Le Deep Learning (apprentissage profond) est une sous-catégorie du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels complexes, inspirés du cerveau humain. Le mot « profond » fait référence au nombre de couches successives qui traitent l'information : plus le réseau est profond, plus il peut modéliser des concepts abstraits et complexes.
Concrètement, une image entre dans le réseau, la première couche détecte des contours simples (bords, couleurs), les couches suivantes assemblent ces éléments pour reconnaître des formes (visages, objets), et la dernière couche produit le résultat final. Chaque couche transforme et affine l'information.
Le Deep Learning excelle là où les approches traditionnelles échouent : reconnaissance d'images et de parole, traduction automatique, génération de texte et d'images. Il nécessite cependant beaucoup de données et de puissance de calcul (GPU).
Les architectures les plus connues sont les CNN (réseaux convolutionnels) pour les images, les RNN (réseaux récurrents) pour les séquences, et les transformers qui sont à la base des modèles comme GPT.
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