CNN (Convolutional Neural Networks)
Architecture dominante pour la vision : reconnaissance d'image, détection d'objet, segmentation, vision industrielle. Modèles emblématiques : ResNet, EfficientNet, YOLO.
Guide technique
Deep learning
Le deep learning — réseaux de neurones profonds, fondations des LLM modernes.
Le deep learning est la branche du machine learning qui repose sur des réseaux de neurones profonds. A révolutionné la vision (CNN), puis le traitement du langage avec les transformers (qui ont donné naissance aux LLM modernes). Reste pertinent pour les cas que les LLM ne couvrent pas bien : vision industrielle, séries temporelles capteurs, audio spécialisé. Articulation forte avec IA multimodale.
Définition
Qu'est-ce que le deep learning
Le deep learning (apprentissage profond) est la branche du machine learning qui repose sur des réseaux de neurones profonds — des architectures composées de nombreuses couches de neurones artificiels. Sa montée en puissance dans les années 2010 a transformé plusieurs domaines : vision par ordinateur, traitement du langage, audio, génomique.
L'IA générative moderne, fondée sur les architectures transformer, est l'aboutissement le plus visible du deep learning. Mais le domaine reste plus large que les seuls LLM : la vision industrielle, l'analyse de séries temporelles capteurs, le diagnostic médical par imagerie reposent toujours sur des architectures de deep learning spécialisées.
Architectures
Cinq familles d'architectures
Transformers
Architecture dominante pour le langage et désormais multimodale. Mécanisme d'attention, parallélisation. Modèles : BERT, GPT, Claude, Mistral.
RNN / LSTM
Réseaux récurrents historiques pour les séquences. Largement remplacés par les transformers, mais conservent leur intérêt sur certains usages très spécifiques (capteurs temps réel à faible empreinte).
GAN et modèles de diffusion
Pour la génération d'images et de vidéos. Stable Diffusion, Midjourney, Flux. Architecture distincte des LLM, fondée sur le débruitage progressif.
Réseaux graphiques
Graph Neural Networks (GNN) pour les données à structure relationnelle : réseaux sociaux, recommandation, fraude, biologie moléculaire.
Cas d'usage
Quand utiliser le deep learning plutôt qu'un LLM
Tout n'est pas un LLM. Le deep learning classique reste pertinent dans plusieurs contextes :
- Vision industrielle : contrôle qualité, détection de défauts, comptage. Les CNN sont plus performants et plus économiques qu'un LLM multimodal généraliste.
- Séries temporelles capteurs : maintenance prédictive, prévision de consommation, détection d'anomalie. LSTM ou transformers temporels spécialisés.
- Audio spécialisé : détection de mots-clés, reconnaissance d'événements sonores industriels, biométrie vocale.
- Données structurées spécifiques : génomique, finance haute fréquence, vidéo surveillance. Modèles spécialisés plus performants que LLM généralistes.
Frameworks
Outils dominants
- PyTorch : framework dominant en recherche et industrie. Flexibilité, communauté massive, écosystème mature.
- TensorFlow / Keras : alternative Google, particulièrement utilisée pour le déploiement mobile et embarqué.
- JAX : framework émergent pour la recherche avancée, performances supérieures sur certains usages.
- Hugging Face Transformers : couche d'abstraction sur les modèles transformers, écosystème de référence pour LLM et modèles multimodaux.
- Ultralytics / YOLOv8 : référence pour la vision objets en temps réel.
Parlons de votre projet
Un appel stratégique pour cadrer votre démarche IA.
Échangez avec un dirigeant Expert IA pour structurer votre projet d'intelligence artificielle — diagnostic du contexte, identification des cas d'usage prioritaires, cadrage de la démarche.