificielles s’appliquent dans des fonctionnalités communes pour optimiser la navigation de vos utilisateurs : 

• La personnalisation de l’expérience utilisateur. Une application e-commerce se sert d’un algorithme ML ou DL pour analyser les achats des utilisateurs et, ainsi, leur recommander les produits les plus pertinents. Cette stratégie de vente croisée est idéale pour les fidéliser (NordVPN).
• Les chatbots. Grâce au traitement du langage naturel, l’assistant répond aux questions fréquemment posées par les utilisateurs. En apprenant à traiter leurs différentes requêtes, ces agents offrent des réponses de plus en plus personnalisées et appropriées, améliorant l’expérience client.
• La gestion de la relation client (CRM). L’IA analyse les données des clients et en déduit des tendances et des modèles pour prédire leur comportement, leurs besoins ou leurs préférences. De plus, elle automatise des tâches répétitives et chronophages dans les processus métier et améliore les lacunes de l’application grâce aux retours des utilisateurs. 
• Les campagnes marketing payantes, ou SEA. Les IA vous aident à augmenter vos taux de conversions, en analysant les mots-clés pertinents et en vous proposant des contenus originaux et engageants. Ainsi, vous optimisez le retour sur investissement de vos campagnes de marketing (CRM pour PME).

Au-delà de la relation avec vos clients, les méthodes d’apprentissage de l’Intelligence Artificielle améliorent également les traitements technologiques de vos contenus, comme : 

• le traitement d’image et la réalité augmentée ;
• la reconnaissance vocale ;
• la traduction instantanée de textes ;

Les utilisations particulières de l’apprentissage automatique pour l’application

Au-delà des utilisations communes pour les applications web ou mobiles, les algorithmes en machine learning sont suffisants pour traiter d’autres processus dans des secteurs variés. Ils n’ont pas besoin d’une quantité énorme de données pour prédire des tendances ou analyser des situations. 

• Les services bancaires s’en servent pour détecter l’usurpation d’identité et, ainsi, empêcher les fraudes.
• Les services météo vous informent en temps réel de l’évolution de la météo à l’endroit où vous vous trouvez.
• Les applications de navigation proposent à l’utilisateur l’itinéraire le plus rapide ou le plus sûr en analysant en temps les données de la circulation.
• Les réseaux sociaux vous recommandent des amis, des groupes ou des publicités ciblées en fonction de votre historique de navigation et de vos centres d’intérêt. 

Les utilisations particulières de l’apprentissage profond pour l’application

Lorsque les données à traiter sont trop nombreuses, non structurées, ou que les modèles deviennent trop complexes, il vaut mieux adopter un apprentissage profond. Malgré les moyens conséquents qui sont nécessaires à leur fonctionnement (machines haut de gamme, temps d’exécution), leurs résultats sont concluants pour les applications suivantes :

• Applications pour malvoyants (Horus). Grâce à ses caméras et écouteurs, le smartphone décrit aux personnes malvoyantes l’environnement où il se trouve. Ainsi, l’utilisateur peut s’orienter grâce à la lecture à voix haute des étiquettes, ou reconnaitre une personne à la rue (Openvalue).

• Applications de retouches d’images (DeepFont sur Photoshop). Dans son analyse de texte, l’algorithme identifie la police de caractère parmi sa base de données contenant 20 000 polices. Grâce aux descriptions de l’utilisateur, les images deviennent plus réalistes que jamais.

• Applications de diagnostic médical (Baylabs). L’analyse des images médicales (scanner, IRM, écographie, etc.) aide les médecins à gagner du temps dans leur diagnostic et à choisir le meilleur traitement.

• Applications pour voitures autonomes. Les vidéos des caméras embarquées sur le véhicule analysent et repèrent en temps réel des éléments clés, comme des radars, des passages piétons, etc. La prise de décision est immédiate et automatique pour améliorer la sécurité du conducteur et des passagers (Webotit) 

4. Quelles sont les différences entre le Machine Learning et le Deep Learning ?

Nous pouvons synthétiser les différences entre ces deux méthodes d’apprentissage pour l’IA dans le tableau suivant :

La Machine Learning suffit pour des applications qui recommandent du contenu, détectent des fraudes ou répondent aux utilisateurs avec un chatbot automatisé. Il s’agit d’une solution économique en termes de ressources ou de temps d’entrainement, mais il faut disposer de données structurées. 

Mais votre projet nécessite le traitement de données massives et non structurées (images, vidéos, textes) et l’algorithme doit s’améliorer par lui-même ? Pour des applications de reconnaissance vocale avancée ou de vision par ordinateur (véhicules autonomes), il vaut mieux partir sur du Deep Learning. 

ML ou DL, nos experts vous aident à déterminer la meilleure solution pour votre projet, à optimiser vos ressources et à développer une application compétitive.