Concepts fondamentaux
Deep Learning
Apprentissage profond basé sur des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches.
Définition
Le Deep Learning (apprentissage profond) est une sous-catégorie du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels composés de nombreuses couches (d'où le terme « profond »). Ces architectures sont particulièrement efficaces pour traiter des données complexes comme les images, la voix ou le texte. Les LLM et les modèles de vision reposent presque tous sur le deep learning.
Et concrètement, en PME ?
Ce terme revient dès qu'on cadre un projet IA. Ce qui compte n'est pas de savoir le définir, mais de repérer s'il concerne vos processus : un audit part de vos tâches réelles et vous dit lesquelles relèvent de cette notion — et lesquelles n'en relèvent pas.
Voir en quoi consiste un audit IATermes liés
- Machine Learning (ML)Branche de l'IA où les systèmes apprennent à partir de données sans être explicitement programmés.
- Neurones artificielsUnités de calcul mathématique inspirées des neurones biologiques, organisées en couches pour apprendre des patterns.
- LLM (Large Language Model)Modèle de langage de grande taille entraîné sur des milliards de documents pour générer et comprendre le texte.